2022年10月19日光华管理学院行为科学和政策干预交叉创新团队第六次线下分享会顺利举行。本次分享会邀请到管理科学与信息系统系邱凌云教授和王聪教授分享研究兴趣和研究进展。
邱凌云教授
邱凌云教授首先介绍了信息系统研究。邱教授引用陈国青等(2022)发表在《管理世界》对信息系统研究的定义和内涵的阐述,信息系统研究可以分为“造”和“用”两个角度:“造”的视角关注信息系统能力和方法创新,“用”的视角关注信息系统赋能和驱动创新。交叉学科是赋予信息系统研究新鲜想法的来源。
邱教授主要关注的行为研究领域包括:企业内部采用新系统对内部用户行为的影响和面向消费者的企业采用新系统后用户的行为变化。信息系统行为研究的特点在于信息系统关注的情景或使用的工具变量通常与技术有关。具体来看,关于算法本身的研究是设计出算法,并证明这一算法优于以往设计,而行为研究则考察一个算法真实的效果和用户影响。
信息系统中行为研究的理论基础主要包括:认知心理学(新技术对生理的影响)、社会心理学、市场营销学、行为经济学和组织行为学。主要采取的研究方法包括:实验室实验、实地实验、自然实验和二手数据,通常是多方法的结合。
邱教授主要介绍了四个研究方向:信息系统中的拟人化设计、在线消费者评论、用户界面设计、智能客服的设计与评估。拟人化设计研究方面,他的研究主要包括计算机语音和人形化身(avatar)对用户机器的信任、购买意愿和主观评价的影响。具体研究包括avatar的外观特征对用户感知的影响。例如,女性用户更信任种族匹配(ethnicity-matched)的avatar。此外,在出现服务失败时,用户更容易原谅表现出“幼萌特征”的avatar,但同时也可能降低对avatar能力的评价。探究使用表情图标对企业内部评价的影响,发现只有在加入表情图标的理由合理时,在负面评价信息中加入正面的表情图标能够提升下级对上级负面评价的接受程度。而在社交网络平台上的口碑评论中加入表情图标则对评论有效性有显著影响。
在线消费者评论研究方面,邱教授关注评论格式、激励机制和评论内容对评论有效性的影响。他的研究发现,基于语言学和心理学理论,如果强制用户给出双边评论,优点和缺点分开填写对展示商品的效果更好。因为合并在一起时,用户倾向使用“但是”连词,读者会自然地认为“但是”后面的信息(通常是负面评价)有更高的权重。另一个研究发现,当要求评论者对预设的多个维度进行评论,评论者倾向于改变语言风格。而评论读者对这样的语言风格的观感更差,导致预设的多维度反而对评论的有效性造成反效果。
激励机制方面,邱教授的研究发现,如果平台对评价给予返现奖励(不论好评差评均有返现),并将每条评论的返现额展示出来,这反而增加了消费者对好评的信任感。这是因为消费者会认为,在写差评也会得到奖励的情况下,评论者更没有必要为了获得返现而写虚假的好评,进而提高了对好评真实性的信任程度。
用户界面设计方面,邱教授的研究包括:“瀑布流”界面对消费者偏好的影响(例如增加用户浏览时间和促进用户创新)、“横竖屏”对消费者偏好的影响、“倍速播放”对播客听众/知识付费用户的影响、“预期达到时间”的呈现格式对消费者的影响、数字产品的呈现方式对消费者付费意愿的影响等。
智能客服的设计与评估方面,邱教授主要关注智能客服在服务补救场景中的策略选择、人工客服与智能客服的协同设计和算法态度等。
邱教授与到场教授就信息系统研究的内涵、行为科学研究与心理学和神经科学的合作等议题展开了交流讨论。
王聪教授
王聪教授从信息系统研究的视角出发,介绍了信息系统的研究脉络。目前信息系统研究从“造”和“用”两个视角又可以分为四个维度,“造”包括系统维度和数据维度,数据维度关注系统上记录的数据如何更好为用户服务,体现出信息系统的能力;“用”包括行为维度和经济学维度,即信息系统如何赋能经济活动。
王聪教授已有研究更偏向关注信息系统能力视角,她目前也关心信息系统赋能视角。信息系统能力方面,她主要关心智能决策支持方法的设计,涉及电子商务、金融科技和智慧医疗领域的研究。信息系统赋能方面,她目前主要关注人机融合行为研究。
电子商务领域的决策支持方法设计研究方面,王聪教授的研究关注在线评论选择及排序问题和个性化推荐问题。在线评论研究方面,她主要关心算法如何满足电商消费者在线评论过程中的信息需求。其中,大小数据研究关心数据的测度设计、问题定义和方法设计。评论有用性研究则关注如何提高评论有用性预测的准确性,即通过机器学习方法解决评论有用性投票不足而无法评估其有用性的情况。
个性化推荐研究方面,电商平台采集用户评价信息,通过算法构建个性化推荐方法并向消费者呈现推荐结果,用户在使用中进行反馈,平台再次积累数据,形成一个循环。在这个过程中,王聪教授主要研究对历史记录的连续性刻画不足、自我循环数据偏差和二手平台新手卖家冷启动问题。历史数据连续性问题方面,王聪教授的研究设计了在促销场景中考虑消费者对动态折扣感知的变化的推荐方法。自我循环数据偏差方面,她关注如何通过有偏的样本训练没有偏差的推荐方法。冷启动问题方面,她关心基于商品描述文本的购买预测模型设计及关键文本要素分析,即如何通过评论文本建立人们对二手平台的信任。
金融科技方面,王聪教授的研究关注在线消费金融用户风险评估问题和和数据隐私问题。风险评估方面,王聪教授研究如何利用新型数据进行信贷风险评估,如何根据已有数据及模型对新金融产品的用户风险进行评估。数据隐私方面,她的研究考察如何在考虑个体数据隐私的情况下设计风控方法,以及数据隐私与数据价值间的权衡。
智慧医疗方面,她的研究设计了精准用药智能推荐方案,解决了缺乏明确评估指标、对不同类型EHR数据的合理建模、数据稀疏性问题和方法可解释性问题。
人机融合行为方面,王聪教授目前主要关注四方面问题,决策者专业化程度对其对算法态度的影响、算法预测结果呈现方式对决策者对其态度的影响、算法设计方式对人机共融决策效果的影响和算法支持的理论构建。
王聪教授与到场教授就文本分析的研究方法、信息系统与其他行为科学研究的合作等议题展开了交流讨论。
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邱凌云,现任北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系副教授。邱凌云教授的研究领域为与信息技术和信息系统相关的用户行为,包括但不限于人机人智交互设计、网络消费者行为、算法态度、决策支持系统等。这些研究主要用于分析人们在使用各种软件系统、互联网应用(如电子商务、社交媒体、音视频内容等)、人工智能产品、AR/VR技术时所表现出的行为特征和心理过程。他的研究成果不仅对相关企业优化其产品设计有积极意义,也可以为政府评价新一代信息技术、新商业模式和新业态对个体、企业和社会可能造成的全面影响提供咨询建议和政策思路。
王聪,现任北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系助理教授。王聪教授的研究立足于人工智能、机器学习等技术方法与管理问题的交叉点,根据不同管理问题情境特点及需求进行方法设计,以提供精准高效的决策支持解决方案。目前主要关注领域包括数字经济、电子商务、金融科技、智慧医疗等。相关研究成果有助于理解决策者与智能系统交互过程中的认知及行为偏误的来源,可为政府、企业等如何应用有偏数据进行分析,以制定行之有效的策略提供思路和建议。