Matching Returning Donors to Projects on Philanthropic Crowdfunding Platform
Notice bibliographique
Résumé
We propose an approach to match returning donors to fundraising campaigns on philanthropic crowdfunding platforms. Our approach is based on a structural econometric model of utility-maximizing donors who can derive both altruistic (from the welfare of others) and egoistic (from personal motivations) utilities from donating--a unique feature of philanthropic giving. We estimate our model using a comprehensive dataset from DonorsChoose.org--the largest crowdfunding platform for K-12 education. We find that the proposed model more accurately identifies the projects that donors would like to donate to on their return in a future period, and how much they would donate, than popular personalized recommendation approaches in the literature. From the estimated model, we find that primarily egoistic factors motivate over two-thirds of the donations, but, over the course of the fundraising campaign both motivations play a symbiotic role: egoistic motivations drive the funding in the early stages of a campaign when the viability of the project is still unclear, whereas altruistic motivations help reach the funding goal in the later stages. Finally, we design a recommendation policy using the proposed model to maximize the total funding each week considering the needs of all projects and the heterogeneous budgets and preferences of donors. We estimate that over the last fourteen weeks of the data period, such a policy would have raised 2.5% more donation, provided 9% more funding to the projects by allocating them to more viable projects, funded 17% more projects, and provided 15% more utility to the donors from the donations than the current system. Counterintuitively, we find that the policy that maximizes total funding each week leads to higher utility for the donors over time than a policy that maximizes donors' total utility each week. The reason is that the funding-maximizing policy focuses donations on more viable projects, leading to more funded projects, and, ultimately, higher realized donors' utility.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».