企业高质量数字化转型管理:理论前沿

在相关领域理论前沿与企业实践的基础上,首先,基于数据生产要素和数实融合的中国数字经济原创思想及理论,按“基础理论—应用基础理论—应用理论”的科学研究递进逻辑,提出企业高质量数字化转型管理的研究框架;然后,归纳提炼出7个重要研究领域及关键科学问题;最后,通过与已有相关研究框架和结论的文献对话,论述该框架理论的学术价值和实践指导潜力,以期为今后的理论研究提供方向性指导。

开源软件的采纳与应用:政府组织环境中的案例实证

开源软件的社会性协作特点在全球软件行业发展和Web 2.0新兴应用扩散中产生了深刻的影响,其采纳对于政府组织服务能力提升所具有的作用也逐渐得到国内外学术界的关注.基于组织层面信息通信技术采纳的TOE框架,提出了一个政府组织环境下的开源软件采纳影响因素模型,并运用案例分析的研究方法,在北京市政府部门中开展了针对性的访谈调研,对模型进行了实证检验和修正,同时使用该模型分析了北京市政府部门开源软件采纳现状及其成因,研究结果较好地显示了该模型的解释能力.在此基础上,提出了关于政府部门开源软件采纳问题的政策建议.

结构化理论与信息系统采纳:电子政务环境下的案例研究

在传统的信息系统采纳研究之中,主流的源于社会心理学的理性行为模型往往难以解释组织层面上的采纳行为以及采纳过程的动态变化。本文将社会学范畴的结构化理论(Structuration Theory)引入到组织环境下信息系统采纳的研究之中,提出了一个用于从宏观视角上分析信息系统应用推广过程的"结构—模式(structure-pattern)"概念模型,并运用该模型对北京市朝阳区某电子政务系统应用进行了案例分析,从而验证了该模型的阐释能力,揭示了该电子政务系统应用推广过程结构与模式的互动演变。本案例研究的结果对于相关电子政务应用实践具有一定的现实启发意义,同时也表明基于结构化理论的研究思路以及定性化的案例研究方法将有助于克服传统的基于社会心理学思想和统计实证研究方法的信息系统采纳研究中由来已久的一些重要局限性,从而探讨组织层面上复杂信息系统采纳的动态过程提供有效研究工具和研究范式。

基于XML的通用关联规则挖掘应用模式

本文分析了关联规则挖掘应用中在通用性、用户简易性以及可扩展性方面所面临的一些困难,提出了一种基于XML的通用关联规则挖掘应用模式。该模式充分利用了XML在自描述能力、异质系统数据交换能力以及可扩展性方面的优势,提供了一个模块化、易于集成、适合于最终用户使用的应用框架。

大数据背景下商务管理研究若干前沿课题

从商务管理在大数据背景下所面临的时代挑战出发,给出了社会化的价值创造、网络化的企业运作、实时化的市场洞察三个重要研究视角.同时,描述了社会化网络环境中的行为机理与社会资本结构、企业网络生态系统及其协同共生机制、大数据环境下的顾客洞察与市场营销策略、基于大数据的商业模式创新等研究方向,讨论了若干重要的研究课题.

中国企业信息化中的关键因素

本文研究了对我国企业信息化产生影响的若干因素。在前期工作的基础上,通过对我国169家企业的调研,利用因素研究和聚类分析等方法将中国企业信息化中的影响因素归纳为五大类,讨论了他们的形成原因,并对关键因素随时间变化的情况进行了一些探讨。最后对不同行业的关键因素做了分析。本研究旨在对中国企业信息化的理论与实践提供参考。

手机银行用户采纳的影响因素研究

手机银行作为新兴的金融服务手段有着很大的发展潜力,然而现有研究对其拓展模式还没有清晰的认识。本文在2007年对以中层管理人员为主的中青年消费群体问卷调查和访谈的基础上,通过结构方程模型(SEM)的构建分析,开发了手机银行用户采纳模型(TAM)。该模型为手机银行的有效拓展提供了科学的依据,通过该模型可发现拓展手机银行应该着重改善服务内容,提高用户的使用能力,加快对用户的服务速度,并消除消费者对手机银行安全方面的顾虑。

行为建模角度信息技术采纳研究综述

行为建模角度的信息技术采纳研究是管理信息系统领域的重要分支。对1989年至2006年上半年管理信息系统领域七本国际顶尖期刊中检索出的120篇相关文献并进行了归纳和分析,提出了关于这一领域研究发展历程和新兴发展方向的一些观点,以期帮助国内学者更全面的了解国际该领域研究的现状和趋势。

游戏化竞争对在线学习用户行为的影响研究

为了吸引和激励用户,各种游戏设计元素被广泛应用于在线学习环境中.然而,这些游戏化设计对于用户行为的影响仍然有待系统性的理论解释,其实际作用也有待于深入的实证研究加以检验.本文基于“需求-可供性-功能特征”的视角,从自我决定理论和心理占有理论出发,分析游戏化竞争元素,包括间接竞争(如排行榜)和直接竞争(如一对一的对抗性竞赛,或称PK),对在线学习用户行为的影响.利用大规模客观数据,本文构建了一个面板数据集,通过倾向得分匹配加双重差分的计量估计,结果表明,游戏化间接竞争和游戏化直接竞争对于用户的在线学习行为均有正面影响.本文的研究从竞争元素的角度,揭示了自愿参与的在线学习场景中游戏化设计的作用机制,对于相关研究与实践具有多方面的参考意义.

企业内部博客的持续使用模式分析

随着越来越多的企业部署了企业博客系统,研究企业博客系统的持续使用对学术研究和实际应用都具有重要意义。为了更深入理解用户对信息系统的持续使用模式,本文提出了一种从使用程度、波动幅度、使用轨迹三个维度描述信息系统持续使用模式的AFT方法,并以一个企业内部博客的实际使用场景为例,说明AFT方法能加深我们对持续使用的理解。本文还研究了企业内部博客持续使用模式的一些影响因素,发现个人特性、工作性质等对企业博客的持续使用模式的各个维度均有显著影响。

电子政务研究回顾1999—2009:基于SSCI文献的分析

随着信息通信技术的飞速发展及其为人类社会活动和行为方式带来的深刻变革,电子政务成为过去10年间公共管理领域趋之若鹜的热门话题之一。但是,由于学科基础庞杂、研究角度多样,长期以来电子政务研究的核心内涵与边界外延并不清晰。本文基于对1999—2009年SSCI检索的356篇电子政务研究文献的分析,从研究对象、研究方法、研究焦点及主流理论等维度讨论了世界范围内电子政务研究的现状和趋势。本文作为一篇研究综述,希望通过系统回顾过去10年国际电子政务研究的主要进展,帮助相关领域学者理解和把握研究的未来发展方向。

如何成为大数据企业？献给不懂数据挖掘的你

一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。

机器学习与用户行为中的偏差问题:知偏识正的洞察

大数据环境下基于数智技术的管理决策广泛使用机器学习方法,利用用户行为数据以训练模型。然而,机器学习方法在数据使用和模型训练中不可避免地存在着模型偏差(包括数据观测和提取中的采样偏差以及模型构建中的拟合偏差);同时,在情境应用中,模型所做出的预测和推荐会对不同用户的感知、态度、行为选择和观点表达产生不同的影响,形成行为偏差(包括用户活动的选择偏差和行为表现的表达偏差)。一方面,行为偏差被带入到用户行为数据中,通过算法训练的过程被机器学习模型所习得,产生新的模型偏差;另一方面,模型偏差在系统应用中被输出,在情境交互中干扰用户的自选择及行动,引发新的行为偏差。这样的循环使得模型偏差和行为偏差往复重塑,在交互和习得过程中持续放大和扩散,不仅会导致模型算法的效力降低甚至失效,而且也会使得用户陷入有偏的信息环境,形成信息茧房等行为困境。在数字经济环境下,对于这些偏差问题的研究是各界关注的前沿课题。本文对机器学习和用户行为中的偏差问题及其循环影响进行了系统性的讨论,界定分析了其科学内涵、结构机理、性质特征、实践影响和管理意义,并对若干前沿研究和重要进展进行了梳理凝练,对相关偏差辨知和纠正策略进行了解析阐释,对未来研究方向和探索路径进行了前瞻展望。本文工作为信息系统乃至整个管理学领域的方法创新和赋能创新提供了一个互动的新视角,也为管理实践提供了理论与应用的启示。

新AI浪潮下的新业务流程重组

ChatGPT的推出,开启了新一轮AI浪潮,这一浪潮的兴起在更高的维度上为业务流程重组开辟了新的空间。本文试图回顾上一轮业务流程重组的历程与经验,反思其理念、方法与原则,对照新AI的特点与潜在作用,为新一轮业务流程重组的启动提供启示。

考虑协同效应的团队绩效预测方法研究--以篮球团队成员组合为例

产生良好的协同效应是团队高效运作的基础.在大数据背景下,利用数据分析手段实现协同效应以团队绩效成为了重要的研究课题.由于协同效应的测量较为困难,现有研究中往往主要考虑团队成员的个体信息,将协同效应作为研究结果的解释因素,而未将其纳入整体研究框架中.本文选择NBA(美国职业篮球联赛)作为研究情境,对篮球团队的协同效应进行定义;并提出三种算法,从团队成员之间的合作历史角度出发量化估计团队的协同效应;基于此提出考虑协同效应的团队绩效预测方法,从而指导团队构建.实验表明,考虑协同效应的团队绩效预测方法能够解决传统方法对团队阵容构建支持不够的问题,并实现较高的团队绩效预测准确率.

企业大数据与大数据企业

对企业而言，大数据实质上是一种管理思维，其支点在于业务信息资源与社交媒体的融合，以及内外部数据的融合，在这样的支点上反思企业的组织形态、运作范式和价值创造模式，是“大数据企业”的真正内涵所在。

区块链的边界

区块链是有边界的,其边界取决于“去信任化”所需要付出的成本与信任风险之间的大小对比。在这样的边界条件下,至少在很长的一段时间内,区块链应用的范围是十分有限的。在社会经济各个领域实现这种开放、对等的信息环境,即便是一种未来的方向,也还需要漫长的历史进程。

数智赋能:信息系统研究的新跃迁

在大数据和人工智能技术飞速进步及其与社会经济活动的融合持续深化的同时,数据治理,高阶智能以及数智赋能正在成为数字经济发展的关注焦点,进而引发信息系统研究的新跃迁。本文首先刻画了我国信息系统研究的阶段演化框架,讨论研究的“造”与“用”视角、主题跃迁、价值创造特点、方法论范式等。接着,通过凝练对于大数据的认识,揭示管理决策要素转变,探讨了现阶段信息系统研究的若干前沿方向,包括“大数据驱动”研究方法论范式、智能方法创新、人机融合行为等方面的研究进展,并概述了相应的建模思路和求解路径。最后,从数据、算法、赋能的层面,阐释数智化新跃迁的新特征、新挑战、新课题,以期为我国信息系统学界提供前沿探索和研究创新的启发。

大数据驱动的管理与决策前沿课题

本文分析和总结了大数据环境下管理与决策研究与实践所呈现出的新特征,以及理论与实践范式、支撑技术、价值开发、产业与生态系统治理等4个方面所面临的重大挑战。在此基础上,对大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等4个主要领域的前沿课题进行了梳理,并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论,以期推动相关研究探索与实践发展,把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。