Выявление мошеннических краудфандинговых проектов на основе платформы Kickstarter с использованием методов машинного обучения

Данная работа будет посвящена вычислению и прогнозированию вероятности наличия мошеннической мотивации у краудфандингового проекта на ранних этапах кампании, включая момент до её запуска. В последнее время все чаще в научной литературе поднимается проблема, связанная с вычислением мошеннических краудфандинговых проектов для того, чтобы данная молодая индустрия не потеряла свои возможности для роста и развития. Мы использовали выборку из 61,806 проектов с платформы Kickstarter, чтобы разработать алгоритмы для вычисления мошеннических краудфандинговых проектов. Выборка была получена с использованием программного обеспечения для сбора данных из веб источников, в частности, с веб страниц проектов. Для анализа применялись как базовые эконометрические модели, такие как логистическая регрессия и LASSO-регрессия, так и методы машинного обучения. Результатами данного исследования являются выделение важных факторов, влияющих на вероятность наличия у создателей краудфандингового проекта мошеннической мотивации, таких как, например, тональность текста и количество опечаток в тексте описания кампания, так и построение прогнозирующих моделей, способных предсказывать вероятность мошенничества для проектов.