Тема выпускной квалификационной работы: «Исследование практики привлечения инвестиций для стартапов: кейс краудфандинговых платформ». Данная работа посвящена исследованию того, как предприниматели могут финансировать свои стартап-проекты с помощью краудфандинговых платформ и выявлению ключевых свойств эффективного позиционирования проектов при финансировании за счет краудфандинга. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение теоретических основ проводимого исследования. 2. Сбор данных и формирование выборки данных для построения алгоритма. 3. Разработка алгоритма для выявления наиболее актуальных тем потенциальных идей для эффективного позиционирования на краудфандинговых платформах. Поскольку позиционирование идеи считается одним из ключевых факторов успешной реализации проекта, важно отслеживать современные тенденции в предпринимательстве при разработке проектов на платформе. Чтобы выяснить, какие темы связаны с потенциальной успешной реализацией проекта, было проведено эмпирическое исследование с применением инструментов машинного обучения (NLP). Выборка наблюдений на исторических данных, взятая для исследования, включала почти 300 000 объектов данных, связанных с различными проектами, собирающими средства на платформе ‘Kickstarter’. Было обнаружено, что идеи, направленные на улучшение взаимодействия людей, привнесение удовольствия и радости в повседневную жизнь, как правило, гораздо более популярны среди спонсоров и, следовательно, с гораздо большей вероятностью будут полностью или с избытком профинансированы по сравнению с другими идеями, представленными в выборке. Проведенное исследование помогает определить ключевые модели позиционирования для использования при продвижении своего проекта на краудфандинговой платформе.

The subject of the graduate qualification work is “Examining the modern practice of finding sponsorship for startups – crowdfunding platforms case”. The given work is devoted to examining how entrepreneurs can raise funds for start-up projects using crowdfunding platforms and identifying key properties of effective project positioning when financing through crowdfunding. The research set the following goals: 1. Provide deep research into theoretical bases of the study being conducted. 2. Collect data and form a data sample that would be considered for building an algorithm. 3. Deliver an algorithm that would efficiently bring the most relevant topics for potential ideas which can be efficiently positioned at the crowdfunding platforms and deliver positive results. As long as the idea proposition is considered to be one of the key factors of a project’s successful delivery, it is relevant to be able to follow up-to-date trends in entrepreneurship while framing the projects at the platform. In order to examine which topics are associated with potential successful delivery of a project, an empirical study with NLP machine learning tools application was conducted. The historical data sample taken for consideration included almost 300 000 data objects related to diverse projects seeking funds at ‘Kickstarter’ platform. It was found out that the ideas aimed at enhancing human interaction, bringing pleasure and joy to day-to-day life tend to be much more popular among sponsors and, thus, are much more likely to be fully financed or over financed compared to the other ideas presented in the sample. The research delivered helps to identify the key positioning patterns one should use while promoting their project at the crowdfunding platform.