共享单车的法律监管问题研究

随着互联网经济的发展,在网约车相关法律政策出台后,依托互联网共享经济的又一新生事物——共享单车应运而生。共享单车的监管问题屡遭热议,但相关立法却迟迟没有出台,在一定程度上造成了行业混乱,也对用户合法权益的保护不利。对共享单车的监管,要吸收网约车监管的经验,同时也要注意严格审查企业资质、规范行业运作、强化政府部门职能三个方面的协调平衡。

声誉事件对股价的影响及溢出效应研究——以中国人寿“张某丹事件”为例

本文以2021年中国人寿员工举报事件为例,基于主动学习思想,采用人机结合的方式构建双层语料库,对公众评论进行情感分类,并合成公众情感曲线,分析声誉风险事件对涉事公司股价的影响及对非涉事公司产生的溢出效应。研究发现,公众情绪对中国人寿异常收益率存在显著影响,在控制了监管行为变量后,其对异常收益率影响的显著性不发生改变。公众作为公司重要的利益相关者,在声誉事件中产生的情绪会影响其决策行为,从而改变资本市场对涉事公司保持未来现金流稳定的预期,进而影响公司股价。本次事件中还观察到了以竞争效应为主的溢出效应,这种溢出效应产生需要具备的客观条件和主观条件分别是:涉事公司与非涉事公司要存在一定的相似性,这种相似性要能够被利益相关者群体所感知。相似性越小,感知度越差,越会呈现出以竞争效应为主的溢出效应。

阿尔茨海默病患者 在美容美发店消费36万余元能否要回

近日,一位患有阿尔茨海默病的老年人短短几个月内在某美容美发店消费了36万余元,其女儿得知此事之后找到该店说明老人的病情并要求退款,遭到美容美发店的拒绝,遂诉至北京市通州区人民法院(以下简称通州法院)。

社交媒体数据对台风灾害的预警研究——以利奇马台风为例

巨灾事件的发生日益频繁,社交网络的即时性特点有助于灾情的迅速评估和灾后重建。本文以2019年9号台风"利奇马"为例,在新浪微博平台上收集了2019年8月9日—14日的260万条微博短文本数据,使用机器学习和优化情感词典两种方法分别对微博短文本进行分析。发现在相同的时间成本下,采用机器学习进行自然语言处理的效果远不如情感词典,机器学习的分析精度受主题与语料库的影响很大。在此基础上,本文利用台风主题下的情感词典对微博短文本进行情绪分析,发现灾损严重的省市情绪曲线会出现更大的波动,人身损失造成的情绪波动远大于财产损失造成的情绪波动。在浙江临海事件中,"好"的情绪曲线与"惧"的情绪曲线存在两个小时的时间差,表明"庆幸"的情绪达到峰值预示着未来很快可能有更重大的灾情发生,这其中的时间差为灾情预警提供了新的思路。

运营盗版小说网站可入“刑”切勿以身试法

据中国社科院的相关研究统计,我国网络文学用户规模已达4亿余人,特别是伴随着《庆余年》《鬼吹灯》等头部IP改编的火热,网络文学已成为盗版的“重灾区”,一些不法分子,使用采集软件,将正版网站的小说批量上传到自己经营的盗版网站上,供网民免费阅读,并在取得可观的“流量”后,吸引广告商投放广告,将“流量”予以变现,殊不知这样的行为可构成侵犯著作权罪。