摘 要：在線評論能為消費(fèi)者和投資者購買行為及投資決策提供參考依據(jù)，同時(shí)也是銷售方和籌資方獲取反饋信息的重要來源?；谀c(diǎn)網(wǎng)眾籌平臺的301 581條眾籌項(xiàng)目評論，采用TF-IDF算法、Word2Vec詞向量模型和SO-PMI情感傾向點(diǎn)互信息法構(gòu)建眾籌領(lǐng)域情感詞典，對眾籌項(xiàng)目評論進(jìn)行打分，結(jié)合LDA主題模型構(gòu)建眾籌投資者感知價(jià)值模型，研究前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的影響，在ABC態(tài)度理論的基礎(chǔ)上分析其影響機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：①前期項(xiàng)目投資者的總感知價(jià)值與連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效顯著正相關(guān)，并受到投資者情感中介效應(yīng)和項(xiàng)目競爭強(qiáng)度的負(fù)向調(diào)節(jié)作用，主要作用于服務(wù)、形象價(jià)值兩個(gè)分維度；②在前一項(xiàng)目尚未結(jié)束前，同時(shí)發(fā)起連續(xù)眾籌項(xiàng)目不利于前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值延續(xù)和優(yōu)勢轉(zhuǎn)化，但在前期項(xiàng)目結(jié)束后，眾籌項(xiàng)目發(fā)起者應(yīng)盡快發(fā)起連續(xù)眾籌項(xiàng)目。據(jù)此，提出與投資者積極交流、增加前后期項(xiàng)目之間聯(lián)動(dòng)性、優(yōu)化個(gè)性設(shè)計(jì)、強(qiáng)化售后服務(wù)等建議，可為項(xiàng)目發(fā)起者制定更有效的運(yùn)營策略和產(chǎn)品改進(jìn)計(jì)劃提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：連續(xù)眾籌；評論挖掘；感知價(jià)值；情感詞典

DOI：10.6049/kjjbydc.2023100314 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID） 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號：F062.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-7348（2025）07-0044-12

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和消費(fèi)者對商品信息獲取渠道的多樣化，人們在購物前越來越依賴于在線評論。這些評論來自于消費(fèi)者的真實(shí)體驗(yàn)，具有較高的可信度和權(quán)威性，能為其他消費(fèi)者購買決策提供重要依據(jù)，同時(shí)也是銷售方獲取售后反饋信息、了解消費(fèi)者需求的重要來源。眾籌作為一種新融資方式，可為初創(chuàng)企業(yè)資金融通提供重要支持，但是多數(shù)項(xiàng)目發(fā)起者在連續(xù)多次發(fā)起項(xiàng)目情況下并不能實(shí)現(xiàn)前期項(xiàng)目資源積累向當(dāng)期項(xiàng)目融資績效的高效轉(zhuǎn)換。連續(xù)眾籌項(xiàng)目發(fā)起者對于眾籌平臺社交屬性不夠重視，大多數(shù)項(xiàng)目發(fā)起者并未真正了解和滿足投資者期望與訴求。因此，對于眾籌項(xiàng)目發(fā)起者來說，通過分析項(xiàng)目評論、了解用戶需求和期望、有效維護(hù)前期項(xiàng)目資源、對產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化是提高眾籌項(xiàng)目競爭力及投資者忠誠度的重要途徑。

本文以國內(nèi)創(chuàng)意眾籌平臺“摩點(diǎn)網(wǎng)”中眾籌成功的項(xiàng)目為研究對象，利用文本情感分析法對評論中隱含的情感維度進(jìn)行定量分析，構(gòu)建投資者感知價(jià)值模型，研究投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的影響。首先，利用“八爪魚”采集器對摩點(diǎn)網(wǎng)眾籌平臺截至2022年9月8日所有眾籌成功的眾籌項(xiàng)目數(shù)據(jù)和評論文本進(jìn)行采集，項(xiàng)目特征指標(biāo)包含已籌金額和目標(biāo)金額等。其次，對數(shù)據(jù)進(jìn)行短句刪除、分詞處理、停用詞處理，應(yīng)用TF-IDF算法、Word2Vec詞向量法和SO-PMI模型構(gòu)建眾籌領(lǐng)域情感詞典。再次，對評論文本情感進(jìn)行打分，采用LDA主題模型提取評論主題，對投資者感知價(jià)值子維度進(jìn)行量化分析。最后，提取所有樣本中的連續(xù)眾籌樣本，將連續(xù)眾籌發(fā)起人前期發(fā)起項(xiàng)目與連續(xù)發(fā)起的當(dāng)期項(xiàng)目相對應(yīng)，結(jié)合ABC態(tài)度理論研究前期發(fā)起項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對當(dāng)期眾籌項(xiàng)目融資績效的影響，以實(shí)證結(jié)果為支撐，提出連續(xù)眾籌項(xiàng)目改進(jìn)建議。本文旨在揭示評論文本中隱含的投資者感知價(jià)值信息，并探討投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的影響，為項(xiàng)目發(fā)起者制定有效的運(yùn)營策略和產(chǎn)品改進(jìn)計(jì)劃提供科學(xué)依據(jù)。另外，本文研究方法也適用于其它領(lǐng)域，可為企業(yè)提供更準(zhǔn)確的顧客反饋信息和營銷策略建議。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 眾籌投資者感知價(jià)值

1988年，Zaithaml^[1]提出感知價(jià)值的概念，將其界定為“顧客在考慮購買某一產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，對該產(chǎn)品或服務(wù)所能帶來收益和需要付出成本進(jìn)行權(quán)衡后產(chǎn)生的評價(jià)”。在眾籌情景下，眾籌項(xiàng)目投資者即商品貿(mào)易中的顧客，現(xiàn)有研究將眾籌項(xiàng)目投資者感知價(jià)值維度的劃分概括為“得失說”和“多要素說”兩大類。在得失說方面，黃健青等^[2]的研究具有一定代表性，其認(rèn)為眾籌情景下顧客讓渡價(jià)值指顧客總價(jià)值與總成本之間的差額；王璐等^[3]從眾籌支持者感知利得和利失兩個(gè)維度構(gòu)建眾籌支持者感知價(jià)值評價(jià)指標(biāo)體系，其中感知利得包括項(xiàng)目地域、規(guī)模經(jīng)營、發(fā)起團(tuán)隊(duì)、回報(bào)方式、項(xiàng)目優(yōu)勢，感知利失包括支持者所付出的時(shí)間和精力成本。在多要素說方面，蘇海莉^[4]將眾籌情境下投資者的感知價(jià)值劃分為功能、經(jīng)濟(jì)、情感、人員和社會價(jià)值；張小溪^[5]將國內(nèi)電子游戲眾籌感知價(jià)值劃分為質(zhì)量、獨(dú)特、情感、信任和人員價(jià)值5個(gè)維度；張鳳嬌^[6]將產(chǎn)品眾籌中投資者對眾籌項(xiàng)目的感知價(jià)值劃分為功能、價(jià)格、社交、情感價(jià)值4個(gè)維度。

現(xiàn)有研究主要采用問卷調(diào)研數(shù)據(jù)和眾籌項(xiàng)目指標(biāo)衡量眾籌項(xiàng)目投資者感知價(jià)值。例如，覃娟和楊祥^[7]采用調(diào)研問卷收集眾籌投資者數(shù)據(jù)，用以衡量眾籌投資者的感知價(jià)值；陳艷艷和曾文^[8]采用目標(biāo)融資額、發(fā)起人發(fā)起過的項(xiàng)目數(shù)量、圖片數(shù)、項(xiàng)目評論數(shù)、最低投資額等指標(biāo)衡量眾籌項(xiàng)目產(chǎn)品、人員、服務(wù)、形象價(jià)值和貨幣成本。部分學(xué)者結(jié)合文本分析法，利用眾籌投資者訪談資料和評論文本對投資者感知價(jià)值進(jìn)行分析；曾江洪和黃睿^[9]基于扎根理論分析方法，以眾籌投資者深度訪談數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將眾籌投資者感知價(jià)值劃分為體驗(yàn)、獨(dú)特、經(jīng)濟(jì)、回報(bào)功能和項(xiàng)目質(zhì)量價(jià)值；朱輝煌等^[10]指出，在線評論能夠有效提升顧客感知價(jià)值。也有學(xué)者對眾籌項(xiàng)目評論文本的情感價(jià)值進(jìn)行分析。如李清香等^[11]基于BosonNLP情感分析代碼包判斷眾籌項(xiàng)目評論的情感傾向；高寧^[12]采用LDA主題模型，根據(jù)主題強(qiáng)度變化特征詞分析眾籌項(xiàng)目評論文本主題內(nèi)容強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律；劉楚蕓^[13]基于眾籌項(xiàng)目信息內(nèi)容，以大連理工情感詞典為基礎(chǔ)對眾籌項(xiàng)目中的文本信息情感傾向進(jìn)行打分。對于投資者來說，在線評論能夠直接反映當(dāng)期眾籌融資項(xiàng)目可能存在的潛在問題^[14]；對于創(chuàng)業(yè)者來說，在線評論能夠傳達(dá)投資者偏好和關(guān)注焦點(diǎn)^[15]。本文基于項(xiàng)目評論文本，通過構(gòu)建情感詞典和LDA主題模型，參考黃健青等^[2]、曾江洪和黃睿^[9]的研究，將眾籌投資者感知價(jià)值劃分為產(chǎn)品、人員、服務(wù)、形象和獨(dú)特價(jià)值5個(gè)維度，對投資者感知價(jià)值進(jìn)行量化分析。1.2 前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值與連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效 當(dāng)前，已有大量研究針對投資者感知價(jià)值對眾籌項(xiàng)目融資績效的影響進(jìn)行分析。例如，Wang等^[16]的研究表明，感知價(jià)值對支付意愿具有顯著正向影響；黃健青等^[2]和蘇海莉^[4]的研究表明，投資者感知價(jià)值對眾籌項(xiàng)目融資績效具有積極影響，但當(dāng)前研究對象多為單期眾籌項(xiàng)目。連續(xù)眾籌是同一眾籌項(xiàng)目發(fā)起人通過多次發(fā)起眾籌項(xiàng)目逐步籌集資金的一種眾籌模式。Butticè等^[17]強(qiáng)調(diào)在連續(xù)眾籌項(xiàng)目中發(fā)起人前期項(xiàng)目融資表現(xiàn)以及對前期項(xiàng)目投資者關(guān)系維護(hù)的重要性，前期支持者數(shù)量和眾籌成功次數(shù)對后期項(xiàng)目融資績效具有正向影響。因此，發(fā)起人需要與前期支持者進(jìn)行互動(dòng)，解答他們的疑問，維護(hù)與他們的關(guān)系，這對后期連續(xù)發(fā)起項(xiàng)目的支持者數(shù)量具有重要影響。陳艷艷等^[18]認(rèn)為，前期項(xiàng)目融資率對連續(xù)發(fā)起項(xiàng)目的投資者具有信號作用，前期項(xiàng)目互動(dòng)直接影響后期連續(xù)發(fā)起項(xiàng)目的融資表現(xiàn)；王夢麟^[19]發(fā)現(xiàn)，連續(xù)眾籌項(xiàng)目發(fā)起人前期項(xiàng)目完成質(zhì)量正向影響后續(xù)發(fā)起項(xiàng)目的融資情況。綜上所述，本文基于投資者感知價(jià)值對當(dāng)期眾籌項(xiàng)目融資績效的正向影響以及前期項(xiàng)目與連續(xù)發(fā)起項(xiàng)目之間的聯(lián)動(dòng)性提出以下假設(shè)：

H₁：前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值正向影響連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效。

1.3 ABC態(tài)度理論下投資者情感的中介效應(yīng)

ABC態(tài)度模型強(qiáng)調(diào)認(rèn)知、感情和行為之間的相互關(guān)系，包括標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)、低介入、經(jīng)驗(yàn)3種層級。連續(xù)眾籌項(xiàng)目投資者在進(jìn)行投資前會參考籌資者以前發(fā)起過的項(xiàng)目資料，投資者通過積累往期籌資者的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)形成自身認(rèn)知，并對發(fā)起者連續(xù)發(fā)起的眾籌項(xiàng)目產(chǎn)生一種感受（情感）。投資者根據(jù)這些評價(jià)購買那些讓他感覺良好的眾籌產(chǎn)品，這屬于ABC態(tài)度理論標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)層級中的固定步驟：“認(rèn)知→情感→行為”。心理學(xué)認(rèn)為，人的情緒和情感是人們對客觀事物與其需要關(guān)系產(chǎn)生的一種主觀體驗(yàn)。丁家永^[20]認(rèn)為，消費(fèi)者價(jià)值體系是產(chǎn)生情感的基礎(chǔ)，是人們對事物重要性的認(rèn)識與劃分，如果消費(fèi)者在購買過程中感受到核心價(jià)值提升的潛力，情感會更加愉悅，反之則更痛苦；何美賢和羅建河^[21]基于顧客—企業(yè)認(rèn)同視角研究發(fā)現(xiàn)，顧客只有與企業(yè)建立情感上的認(rèn)同關(guān)系，才能與企業(yè)在心理上建立契約聯(lián)結(jié)和承諾關(guān)系；蘇勇等^[22]指出，消費(fèi)者對品牌的情感信任顯著影響其購買行為。眾籌成功的關(guān)鍵在于讓投資者信任發(fā)起者所作出的回報(bào)承諾（胡蝶和王容寬，2023）。結(jié)合 ABC態(tài)度理論可知，前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值作為連續(xù)眾籌投資者的認(rèn)知來源，會影響連續(xù)眾籌投資者產(chǎn)生信任的情感基礎(chǔ)，進(jìn)而影響其對眾籌項(xiàng)目的投資行為及融資績效。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H₂：投資者情感在前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值與連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效之間起中介作用。

1.4 項(xiàng)目競爭強(qiáng)度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

行業(yè)競爭程度對企業(yè)生存與發(fā)展至關(guān)重要。競爭程度越高，意味著市場上存在許多競爭對手，消費(fèi)者對產(chǎn)品的選擇越靈活，競爭對手商品和服務(wù)可替代性越高，競爭強(qiáng)度對創(chuàng)業(yè)者意識、行動(dòng)力和產(chǎn)品創(chuàng)新效果的影響越顯著^[23]。在眾籌情境下，除典型的捐贈(zèng)型眾籌平臺外，其它類型平臺均以利潤最大化為目標(biāo)，必然面臨競爭。在同一眾籌平臺上，參與者之間存在競爭，不同眾籌平臺之間也存在競爭，平臺外部競爭主要表現(xiàn)為參與者進(jìn)入和定價(jià)結(jié)構(gòu)，平臺內(nèi)部競爭更多體現(xiàn)為差異化服務(wù)和排他性控制行為^[24]。由于本文研究對象為單一眾籌平臺，所以主要關(guān)注眾籌平臺內(nèi)部項(xiàng)目之間的競爭。胡金焱和韓坤^[25]研究眾籌平臺內(nèi)部競爭發(fā)現(xiàn)，隨著融資項(xiàng)目數(shù)量增加，競爭變得更加激烈，平臺內(nèi)眾籌項(xiàng)目數(shù)量增加雖然可以吸引更多投資者進(jìn)入，但也會導(dǎo)致投資者的投資更加分散，項(xiàng)目籌資者對資源的爭奪也更加困難。投資者對多個(gè)優(yōu)質(zhì)眾籌項(xiàng)目產(chǎn)生信任情感，在投資額一定情況下，將會減少對單個(gè)眾籌項(xiàng)目的實(shí)際投資額，從而削弱投資者信任情感對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的正向影響。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H₃：項(xiàng)目競爭強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)投資者情感對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的影響。

由于前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值通過投資者情感作用于連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效，本文進(jìn)一步假設(shè)存在有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)：

H₄：項(xiàng)目競爭強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)投資者情感在前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值與連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效之間的中介作用。

根據(jù)上述分析，本文構(gòu)建研究框架，如圖1所示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

本文以摩點(diǎn)網(wǎng)眾籌平臺為研究對象，使用八爪魚采集器爬取截至2022年9月8日眾籌成功的項(xiàng)目評論及其它項(xiàng)目指標(biāo)作為原始數(shù)據(jù)，共爬取到372 048條評論，包含4 976個(gè)眾籌項(xiàng)目。對評論文本進(jìn)行短句刪除（刪除字符數(shù)小于4的短句）、分詞和去停用詞預(yù)處理，剔除變量數(shù)據(jù)不全、內(nèi)容重復(fù)、非創(chuàng)業(yè)融資屬性的公益類項(xiàng)目以及發(fā)起者項(xiàng)目數(shù)量小于2的單期眾籌項(xiàng)目后，樣本量為1 770個(gè)。

2.2 變量定義

（1）解釋變量。①前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值（TPV）：本文使用單個(gè)眾籌項(xiàng)目評論情感打分均值衡量投資者總感知價(jià)值，并基于情感打分結(jié)果，采用LDA主題模型生成主題—詞匯矩陣，構(gòu)建眾籌投資者感知價(jià)值模型，量化分析各分維度的投資者感知價(jià)值，同時(shí)參考黃健青等^[2]、曾江洪和黃睿^[9]的研究，將前期項(xiàng)目投資者的感知價(jià)值劃分為產(chǎn)品（PRV）、人員（PEV）、形象（IMV）、服務(wù)（SEV）、獨(dú)特價(jià)值（UNV）5個(gè)維度；②產(chǎn)品價(jià)值（PRV）：眾籌投資者對產(chǎn)品質(zhì)量、類別、功能等的價(jià)值感知，主要表現(xiàn)在眾籌產(chǎn)品做工和材質(zhì)等方面；③人員價(jià)值（PEV）：眾籌項(xiàng)目發(fā)起者技術(shù)水平、業(yè)務(wù)能力、工作經(jīng)驗(yàn)及經(jīng)營效率所體現(xiàn)的價(jià)值；④形象價(jià)值（IMV）：眾籌產(chǎn)品外觀精美程度帶給眾籌項(xiàng)目投資者的感知價(jià)值；⑤服務(wù)價(jià)值（SEV）：項(xiàng)目發(fā)起者服務(wù)帶給眾籌項(xiàng)目投資者的感知價(jià)值，包括眾籌平臺社區(qū)與投資者互動(dòng)、及時(shí)更新項(xiàng)目進(jìn)度和產(chǎn)品物流信息等；⑥獨(dú)特價(jià)值（UNV）：眾籌投資者在參與眾籌項(xiàng)目過程中所感受到的自我個(gè)性的一種感知效用，反映眾籌產(chǎn)品稀缺性對投資者的吸引力^[9]。

（2）被解釋變量。連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效（Completion）：以眾籌項(xiàng)目完成率（實(shí)際籌資金額/目標(biāo)籌資金額）衡量。

（3）中介變量：投資者情感（BPL）。以連續(xù)眾籌項(xiàng)目發(fā)起者“被贊和喜歡數(shù)”衡量，包括發(fā)起者當(dāng)前發(fā)布帖子數(shù)、當(dāng)前獲得點(diǎn)贊數(shù)、當(dāng)前獲得喜歡數(shù)3個(gè)指標(biāo)內(nèi)容。

（4）調(diào)節(jié)變量：項(xiàng)目競爭強(qiáng)度（PCI）。本文研究同一眾籌平臺內(nèi)部項(xiàng)目之間的競爭，競爭強(qiáng)度主要來源于融資期限內(nèi)的其它眾籌項(xiàng)目。因此，通過計(jì)算融資期限內(nèi)重合的項(xiàng)目數(shù)量衡量項(xiàng)目競爭強(qiáng)度。

（5）控制變量。①項(xiàng)目規(guī)模（Amounts）：眾籌項(xiàng)目目標(biāo)籌資額，眾籌項(xiàng)目發(fā)起人需要設(shè)定目標(biāo)融資額，只有達(dá)到或超過該金額，項(xiàng)目才能獲得投資金額；②項(xiàng)目回報(bào)等級（Level）：眾籌投資者獲得回報(bào)的等級數(shù)量；③投資門檻（Threshold）：眾籌投資者參與眾籌需要投資的最低金額；④項(xiàng)目更新（Update）：眾籌項(xiàng)目更新次數(shù)，眾籌項(xiàng)目發(fā)起人需要定期更新融資進(jìn)展流程，向潛在投資者傳達(dá)項(xiàng)目進(jìn)度狀態(tài)；⑤項(xiàng)目評論（Comments）：眾籌項(xiàng)目評論數(shù)量。項(xiàng)目評論可增強(qiáng)投資者與投資者、投資者與項(xiàng)目發(fā)起者之間的交流與互動(dòng)；⑥項(xiàng)目發(fā)起者性質(zhì)（SN）：將組織類型項(xiàng)目發(fā)起人賦值為1、個(gè)人類型項(xiàng)目發(fā)起人賦值為0；⑦項(xiàng)目前期預(yù)熱（Preheating）：參考龐建剛和李思思（2023）的量化方式，將發(fā)起過“創(chuàng)意”階段的項(xiàng)目賦值為1、未完成該階段的項(xiàng)目賦值為0。

（6）異質(zhì)性變量：時(shí)間間隔（Time）。該指標(biāo)指前期項(xiàng)目結(jié)束至連續(xù)發(fā)起項(xiàng)目開始的時(shí)間間隔，由于存在前一項(xiàng)目尚未結(jié)束就發(fā)起另一項(xiàng)目的情況，因此設(shè)置負(fù)值表示重合融資期。通過考察樣本數(shù)據(jù)特征，首先以60天為界限區(qū)分長期間隔和短期間隔項(xiàng)目并對其進(jìn)行異質(zhì)性分析，然后根據(jù)時(shí)間間隔的正負(fù)值，將連續(xù)眾籌項(xiàng)區(qū)分為是否與前期項(xiàng)目存在融資周期重合并進(jìn)行異質(zhì)性分析，探究時(shí)間間隔對融資績效的影響。

2.3 研究方法

2.3.1 眾籌領(lǐng)域情感詞典構(gòu)建

現(xiàn)有基礎(chǔ)情感詞典中雖然已覆蓋大量詞語，但未完全覆蓋眾籌項(xiàng)目評論中所有詞語，尤其是眾籌領(lǐng)域投資者具有追求獨(dú)特、敢于嘗試、注重創(chuàng)意等特征，產(chǎn)品評價(jià)采用的網(wǎng)絡(luò)詞匯較多。例如，“awsl”是“啊我死了”的拼音首字母縮寫，一般用來形容人們在看到十分喜歡的物品時(shí)激動(dòng)和興奮的心情，是一個(gè)有效表達(dá)投資者情感的積極詞匯，但未包含在各基礎(chǔ)情感詞典中，可見構(gòu)建眾籌領(lǐng)域情感詞典十分必要。因此，本文基于TF-IDF算法（彭俊利等，2021）、Word2Vec詞向量法（李曉等，2017）和SO-PMI模型（王振宇等，2012）3種方法對眾籌領(lǐng)域情感詞典進(jìn)行構(gòu)建和擴(kuò)展。

2.3.2 文本主題挖掘：LDA主題建模

LDA模型是一種基于概率分布的文本主題生成模型，一般用于分析文本主題并發(fā)現(xiàn)文本中隱藏的主題結(jié)構(gòu)（曹通，2017）。在構(gòu)建LDA模型之前需先確定最優(yōu)主題個(gè)數(shù)，現(xiàn)有研究通常以困惑度（通過加載訓(xùn)練好的模型將文檔d歸類到某一主題）確定LDA模型最優(yōu)主題數(shù)^[26]，困惑度大小與模型解釋及預(yù)測效果成反比，計(jì)算公式如下：

perplexityD_test=exp－∑^M_d=1logpw_d/∑^M_d=1N_d（1）

D_test表示語料庫中的測試數(shù)據(jù)；M表示文檔總數(shù)；p（w_d表示文檔d生成詞匯的概率；N_d表示文檔d包含的詞匯數(shù)量。

2.3.3 模型構(gòu)建

本文根據(jù)溫忠麟和葉寶娟^[27]的“有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)”分析框架，探究前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的影響機(jī)制，構(gòu)建如下模型：

Completion=c₀+c₁TPV+c₂PCI+c₃TPV×PCI+e₁（2）

BPL=a₀+a₁TPV+a₂PCI+a₃TPV×PCI+e₂（3）

Completion=c₀+c₁TPV+cI+b₁BPL+b₂BPL×PCI+e₃（4）

如果a₁b₂、a₃b₁、a₃b₂這3組至少有一組系數(shù)顯著，則說明中介效應(yīng)受到調(diào)節(jié)。這3組系數(shù)分別對應(yīng)“投資者感知價(jià)值—投資者情感—連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效”路徑的后半路徑、前半路徑和前后完整路徑，e為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 眾籌領(lǐng)域情感詞典構(gòu)建

3.1.1 通用情感詞典選擇

（1）基礎(chǔ)情感詞典整合。參考胡家珩等（2018）的研究，對現(xiàn)有研究中使用較為普遍的5個(gè)情感詞典進(jìn)行整合，最終得到25 985個(gè)積極情感詞、28 999個(gè)消極情感詞構(gòu)成基礎(chǔ)情感詞典，將情感強(qiáng)度值分別設(shè)定為+1、-1。

（2）輔助情感詞典整合。輔助情感詞典包括程度副詞和否定詞詞典兩部分。程度副詞詞典來源于知網(wǎng)Hownet情感詞典，不同級別副詞情感強(qiáng)度值參考張雪宇^[26]的研究進(jìn)行設(shè)置，其中否定詞來源于BosonNLP情感詞典，情感強(qiáng)度統(tǒng)一設(shè)定為-1。

3.1.2 眾籌領(lǐng)域情感詞典擴(kuò)展

（1）眾籌領(lǐng)域整體正負(fù)極情感詞匯擴(kuò)展。基于評論文本預(yù)處理，首先利用TF-IDF算法計(jì)算每個(gè)詞語的TF-IDF值。參考張雪宇^[26]、白沛沅等^[28]的研究，在剔除噪音詞匯后，根據(jù)TF-IDF值降序排列，選取正負(fù)各50個(gè)基準(zhǔn)詞構(gòu)成情感種子詞列表（見表1）。采用SO-PMI算法，統(tǒng)計(jì)每個(gè)分詞與種子情感詞的共現(xiàn)次數(shù)，計(jì)算兩者之間的PMI差值，根據(jù)PMI差值為正或負(fù)，選取絕對值前1 500的正負(fù)極詞語作為領(lǐng)域候選情感詞^[27]，最終得到3 000個(gè)候選詞。

（2）投資者感知價(jià)值維度下正負(fù)極情感詞匯擴(kuò)展。首先，使用分詞處理后的眾籌項(xiàng)目評論語料訓(xùn)練Word2Vec詞向量模型。為提升投資者感知價(jià)值打分準(zhǔn)確性，在正負(fù)向候選詞前500個(gè)詞中，從產(chǎn)品、人員、形象、服務(wù)和獨(dú)特價(jià)值5個(gè)維度各選擇5個(gè)正向詞匯和5個(gè)負(fù)向詞匯，共50個(gè)基準(zhǔn)詞（見表2）。通過計(jì)算基準(zhǔn)詞與外部數(shù)據(jù)列表中所有詞匯的余弦距離值，選取距離最接近的前50個(gè)詞語（共2 500個(gè)詞匯）作為領(lǐng)域候選情感詞。

（3）網(wǎng)絡(luò)詞匯和表情符號擴(kuò)展。本文通過分析評論語料發(fā)現(xiàn)，投資者常使用表情符號表達(dá)情感，如“寶貝很喜歡Emoji（微笑）”、“Emoji（微笑）貨比三家，還是這里最佳”。為提高情感打分準(zhǔn)確性，收集評論中出現(xiàn)的表情符號，根據(jù)含義將其劃分正負(fù)傾向并納入情感詞典。同時(shí)，手動(dòng)收集網(wǎng)絡(luò)用詞如“炒雞可愛”、“還闊以”、“爺青回”，將其加入情感詞典。對各步驟詞匯進(jìn)行去重處理，共擴(kuò)展1 896個(gè)積極詞匯和1 831個(gè)消極詞匯（見表3）。

3.2 眾籌項(xiàng)目投資者感知價(jià)值量化

3.2.1 眾籌項(xiàng)目評論情感得分計(jì)算

本文采用公式（5）計(jì)算眾籌項(xiàng)目各評論語料下最終情感得分。

Emotional_score=∑N/j=1∑T/i=1W_dW_nSw_i（5）

Emotional_score表示一條評論語料的總情感得分，即總感知價(jià)值；N表示一條評論語料的子句數(shù)量；T表示子句中的情感詞數(shù)量；W_d、W_n分別為程度副詞和否定詞的權(quán)重；S（W_i為基礎(chǔ)情感詞的情感強(qiáng)度值^[27]。為檢驗(yàn)構(gòu)建的領(lǐng)域情感詞典集是否有效，將不添加領(lǐng)域詞典的通用詞典作為對照組，從所有眾籌項(xiàng)目評論文本中隨機(jī)抽取1 000條評論數(shù)據(jù)人工判別并標(biāo)注情感極性，進(jìn)一步進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。由表4可知，在添加領(lǐng)域情感詞典后，評論情感極性準(zhǔn)確率得到大幅提升。

3.2.2 眾籌項(xiàng)目投資者感知價(jià)值模型構(gòu)建與量化分析

（1）最優(yōu)主題數(shù)確定。由圖2可知，困惑度隨著主題數(shù)量的增加而下降，但當(dāng)主題數(shù)介于（1，10）之間時(shí)，困惑度下降速度變緩。當(dāng)主題數(shù)超過10后，困惑度迅速降低，表明模型過度擬合（譚春輝和熊夢媛，2021）。因此，應(yīng)該在1～10的主題數(shù)量范圍內(nèi)選擇最終主題個(gè)數(shù)。為確定最優(yōu)主題數(shù)，采用pyLDAvis對每個(gè)1～10的主題數(shù)進(jìn)行可視化分析。結(jié)果顯示，當(dāng)主題數(shù)為4時(shí)，模型擬合效果最佳，且每個(gè)主題之間基本不存在重疊，因此確定4為最優(yōu)主題數(shù)。

（2）眾籌項(xiàng)目投資者感知價(jià)值分維度劃分與量化。設(shè)定topics為4、迭代次數(shù)為50進(jìn)行LDA模型構(gòu)建，將主題詞個(gè)數(shù)設(shè)為20，生成每個(gè)主題的前20個(gè)詞匯。根據(jù)前20個(gè)主題詞匯提煉產(chǎn)品、人員、服務(wù)、形象、獨(dú)特價(jià)值5個(gè)維度^[29]，然后依據(jù)LDA模型生成的文檔—主題概率分布結(jié)果（見表5），選取權(quán)重最大的主題。將評論的情感打分值映射至權(quán)重最大主題所覆

蓋的相關(guān)維度，對每條評論不同維度的感知價(jià)值進(jìn)行量化分析^[26]，投資者總感知價(jià)值即所有評論文本得分的均值，各分維度感知價(jià)值即項(xiàng)目所有評論分維度得分的均值。

3.3 實(shí)證分析

3.3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文變量描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見表6。由表6可知，在前期項(xiàng)目投資者的感知價(jià)值中，產(chǎn)品價(jià)值和獨(dú)特價(jià)值的感知度最高，人員價(jià)值的感知度最低。這表明，連續(xù)眾籌項(xiàng)目發(fā)起者在團(tuán)隊(duì)能力、人員技術(shù)和客服服務(wù)等方面存在較大改進(jìn)空間。各項(xiàng)目達(dá)成率相差較大，最小值為1（100%），最大值為98.07，顯示出對連續(xù)眾籌項(xiàng)目資源持續(xù)構(gòu)建的必要性。

3.3.2 基準(zhǔn)回歸與異質(zhì)性分析

為使數(shù)據(jù)特征更符合回歸分析要求，本文對個(gè)別變量作對數(shù)化處理并進(jìn)行相關(guān)性分析和多重共線性檢驗(yàn)，基準(zhǔn)回歸與異質(zhì)性分析結(jié)果見表7。由列（1）結(jié)果可知，前期項(xiàng)目投資者總感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效具有顯著促進(jìn)作用，假設(shè)H₁成立。在異質(zhì)性分析中，列（2）和列（3）結(jié)果顯示，間隔時(shí)間短的連續(xù)項(xiàng)目相較于間隔時(shí)間長的項(xiàng)目更受前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值的影響；由列（4）和列（5）可知，前后項(xiàng)目融資期間沒有重合的連續(xù)眾籌項(xiàng)目，融資績效受前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值的影響更顯著。異質(zhì)性分析結(jié)果表明，若前一項(xiàng)目未結(jié)束而同時(shí)發(fā)起連續(xù)眾籌項(xiàng)目可能不利于前期投資者感知價(jià)值的延續(xù)和優(yōu)勢轉(zhuǎn)化，甚至有可能對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效產(chǎn)生消極影響。但當(dāng)前一項(xiàng)目結(jié)束后，盡快發(fā)起連續(xù)眾籌項(xiàng)目更有利于前期項(xiàng)目資源轉(zhuǎn)換。

3.3.3 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

在假設(shè)H₁成立的基礎(chǔ)上進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果見表8。列（2）結(jié)果顯示，眾籌項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對投資者情感影響系數(shù)顯著為正。列（3）加入解釋變量共同回歸后，眾籌投資者、投資者情感對連續(xù)眾籌融資績效的影響系數(shù)依然顯著為正，且通過Bootstrap檢驗(yàn)，表明投資者情感在眾籌投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效影響中起部分中介作用，假設(shè)H₂成立。

在對相關(guān)變量進(jìn)行中心化處理后，首先檢驗(yàn)項(xiàng)目競爭強(qiáng)度是否顯著調(diào)節(jié)前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的直接影響。表8列（4）結(jié)果顯示，項(xiàng)目競爭強(qiáng)度在前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效影響中的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。進(jìn)一步建立有調(diào)節(jié)的中介模型。由表8列（5）結(jié)果可知，前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對投資者情感的正向效應(yīng)顯著（a₁=133.438 5，t=2.684 1，plt;0.01），前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值與項(xiàng)目競爭強(qiáng)度交互項(xiàng)對投資者情感的影響系數(shù)不顯著（a₃=-0.139 0，t=-0.272 7，pgt;0.1）。由表8列（6）可知，投資者情感對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的正向效應(yīng)顯著（b₁=0.000 253，t=3.031 4，plt;0.01），項(xiàng)目競爭強(qiáng)度與投資者情感交互項(xiàng)對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效存在顯著負(fù)向影響（b₂=-0.000 004，t=-2.611 8，plt;0.01）。在a₁b₂、a₃b₁、a₃b₂回歸結(jié)果中，a₁b₂影響系數(shù)顯著，表明項(xiàng)目競爭強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)中介路徑“前期項(xiàng)目投資者總感知價(jià)值—投資者情感—連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效”中的后半部分路徑，假設(shè)H₃、H₄成立。這說明，隨著眾籌平臺內(nèi)部競爭加劇，潛在投資者將連續(xù)眾籌項(xiàng)目與優(yōu)質(zhì)眾籌項(xiàng)目進(jìn)行對比后容易產(chǎn)生消極情感，降低對連續(xù)眾籌項(xiàng)目的信任，進(jìn)而分散投資者對連續(xù)眾籌項(xiàng)目的投資。

3.3.4 分維度分析

在總維度有調(diào)節(jié)中介效應(yīng)模型成立（假設(shè)H₁、H₂、H₃、H₄成立）的基礎(chǔ)上，對前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值各分維度進(jìn)行分析。實(shí)證結(jié)果顯示，前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的影響主要作用于服務(wù)價(jià)值和形象價(jià)值兩個(gè)維度（見表9、表10）。受篇幅限制，本文僅披露服務(wù)和形象價(jià)值維度實(shí)證結(jié)果。由列（1）—列（3）基準(zhǔn)回歸與中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果可知，前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值中的服務(wù)、形象價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效產(chǎn)生顯著正向影響，說明投資者情感對服務(wù)、形象感知價(jià)值兩個(gè)分維度起中介作用，且通過Bootstrap檢驗(yàn)。由描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果可知，投資者通過眾籌項(xiàng)目對人員價(jià)值的感知度較低，而眾籌平臺中多數(shù)產(chǎn)品都存在“重設(shè)計(jì)、低價(jià)格”的特征，所以外部形象、項(xiàng)目更新進(jìn)度和物流服務(wù)對融資績效的影響相較于其它維度更顯著，并且通過增加投資者情感提升連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效。由列（4）—列（6）有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)結(jié)果可知，在形象、服務(wù)價(jià)值兩個(gè)分維度實(shí)證結(jié)果中，a₁b₂影響系數(shù)顯著，說明服務(wù)和形象價(jià)值維度有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)成立，即項(xiàng)目競爭強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)“前期項(xiàng)目投資者服務(wù)價(jià)值感知—投資者情感—連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效”以及“前期項(xiàng)目投資者形象價(jià)值感知—投資者情感—連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效”兩條中介路徑的后半路徑。

綜上所述，前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的影響主要來源于服務(wù)和形象價(jià)值兩個(gè)分維度。

3.3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）以全樣本為研究對象，通過更換被解釋變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，更換被解釋變量，對融資成功的眾籌項(xiàng)目進(jìn)行考察，發(fā)現(xiàn)一些項(xiàng)目發(fā)起人存在故意設(shè)置低目標(biāo)籌資金額以提高融資比率的現(xiàn)象，故采用實(shí)際籌資金額衡量連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效。其次，更換調(diào)節(jié)變量，參考曾江洪等^[30]的研究，考察項(xiàng)目融資期限對項(xiàng)目競爭強(qiáng)度的影響。以融資期限內(nèi)每日平均競爭項(xiàng)目數(shù)衡量項(xiàng)目競爭強(qiáng)度，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與前文實(shí)證結(jié)果基本一致，表明前文實(shí)證結(jié)果比較穩(wěn)?。ㄊ芷?，本文未對該部分實(shí)證結(jié)果進(jìn)行披露）。

（2）增加模型確定最優(yōu)主題數(shù)量。本文參考Pandur等^[31]的研究，采用R軟件ldatuning包中的Griffiths2004、CaoJuan2009、Arun2010和Deveaud2014四種判別方法判別最優(yōu)主題數(shù)量，要求CaoJuan2009、Arun2010的值最小化，Griffiths2004和Deveaud2014的值最大化。由圖3可知，CaoJuan2009、Deveaud2014有效信息不足，當(dāng)主題數(shù)量為4時(shí)Arun2010達(dá)到最小值，且Griffiths2004靠近最大值，所以最優(yōu)主題數(shù)為4，與前文一致，驗(yàn)證了本文最優(yōu)主題數(shù)量選擇的穩(wěn)健性。

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

本文以摩點(diǎn)網(wǎng)眾籌平臺為研究對象，通過量化分析眾籌項(xiàng)目投資者的感知價(jià)值，探究前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效的影響，得出如下結(jié)論：

（1）基準(zhǔn)回歸和異質(zhì)性分析結(jié)果表明，前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值對連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效具有顯著正向影響。前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值越高，項(xiàng)目發(fā)起者連續(xù)發(fā)起眾籌項(xiàng)目獲得高額融資的可能性越大。并且，連續(xù)眾籌項(xiàng)目與前期項(xiàng)目之間的時(shí)間間隔至關(guān)重要，若前一項(xiàng)目尚未結(jié)束就同時(shí)發(fā)起連續(xù)眾籌項(xiàng)目將不利于前期項(xiàng)目投資者感知價(jià)值延續(xù)和優(yōu)勢轉(zhuǎn)化。但當(dāng)前期項(xiàng)目結(jié)束后，應(yīng)盡快發(fā)起連續(xù)眾籌項(xiàng)目以方便連續(xù)資源持續(xù)構(gòu)建。

（2）有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，總維度下有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)成立，即項(xiàng)目競爭強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)中介路徑“前期項(xiàng)目投資者總感知價(jià)值—投資者情感—連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效”中的后半部分路徑。然而，該路徑主要作用于服務(wù)價(jià)值和形象價(jià)值兩個(gè)分維度，即項(xiàng)目競爭強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)“前期項(xiàng)目投資者服務(wù)價(jià)值感知—投資者情感—連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效”以及“前期項(xiàng)目投資者形象價(jià)值感知—投資者情感—連續(xù)眾籌項(xiàng)目融資績效”兩條中介路徑的后半部分路徑。

4.2 理論貢獻(xiàn)

基于上述研究結(jié)論，本文理論貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，將文本分析法應(yīng)用于眾籌領(lǐng)域，對投資者的主觀感知價(jià)值進(jìn)行量化分析。以往研究多采用融資目標(biāo)、最低籌資額等客觀指標(biāo)衡量投資者感知價(jià)值，本文彌補(bǔ)了以往研究的不足。其次，考察項(xiàng)目發(fā)起人連續(xù)發(fā)起前后項(xiàng)目之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，從項(xiàng)目發(fā)起人角度豐富了連續(xù)眾籌項(xiàng)目研究。

4.3 研究啟示

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下建議：

（1）在眾籌產(chǎn)品生產(chǎn)與設(shè)計(jì)方面，應(yīng)結(jié)合目標(biāo)群體個(gè)性化需求，優(yōu)化外觀設(shè)計(jì)，增強(qiáng)產(chǎn)品獨(dú)特性和創(chuàng)新性。研究發(fā)現(xiàn)，眾籌投資者普遍追求創(chuàng)意與潮流，對影視、動(dòng)畫或書籍周邊產(chǎn)品項(xiàng)目尤為青睞，其購買行為往往受心理預(yù)期的影響。因此，眾籌產(chǎn)品外部形象設(shè)計(jì)至關(guān)重要。

（2）在連續(xù)眾籌項(xiàng)目發(fā)起方面，應(yīng)減少前后項(xiàng)目期間重合，集中發(fā)展重點(diǎn)項(xiàng)目，縮短項(xiàng)目發(fā)起時(shí)間間隔，加強(qiáng)前后項(xiàng)目之間的聯(lián)系。在現(xiàn)實(shí)中，項(xiàng)目發(fā)起人為獲取更多融資有可能會同時(shí)發(fā)起多個(gè)項(xiàng)目，但如果沒有足夠時(shí)間和精力對每個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行合理安排，將對連續(xù)發(fā)起的眾籌項(xiàng)目產(chǎn)生消極影響，且前期項(xiàng)目尚未完成也不利于資源轉(zhuǎn)換。在前一項(xiàng)目完成后應(yīng)盡快連續(xù)發(fā)起新項(xiàng)目，以獲得優(yōu)勢資源轉(zhuǎn)換和延續(xù)。

（3）在連續(xù)眾籌項(xiàng)目運(yùn)營方面，應(yīng)重視投資者意見，加強(qiáng)與投資者間的交流與聯(lián)系。在線評論中含有大量信息，涵蓋潛在投資者的疑問、期望以及已有投資者的意見和反饋。產(chǎn)品眾籌項(xiàng)目通常需要具有創(chuàng)意性以吸引更多投資者。因此，項(xiàng)目發(fā)起者應(yīng)積極與投資者進(jìn)行交流與聯(lián)系，了解投資者需求，總結(jié)前期項(xiàng)目不足，并在后續(xù)項(xiàng)目中作出改進(jìn)，推動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和質(zhì)量提升，提高項(xiàng)目運(yùn)營效率。

（4）眾籌項(xiàng)目成功后，項(xiàng)目發(fā)起者應(yīng)優(yōu)化售后服務(wù)，積極履行合約義務(wù)，維護(hù)投資者情感信任。產(chǎn)品眾籌具有明顯的預(yù)售性質(zhì)，投資者的投資行為一定程度上代表投資者對眾籌項(xiàng)目發(fā)起者的信任，通過及時(shí)有效的售后服務(wù)維護(hù)投資者信任，是連續(xù)眾籌項(xiàng)目發(fā)起者構(gòu)建持續(xù)融資優(yōu)勢的關(guān)鍵。

4.4 不足與展望

本文存在以下不足：首先，數(shù)據(jù)來自單一眾籌平臺“摩點(diǎn)網(wǎng)”，雖然具有一定代表性，但由于平臺之間數(shù)據(jù)存在差異，致使研究結(jié)論受限，未來可結(jié)合多個(gè)平臺數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型適用性。其次，情感詞典構(gòu)建主要考慮文字和情感符號，但互聯(lián)網(wǎng)信息多樣，投資者具有追求創(chuàng)意和潮流的特點(diǎn)，因此未來應(yīng)加入更多網(wǎng)絡(luò)表達(dá)以擴(kuò)展情感詞典。最后，在構(gòu)建投資者感知價(jià)值模型時(shí)，除選擇LDA主題模型外，還應(yīng)考慮其它方式的適用性。

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（責(zé)任編輯：王敬敏）

How the Initiators of Continuous Crowdfunding Projects Build Sustainable Financing Advantages：A Quantitative Research on Investor Perceived Value Based on Comment Mining

Li Sisi¹， Pang Jiangang²

（1.School of Economics and Management， Huazhong Agricultural University， Wuhan 430070， China;

2.School of Economics and Management， Southwest University of Science and Technology， Mianyang 621000， China）

Abstract：Online reviews can provide an important reference for consumers and investors to make purchasing and investment decisions. For crowdfunding project initiators， by analyzing project reviews， they can understand the needs and expectations of users， effectively maintain early project resources， and have a good understanding of products or projects. Optimizing services is an important means to improve the competitiveness of crowdfunding projects and investor loyalty.

This study takes the successful crowdfunding projects on the domestic creative crowdfunding platform \"Modian.com\" as the research object， and quantitatively analyzes the emotional dimensions implicit in the comments using the text sentiment analysis method. It constructs an investor perceived value model， and studies the impact of investors' perceived value on the financing performance of sequential crowdfunding projects.First， the study uses the \"Octopus\" collector to collect the project characteristic indicator data and comment texts of all successful crowdfunding projects on the Modian.com crowdfunding platform as of September 8， 2022. The project's characteristic indicators include the amount raised and the target amount， etc. Then， it carries out short sentence deletion， word segmentation and stop word processing on the collected data， and uses the TF-IDF algorithm， Word2Vec word vector method and SO-PMI model to build an emotional dictionary in the field of crowdfunding based on the integration of general emotional dictionaries. Third， the LDA topic model is used to extract the review topics based on the emotional scoring of the review text， and an investor perceived value model is constructed to quantify the sub-dimensions of investors' perceived value. Finally， it extracts the continuous crowdfunding samples from all samples， correlates the projects initiated by the continuous crowdfunding initiators in the early stage with the consecutive projects launched in the current period， and combines the ABC attitude theory to study the investor's perceived value of the projects initiated in the early stage on the financing of the current crowdfunding project's performance impact.

The empirical results show that the total perceived value of early project investors is significantly positively related to the financing performance of continuous crowdfunding projects， and will be negatively regulated by the mediating effect of investor emotions and the intensity of project competition， mainly affecting service and image value. Initiating successive crowdfunding projects is not conducive to the continuation of the perceived value of the investors in the previous project and the transformation of their advantages when the previous project has not yet ended， but the crowdfunding project initiator should launch continuous crowdfunding projects as soon as possible after the end of the previous project. On the basis of the above empirical results， this article puts forward the following suggestions： first， in the production and design of crowdfunding products， it is pivotal to optimize the appearance design combined with the individual requirements of the target group， and enhance the uniqueness and innovation of the product; second， in terms of initiation in the continuous crowdfunding project， it is necessary to focus on developing key projects， shorten the interval between project initiations， and strengthen the connection between previous and later projects; third， in terms of continuous crowdfunding project operations， the views and opinions of investors should be taken seriously so as to keep sound communication with investors; finally， if the crowdfunding project is successful， the project initiator should optimize after-sales service， actively perform contractual obligations， and maintain the trust of investors.

The theoretical contributions of this study lie in two aspects. Firstly， this study applies text analysis methods to the field of crowdfunding to quantify the subjective perceived value of investors， and the quantitative method in this article fills the gaps in research in this area. Secondly， this study considers the linkage effect between previous and subsequent projects when project sponsors launch consecutive projects， enriching the research on continuous crowdfunding projects from the perspective of project sponsors.

Key Words：Continuous Crowdfunding; Comment Mining; Perceived Value; Emotional Dictionary