Cette étude applique une nouvelle méthode de modélisation de sujet pour cartographier le contenu thématique du livre blanc des offres initiales de pièces de monnaie (ICO) afin d’analyser sa valeur d’information pour les investisseurs. À l’aide d’un algorithme de modélisation de sujets basé sur des phrases, nous déterminons et quantifions empiriquement 30 sujets dans une vaste collection de 5 210 livres blancs ICO entre 2015 et 2021. Nous constatons que l’algorithme produit un ensemble sémantiquement significatif de sujets, ce qui améliore considérablement les performances du modèle dans identifier les projets réussis. Les sujets les plus pertinents concernent les caractéristiques techniques de l’ICO.

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Dans le management, l’affect désigne les forces pré-verbales qui orientent attention, motivation, décisions et interactions avant que les individus ne puissent les formuler. Les émotions sont des catégories que nous appliquons à l’affect, et les humeurs en constituent les atmosphères diffuses. Étudier l’affect implique d’observer ces dynamiques subtiles et d’adapter méthodes et pratiques organisationnelles, notamment dans la conception de technologies et d’outils numériques. Les différents acteurs peuvent ressentir et réagir différemment face aux mêmes dispositifs, en influençant leurs choix avant toute expression verbale. Une attention éthique est essentielle pour mettre en lumière ces forces silencieuses sans les exploiter, afin que les technologies résonnent avec ce qui compte vraiment pour les utilisateurs.
PIGNOT Edouard - EMLV |
- Dico du Management
- Systèmes d'information, Transformation Digitale
