008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
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■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30423178
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a005
■1001  ▼aWang,  Xiaoning.
■24510▼aFrom  Single  to  Scale:  Essays  on  Social  Media,  Artificial  Intelligence  and  Start-Up  Scaling▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  Pennsylvania.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(211  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  84-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Wu,  Lynn.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Pennsylvania,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThis  dissertation,  comprised  of  three  essays,  examines  the  influence  of  nascent  information  technologies  including  social  media  and  artificial  intelligence  on  facilitating  the  scaling  process  of  entrepreneurial  ventures.  Through  large-scale  empirical  analyses,  this  dissertation  studies  how  social  media  and  artificial  intelligence  can  help  start-ups  improve  financing  outcomes,  institutional  environments  and  product  performances,  and  whether  such  nascent  information  technologies  will  mitigate  or  exacerbate  the  existing  disparities  in  the  domain  of  entrepreneurship.In  the  first  essay,  we  examine  whether  social  media  use  can  improve  funding  outcomes  for  start-up  firms,  especially  those  founded  by  women  and  by  other  people  also  lacking  connections  to  the  investor  network.  Using  Twitter  data  and  start-up  investment  data  from  Crunchbase,  we  show  that  social  media  can  mitigate  some  disparities  in  financing  experienced  by  these  firms  through  improving  information  access.  We  find  this  effect  is  stronger  for  first-time  entrepreneurs  than  for  experienced  ones,  stronger  for  attracting  new  investors  than  repeat  ones,  and  stronger  in  more  competitive  markets.In  the  second  essay,  using  comprehensive  start-up  data  in  China,  we  find  that  social  media  activities  can  help  companies  that  possess  few  political  connections  to  obtain  institutional  resources.  They  are  more  likely  to  receive  administrative  approvals  from  the  government  to  conduct  their  primary  business  activities.  They  are  also  more  likely  to  receive  positive  media  coverages.  We  find  that  social  media  can  not  only  help  these  companies  broadcast  quality  signals,  but  also  direct  public  opinion  and  mobilize  public  support,  all  of  which are  essential  to  establish  public  legitimacy.In  the  third  essay,  we  investigate  the  role  of  the  lean  start-up  method  (LSM)  in  explaining  the  impact  of  AI  capability  on  product  innovations  in  start-ups.  We  find  that  companies  that  adopt  general  AI  capability  create  more  innovative  products  every  year,  including  both  novel  and  incremental  products.  We  also  find  that  AI  investments  complement  LSM  in  product  innovations,  and  the  complementarities  depend  on  the  type  of  product  innovations  and  the  type  of  AI  used.
■590    ▼aSchool  code:  0175.
■650  4▼aWeb  studies.
■653    ▼aArtificial  intelligence
■653    ▼aScaling
■653    ▼aSocial  media
■653    ▼aStart-up  method
■653    ▼aAI  capability
■653    ▼aNascent  information  technologies
■690    ▼a0310
■690    ▼a0454
■690    ▼a0646
■690    ▼a0800
■71020▼aUniversity  of  Pennsylvania▼bOperations,  Information  and  Decisions.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g84-12B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0175
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16931787▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024