6月16日，由浙江大学管理学院数据科学与管理工程系与浙江数字化发展与治理研究中心主办的浙江大学信息系统与管理研讨会第三期在浙江大学紫金港校区管理学院举行。来自浙江大学管理学院的在读博士生肖钰琳、章轶群、刘雅媛以及“百人计划”研究员彭希羡带来了以聊天机器人与用户内容生成、知识共享与知识付费、人类与供应链算法交互、在线头像匹配效应为主题的精彩报告。
陈致玮(Chee-Wee Tan)、罗欣(Xin "Robert" Luo) 教授作为特邀教授参会，同时参会的还有浙江大学管理学院陈熹、童昱、曹仔科、彭希羡、陈刚等老师以及管理学院博后和在读硕博生。
此次研讨会受国家自然科学基金项目（项目号：72022017，72231009）支持。
内容回顾
肖钰琳 在线社区中聊天机器人的参与和用户贡献激励：来自自然实验的实证研究
随着人工智能（AI）的快速发展，人工智能聊天机器人已成为各种环境下的流行工具。然而，在用户生成内容（UGC）社区中，聊天机器人的参与对用户内容贡献激励行为有何影响，人们对其知之甚少。研究利用豆瓣（中国热门的 UGC社区）上的自然实验，实证研究了22个月内聊天机器人参与对用户内容生成动机和行为的影响。
研究发现，相对于未引入聊天机器人的控制组，对照组中聊天机器人的参与减少了用户在该组中新帖子的贡献量，但增加了每个贡献帖子下的评论量。这些结果与以下假设一致：由于讨论增加，聊天机器人的参与使用户从现有帖子中获得了更高的效用，这取代了通过生成新帖子获得的效用，从而削弱了他们贡献新帖子的动力。
研究结果对于计划在平台治理和运营中部署聊天机器人的在线平台具有重要意义。
章轶群 只听到我们期望听到的内容？人类对供应链平台中意外算法建议反应的实证研究
随着人工智能（AI）算法不断渗透到日常生活中，用户与AI算法反复交互，用户可以根据过去的经验形成对算法输出的期望。在这项研究中，作者通过期望违背（EVT）的理论视角，探讨算法建议与用户期望的偏差如何影响他们对算法建议的采用。
期望违背理论认为，意想不到的算法建议不仅会提高用户的唤醒度，还会促使他们对这种违反预期的算法行为发起进一步的认知评估，这种负面评价随后会导致对算法采用负面反应。此外，研究通过考虑外部环境因素、用户与算法交互频率和用户对算法特征的感知的调节作用来研究焦点效应的异质性。在实证研究中使用了从中国供应链平台的智能补货系统获得的大规模交易和调查数据集，与期望违背理论一致，作者基于双向固定效应面板分析的主要结果显示：意外的算法建议与用户采用算法之间存在显著负相关关系，并且这种效应因环境不确定性和频繁交互而增强，并因感知算法透明度而减弱。作者通过进行多重稳健性检查，包括系统广义矩法（GMM）和工具变量（IV）估计，进一步验证了发现。
此研究创新性地关注用户对基于重复交互形成的算法输出的期望，从而扩充了算法采用文献。研究结果建议算法设计者和部署者考虑用户对基于过去与算法交互形成的对算法输出的期望。
刘雅媛 付费知识分享：检验知识获取成本对付费问答服务共享的影响
在在线付费问答（Q&A）服务中，提问者分享他们购买的知识（称为付费知识共享）变得越来越重要，但对此缺乏相关研究。
本文重点研究知识获取成本如何影响提问者的付费知识共享决策。作者概念化了付费知识共享，并提出了询问者的两种决策机制，即关注自我收益/损失或相对收益/损失，在此基础上提出了关于知识获取成本对共享决策及其影响的竞争假设和边界条件。利用中国一家著名付费问答服务的数据，作者发现知识获取成本对共享决策有显著的负面影响，这种影响可以通过同伴的共享行为来缓解，但不能通过过去的旁听收入来缓解。通过进行随机实验，作者进一步证明知识价格的负面影响主要是由知识价格与旁听价格之间的比较得出的不公平感知所驱动。
本研究通过概念化付费知识共享并强调共享决策中公平考虑的重要性，扩展了有关知识共享的现有文献。
彭希羡 人以群分：网上头像的匹配效应
先前的研究表明，具有相似个人特征（即性格、兴趣、品味）的人倾向于选择相同类型的个人资料图片，并且个人资料图片可能会影响消费者的看法和行为。
本文对个人资料图片的匹配效果提出了一种新颖的见解，即当个人资料图片的类型匹配时，买家更有可能购买卖家提供的产品或服务。基于个人资料图片的研究流和同质性理论，作者提出个人资料图片的匹配效应会导致感知同质性增加，从而驱动消费者的购买行为，进行了包括脑电图实验在内的多项实验来检验所提出的效果。
嘉宾简介
罗欣(Xin "Robert" Luo)
现任美国新墨西哥大学安德森管理学院校董事会讲席教授、管理信息系统终身正教授、院长特别助理及国际项目主任。他的研究兴趣包括信息系统安全管理，隐私保护，电子/移动商务，跨文化信息管理，以及战略决策与发展相关的创新技术(如区块链、人工智能、人机交互、云计算、绿色IS、电子医疗、社交网络等)。他的研究工作发表在Information Systems Research, Journal of Operat ions Management, Production and Operat ions management等管理学顶级期刊（UTD-24）中，特别是在2020 -2023期间， 他在信息系统领域六大期刊(ISR, MISQ，JMIS, JAIS, EJIS, ISJ) 共发表学术论文7篇，位列全球第17。他目前担任International Journal of Accounting And Information Management (SCIMago Q1) 主编，MIS Quarterly的客座副主编，以及ISR, JMIS, JAIS, DSS, IM等多个期刊的编委。
陈致玮(Chee-Wee Tan)
哥本哈根商学院数字化系教授，宁波诺丁汉大学商学院商业分析和数字化荣誉教授，莫纳什大学商学院兼职教授，岭南大学商学院杰出研究学者，中国科学技术大学管理学院客座教授。新南威尔士大学信息系统和技术管理学院的客座教授研究员。他拥有英属哥伦比亚大学（加拿大）的工商管理博士学位以及新加坡国立大学（新加坡）的理学硕士和理学学士学位。他的主要研究兴趣集中在与各种环境（例如电子商务、电子商务、电子政务、电子医疗、电子市场和移动商务）中提供数字服务相关的设计和创新问题。他特别感兴趣的是如何从数字服务中提取价值，并探索当代技术趋势（例如大数据、游戏化和社交媒体）如何为创新服务的设计做出贡献。目前担任 Internet Research、Journal of Management Analytics和 MIS Quarterly的副主编。此外还担任Industrial Management & Data Systems的顾问委员会成员，并担任DSS和 JMA 特刊的客座编辑，曾因向 MISQ 提供的服务而荣获杰出副主编奖。
供稿：丁 镛
编辑：王红岩
审核：童 昱 郭 莹
