图像内容对医学众筹成功的影响:一种机器学习方法
Renwu Wang1, Huimin Xu1, Xupin Zhang1
1School of Economics and Management, East China Normal University, Shanghai, China.
Journal of medical Internet research
|November 15, 2024
概括
有更多年轻人,微笑着的面孔和更多个人的图像显著提高了癌症众筹成功率. 患者健康和积极结果等主题元素也增强了捐赠,突出了视觉内容.
科学领域:
- 计算社会科学 计算社会科学
- 数字健康传播数字健康传播
- 众筹分析 众筹分析
背景情况:
- 视觉内容对于众筹平台的初始参与至关重要.
- 有效的图像选择是与项目潜在支持者联系的关键.
研究的目的:
- 调查图像特征和内容对癌症相关项目的众筹成功的影响.
- 确定与增加筹款结果相关的特定视觉元素.
主要方法:
- 利用阿里巴巴云进行图像特征检测和识别任何东西模型进行内容标记.
- 使用话语原子主题模型来导出图像主题.
- 构建回归模型来分析图像特征和主题对众筹成功的影响.
主要成果:
- 有更多年轻人,更多个体和微笑面孔的图像显著增加了成功率.
- 与积极结果和患者健康相关的图像主题与更高的捐赠有积极的相关性.
- 图像主题和特征之间的相互作用,例如"休息和玩"主题中的微笑面孔,进一步促进了筹款.
结论:
- 图像选择对于基于网络的医疗众筹成功至关重要.
- 视觉元素,如年轻人的存在和人数显著提高筹款结果.
- 主题图像选择,特别是那些唤起美丽和健康的图像,对于癌症众筹活动至关重要.


