當你發起一項眾籌時，並非每次都能達到既定的籌資目標。 這裡有兩個問題：
什麼樣的專案最能吸引到投資？
投資人怎樣找到與他們的目標相統一的專案？
近日，劍橋大學一個團隊表示，他們通過對已有的眾籌資料進行挖掘試圖去回答這兩個問題。 他們根據2013年7月至10月在著名眾籌平臺Kickstarter的資料做的演算法，這個期間共有一千多個專案、近8萬名投資人。
同時，他們還收集了這個期間Twitter上提到「Kickstarter」的資訊，共計有7萬多條，如果這條資訊還附帶有專案連結，就把它和專案匹配起來。 這樣每個專案有哪些議論，以及參與投資的人有哪些，就都可以記錄下來。
他們再把投資人分為兩種類型：一類是偶爾投資的人，這大概占了一半；一類是經常投資的人，他們投過30個以上的專案，這大約占了11%。
他們發現：
1.經常投資的人有清晰的標準，他們喜歡這樣的專案：管理良好，承諾的目標遠大，可以推廣到全世界，發展迅速等；而偶爾投資的人則標準不一樣，更傾向于對與藝術有關的專案捐款，而懷疑這些人是受家人或朋友影響而去捐款的。
2.有很多Facebook好友的專案贊助者更容易吸引到偶爾投資的人；而Facebook好友的數量不是很多的人，則更容易吸引到經常投資的人。 而且那些經常支援眾籌專案的人行為與專業投資人很像，偶爾支援一下的人更像是做慈善。
根據他們自己設定這套機器學習演算法，最好的情況下，對匹配的預測精准度已經達到84%。
這個團隊準備建立一個網站，專門説明去眾籌的人在Twitter上找到合適的潛在投資人。 當然這個思路反過來用也可以，就是幫投資人找到可能會投的專案。 但是，具體的發佈時間還不清楚。
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