算法管理下的共享经济阴暗面:概念框架与展望

算法管理使共享经济得到了前所未有的发展,在人们享受共享经济带来的积极体验的同时,算法管理引发的共享经济阴暗面也受到实践界和学术界的重视。尽管这一话题在近期引发了各种讨论,但现有研究对算法管理下共享经济的阴暗面仍缺乏概念性的理解。针对上述背景,本研究从算法管理视角讨论了共享经济阴暗面的内涵和特征,并将其概念化为三个核心主题:数据获取阴暗面、代理行为阴暗面和社会互动阴暗面。本研究进一步从心理所有权理论、隐私担忧理论、劳动过程理论、期望不一致理论、数字歧视、心理契约理论和组织公平理论七个视角探讨了上述主题,并对研究现状和发展方向进行了探讨。最后,本研究提供了实践启示和管理建议,基于三个核心主题提炼并讨论了未来研究方向。

隐私悖论研究述评及未来展望

近年来,隐私悖论已成为管理学、情报学等领域的热点话题,但是目前学术界仍缺乏系统性的认识和指导,严重制约了隐私悖论研究的发展。本研究通过回顾和梳理近年来的研究成果,从隐私计算、有限理性、社会理论、解释水平和量子力学五个方面对隐私悖论的研究成果进行归纳和探讨,提出当前研究存在争议的三大原因:定义模糊、方法失位、群体受限,并对未来隐私悖论的研究方向进行展望,以期为学者进一步的研究提供参考。

认知资源:解释社会助长效应的新视角

Zajonc和Baron分别提出社会唤醒理论和分心-冲突理论对社会助长效应进行解释,但仍存在一定的不足。研究在两种理论的基础上提出一种基于认知资源的解释观点,通过行为实验和脑电实验对这一观点进行验证。结果发现:(1)行为数据符合社会唤醒理论假设。(2)简单任务组比复杂任务组诱发更高的N1波幅。(3)简单任务下,有人在场诱发更高的N1波幅;复杂任务下,有人在场与无人在场诱发的N1无显著差异。结果提示:他人在场通过改变个体的注意力投入来影响任务的完成效果。研究有效地弥补了社会唤醒理论和分心-冲突理论在社会助长效应解释中的缺陷,为社会助长效应的研究提供了一个新的视角。

自我知觉理论视角下消费者隐私悖论行为研究:ERPs的证据

文章基于自我知觉理论,探讨消费者隐私关注对推荐信息来源的接受行为及内在神经机制。研究采用2×2混合实验设计:隐私关注(高/低)×广告透明度(可接受/不可接受)。实验结果发现:(1)可接受透明度比不可接受透明度接受率更高。(2)高隐私关注组,可接受透明度比不可接受透明度接受率更高。(3)低隐私关注组,可接受透明度与不可接受透明度接受率无显著差异。(4)高隐私关注组,不可接受透明度比可接受透明度诱发的N2成分更高。(5)低隐私关注组,不可接受透明度与可接受透明度N2成分波幅无显著差异。(6)高、低隐私关注组对不同接受透明度诱发的LPP成分波幅无显著差异。本研究认为,不可接受透明度的信息更易引发消费者的自我知觉意识,促使消费者的隐私态度和实际行为趋近一致,为隐私悖论研究开辟了新的思路。

我国开放式商业模式创新研究现状分析

运用CitespaceⅤ软件绘制CSSCI数据库2010-2016年间以"开放式创新"为主题词的论文的研究前沿知识图谱,科学计量文献变化情况和关键词共引来分析开放式创新发展演进历程,学者对开放式创新从不同角度进行阐释,归纳开放式创新热点,对探析开放式创新研究热点及发展未来提供研究方向。

人工智能时代的算法厌恶:研究框架与未来展望

理解人类对算法服务的负面反应,是有效应对算法管理挑战的关键前提,是推动新一代人工智能健康发展和推进数字社会建设的重要议题。学术界对算法厌恶问题展开研究并取得丰富成果,但多数仅针对单一领域的单一问题。本文运用系统文献综述法,采用“概念辨析—形成机制—理论边界—研究展望”的框架,对人工智能时代算法厌恶的研究进展进行梳理与解析。首先,对管理领域算法厌恶的核心文献进行系统性梳理,在辨析算法、人工智能、机器人三者关系的基础上,界定算法的内涵和外延,明确提出人工智能时代算法厌恶的定义。其次,构建理论研究框架,从算法视角和人类视角双维度提炼出算法厌恶的6种成因机制,并从个体、情境和算法3个维度阐述算法厌恶的12种理论边界。最后,提出具有科学价值和实践意义的六大未来研究议题,为深化算法厌恶理论和实践研究提供理论指南。本文拓展了算法厌恶理论体系研究的认知边界,对促进中国企业有效应对算法管理挑战、推动中国人工智能健康发展和数字社会建设具有重要启示。