The Colorblind Crowd? Founder Race and Performance in Crowdfunding
Notice bibliographique
Résumé
The dearth of minority entrepreneurs has received increasing media attention but few academic analyses. In particular, the funding process creates challenges for either audit or correspondence methods, making it difficult to assess the role, or type, of discrimination influencing resource providers. We use a novel approach that combines analyses of 7,617 crowdfunding projects with an experimental design to identify whether African American men are discriminated against and whether this reflects statistical, taste-based, or unconscious bias on the part of prospective supporters. We find that African American men are significantly less likely than similar white founders to receive funding and that prospective supporters rate identical projects as lower in quality when they believe the founder is an African American male. We conclude that the reduction in perceived quality does not reflect conscious assumptions of differences in founder ability or disamenity but rather an unconscious assumption that black founders are lower quality. In two additional experiments, we identify three means of reducing this bias: through additional evidence of quality via third-party endorsements (i.e., awards, evidence of prior support), through evidence that African American founders have succeeded previously, and by removing indicators of the founder’s race. The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2017.2774 . This paper was accepted by Toby Stuart, entrepreneurship and innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».