Aydın C. (Yürütücü), Kılınç M.(Yürütücü)
TÜBİTAK Projesi, 2021 - 2022
Kitle fonlaması (KF), girişimci
veya proje oluşturucularının finansman arayışını karşılamak üzere geliştirilmiş
bir alternatif fon elde etme aracıdır. Diğer bir deyişle KF; bağış, destek ve
yatırım şeklinde finansal kaynakların sağlanması amacıyla destekçi ya da
yatırımcı kitlelerden fon alma eylemini ifade etmektedir (Yeh ve Chen, 2020). Özellikle kitlelerin oluşturabildiği fonlama
gücünün internet ortamında daha kolay bir şekilde sağlanabilmesiyle birlikte KF
son 10 yıl içerisinde oldukça popüler hale gelmiştir (Borrero-Domínguez vd., 2020). Bu popülerlik ve
erişilebilirlik, artan proje sayısıyla birlikte yatırıcımlar tarafından
girişimcilere verilen destek miktarını da arttırmıştır. Günümüzde, tüm projeler
için toplanan fon 35 milyar dolar civarındadır (Crowdfunding Statistics,
2020).
Dünya bankasının yayınladığı rapora göre KF projelerinin yalnızca 2025 yılında
90 milyar $ fon alması beklenmektedir (Sakarya vd., 2018). Dünya çapındaki fonlama miktarı oldukça fazla
olmasına rağmen, Türkiye, genç ve dinamik nüfusu fazla olduğundan KF
platformları için potansiyel bir fırsat olsa da, KF için olması gereken konumda
değildir. Çünkü, KF platformları küresel olarak bakıldığında 24-35 yaş grubuna
daha çok hitap etmektedir. Bu kapsamda, KF
için dünya çapında hazırlanan bir raporda Türkiye dünya sıralamasında genç
nüfus oranı olarak 17. sırada olmasına rağmen, KF için toplanan fon miktarında
ilk 30’a giremediği görülmektedir (Crowdfunding Statistics Worldwide
Report, n.d.).
2025 yılında 90 milyar $ hacme ulaşması beklenen KF ekosisteminde pastadan daha
büyük bir pay elde edilebilmesi için Türkiye’deki KF platformlarında hazırlanan
proje sayısının, fonlama miktarının, KF bilinirliğinin ve başarı oranının
arttırılması gerekmektedir. Ayrıca, KF genel yapısı ile ilgili Türkiye’de
oldukça az bilimsel çalışma yapılmıştır. Yapılan çalışmalar da, KF
dinamiklerinin web ortamına uyarlanmasıyla beraber proje başarısı için karar
desteği sağlayacak bir model önerisi sunmamaktadır. Bu sebeple, insan sermayesi
ve toplanan fon bakımından giderek büyüyen bu ekosistemin dinamiklerinin
detaylı bir şekilde analiz edilerek araştırılması, proje başarı oranını
arttıracak bir karar destek geliştirilmesi gerekmektedir. Çünkü proje
oluşturucuların, fikir oluşturucuların, sanatçıların veriye dayalı sistemlere
göre projelerinde iyileştirmeler yapmasıyla daha kaliteli projeler oluşturulabilecektir.
Dolayısıyla, fon bulamadığı için gerçekleştirilemeyen bir çok fikir hayata
geçirilerek hem KF platformları gelişecek hem de Türkiye için bir katma değer
sağlanacaktır.
KF ekosistemi, proje
yaratıcısı ya da girişimci, destekçi ya da yatırımcı ve online platform
bileşenlerinden oluşmaktadır (Açıkgöz vd., 2020). Bu bileşenlerden proje yaratıcısı/girişimci,
fikrini finanse etmek isteyen kişiler, destekçi/yatırımcılar ise finansal
kazanç ya da sosyal sorumluluk sağlamaya çalışan kişiler olarak
tanımlanmaktadır. KF temelli oluşturulan online platformlar ise fon alma
eyleminin web ortamına yansıtan araçlar olarak düşünülmektedir. Global ölçekte
olan Kickstarter ve Indiegogo gibi online ortamlar, popüler KF platformlarına
örnek olarak gösterilebilir. Bu platformlar, her yıl binlerce projenin, iş fikrinin,
kampanyanın hayata geçmesini sağlamaktadır. Fakat, son yıllarda yurtdışındaki KF
pazarı hızla büyümesine rağmen, platformlardaki projeler başarılı bir şekilde
finanse edilememektedir. Örneğin, 2019 yılında yapılan bir araştırmaya göre
Kickstarter üzerindeki projelerin başarı oranı önceki yıllara göre düşüş
gösterip %37,44 olarak ölçülmüştür (Yeh ve Chen, 2020).
Türkiye’de ise KF
platformları 2011 yılı sonrasında tam olarak faaliyet göstermiş, 2013 yılı
sonrasında ise tam bir hareketlenme durumu başlamıştır (Çubukçu, 2017). CrowdFon, FonlaBeni, Fongogo, ArıKovanı,
Buluşum gibi platformların faaliyete geçmesiyle projelerin sayısı giderek artış
göstermiştir. Günümüzde ise, FonBulucu, Startupfon, Startupmarket ve Ideanest
platformlarının kurulmasıyla platform sayısı da artmıştır. Platformlar arasından ön çalışma gerçekleştirilen
Fongogo’da, hazırlanan kampanyalar için 6.507.000 TL fon toplanmış, ama “ya hep
ya hiç modeli” uygulandığı için bu fonun 5.437.000 TL’si başarılı projelere
aktarılmıştır. Fakat her ne kadar KF platformlarına ilgi geçmiş yıllara göre artsa
da, başarı oranı gözle görülür bir biçimde azalış eğilimi göstermektedir.
Türkiye’deki KF platformlarıyla ilgili yapılan bir araştırmaya göre 2017’de KF
başarı oranı %30 olarak belirtilmiştir (Çubukçu, 2017). Yine benzer bir araştırmada, 2018 yılında Türkiye’deki KF
platformlarındaki başarı oranı %29,18 olarak belirtilmiştir (Çonkar ve Canbaz, 2018). 2021 yılına gelindiğinde ise proje sayısı yaklaşık 5
katına çıkmış fakat başarı oranı %26,6 oranına gerilemiştir. Bu gerilemenin
sebepleri platformların proje oluşturucuları tarafından kullanışlı bulunamaması
ve projelerin yeterince iyi hazırlanmadan veya yanlış meta verileriyle
destekçilere sunulmasıdır (Kayhan, 2017). Dolayısıyla, KF platformlarında başarısız proje sayısının
artması somut olarak kitle fonlamasını, girişimcilik ekosistemini ve katma
değer oluşmasını olumsuz etkilemektedir. Çok iyi iş fikirleri ya da kampanyalar
bile iyi hazırlanıp sunulmadığı için gerekli fonu alamamaktadır. Bu doğrultuda,
başarısız olan her proje kalitesizdir anlamına gelmez. Bazı projeler yaratıcı
bir şekilde ortaya koyulmuş olmasına rağmen, tasarımı ve hazırlanışı sebebiyle
başarısız olabilir (Shi vd., 2021).
Ortaya
koyulan problemle ilgili literatüre bakıldığında yurt dışındaki popüler KF
platformlarının proje öznitelikleri kullanılarak makine öğrenmesi yöntemleriyle
başarı tahminlemesi yapan ya da başarı faktörlerini inceleyen çalışmalara
rastlanılmaktadır. Alazazi ve
diğerlerinin yaptığı araştırmada, KF platformlarına eklenen projelerdeki hedef
miktarı, kampanya yorum sayısı, sosyal medyadaki etki ve proje görselleri
özniteliklerinin başarıyı etkilediği görülmektedir. Çalışmada ayrıca makine
öğrenmesi algoritmalarıyla başarı tahminlemeleri yapılmış ve en iyi sonucu
Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritması vermiştir (Alazazi et
al., n.d.). Jhaveri ve diğerlerinin 2019’da ortaya
koyduğu diğer bir çalışmada, proje başarısını en çok etkileyen faktörlerin
kampanya gün sayısı, hedef miktarı, projenin kategorisi, konum ve medya
içerikleri olduğu belirtilmiştir. Ayrıca çalışma içerisinde Random Forest,
CatBoost, XGBoost ve AdaBoost algoritmalarıyla başarı tahmini yapılmış ve
AdaBoost %84 ile en iyi sonucu vermiştir (Jhaveri et
al., 2019). Koch ve Siering’in 2015 yılında yaptığı
araştırmada ise, proje açıklamasına dahil edilen metin, resim ve video
şeklindeki kapsamlı bilgilerin finansman başarısını pozitif anlamda etkilediği
belirtilmiştir. Ayrıca çalışma, gelecek araştırmalarda proje açıklaması gibi
özniteliklerde daha derine inilerek kelime sayısının veri setine dahil
edilmesini önermektedir (Koch &
Siering, 2015). Borrero ve diğerlerinin yaptığı çalışmada,
coğrafi konum değişkeni, insan sermayesi, cinsiyet ve deneyimin KF başarısı
için büyük rolü olduğu vurgulanmaktadır. Çalışmada ayrıca İspanya’daki
destekçilerin, proje sahibinin geçmiş deneyimlerine önem verdikleri
belirtilmiştir (Borrero-Domínguez
et al., 2020). Li ve diğerlerinin 2016 yılında
gerçekleştirdiği çalışmada ise KF projelerinde sınıflandırma temelli yaklaşıma değinilmiş
ve veri setindeki başarılı-başarısız proje sayısı dengesinin iyi kurulması
gerektiği açıklanmıştır. Çalışmada önerilen diğer unsurlardan bir tanesi de
proje yaratıcılarının, proje başlamadan önce hedef miktara ulaşma açısından
diğer projelere göre nerede durdukları hakkında fikir sahibi olmalarının sağlanmasıdır.
Bu öneri, karar destek süreçlerini yansıtmaktadır (Li et al.,
2016). Literatür dinamikleri özetlendiğinde, yapılan
çalışmalar büyük çaptaki KF platformlarının (Kickstarter ve Indiegogo)
analizine yöneliktir. Ayrıca başarı sınıflandırması bu platformlar için
yapılmasına rağmen, KF proje oluşturucularının karar desteği alabileceği dinamik
bir web uygulaması henüz geliştirilmemiştir. Ayrıca, mevcut çalışmaların
hiçbiri veri görselleştirme, raporlama veya KF verisinin karar alma süreçlerine
aktarılmasını sağlamamaktadır. Çalışmamızın özgün tarafı, literatürde gelecek
çalışmalarda da önerilen bu eksikliğin giderilmesi ve yalnızca Türkiye
özelindeki veriler ile KF platformlarındaki başarının arttırılması için web
tabanlı bir karar desteğinin sağlanmasıdır. Bu kapsamda yürütülecek proje ile, Türkiye’deki
KF platformlarındaki verilerin toplanarak öznitelik seçimi yapılması, başarı
oranını arttırmaya yönelik Ar-Ge faaliyetleriyle web tabanlı karar destek
sistemi geliştirilmesi ve etkinliğinin değerlendirilmesi sağlanarak literatüre
katkı sağlanacaktır. Bu hibrit yaklaşım ile KF projelerinin iyileştirileceği
proje kapsamında öngörülmektedir.
Bu
doğrultuda, ortaya koyulan problemin daha net anlaşılması için alt problemler
şu şekilde tanımlanmaktadır;
1) Türkiye’de faaliyet gösteren KF
platformlarındaki projelerin başarı oranlarının düşüş göstermesi, (Yurtdışındaki
KF başarı oranı %38.1 iken Türkiye’de bu oran %26,6’dır.) KF platformlarındaki
fikirlerin yeterince destek alamaması, KF platformlarından sağlanan katma
değerin yetersiz oluşu.
2) KF platformları için projelerin
daha iyi olmasını sağlayacak şekilde öneriler sunan ve başarı tahmini yapan web
tabanlı bir karar destek sisteminin bulunmaması, proje destekçilerine iyi
hazırlanmış projelerin önerildiği bir sistemin bulunmaması
3) Proje
içeriğindeki metinlerin kategoriye uygun hazırlanmaması, hedef kitleye hitap
etmemesi.
4) Proje ve destekçi arasındaki
etkileşimin sağlanamaması.
Alt
problem tipleriyle birlikte çözüm sağlamak amacıyla ilk olarak KF
platformlarındaki veriler, veri kazıma teknikleriyle toplanarak önişlemeden
geçirildikten sonra başarıya en çok etki eden öznitelikler seçilecektir.
Sonrasında ise makine öğrenmesi algoritmalarıyla KF projesinin başarı tahmini
yapılacak, iş zekası kapsamında OLAP küpleriyle detaylı sorgulamalar
sağlanacaktır. Bu sorgulamalar ile proje için oluşturulacak öneriler belirlenerek
proje oluşturucusuna web tabanlı karar desteği sağlanacaktır. Benzer şekilde
projelere destek olmak isteyen kullanıcılara, sorgulamada başarılı olarak
sınıflandırılan iyi hazırlanmış projeler önerilerek karar desteği sağlanacak ve
projenin başarılı olma ihtimali gösterilecektir. Ayrıca, sorgulaması
yapılan proje verileri sistemin veritabanına kaydedilerek, makine öğrenmesi
algoritmalarının temel gereksinimi olan verilerin sisteme eklenmesi de
sağlanacaktır. Sürdürülebilir yapıda olan sistemin işlevselliği ise, teknik ve
kullanılabilirlik yönünden test edilerek analiz edilecektir.
Projenin misyonu, proje
kapsamında geliştirilecek web uygulamasının kısa ve orta vadede taktiksel ve
operasyonel karar desteği sağlaması ile Türkiye’deki KF projelerinin
başarısının arttırılmasıdır. Uzun vadeli etki ise, KF içerisindeki daha fazla
fikrin hayata geçmesi sağlanarak Türkiye’deki KF ve girişimcilik ekosistemi
için katma değer oluşturulmasıdır. Bu kapsamda, “doktora
tezinin yürütülmesi sırasında oluşan gereksinimin giderilmesi” amacıyla
sunduğumuz projede, ulaşılabilirlik ön planda olup problem çözümüne istinaden
geliştirilen model canlıya alınacaktır. Diğer bir deyişle, son kullanıcı KF
projesi için başarı tahmini ve karar desteği alabilmek amacıyla projesinin
özniteliklerini geliştirilecek web uygulaması üzerinde sorgulayacaktır.
Sorgulama sonucunda elde edilen çıktıların nasıl bir yapıda olacağı, neyi
hedeflediği, hangi yöntemlerle tasarlanacağı, araştırma soruları, sağlayacağı
etkiler aşağıdaki bölümlerde detaylıca belirtilerek tartışılmıştır.