社会化电商情境下基于感性与理性双元互动的互联网消费决策内在机理探索

Web 2.0时代下,社交媒体平台的快速发展为消费者的决策行为赋能,以信息为核心的价值生态圈成为颠覆传统商业模式的关键驱动力。在信息作为主要外部刺激的社会化电商情境中,消费者经历不同的心理过程,即消费者认知黑箱,从而产生行为意向并做出消费决策。由于社会化电商平台将网络的媒体和市场功能合二为一,因此消费者决策行为亦兼具媒介和货币价值。在刺激—机体—反应的范式下,本文以扎根理论为主要工具,从消费者心理视角出发,延展了传统消费决策的内涵,并对互联网消费决策的内在机理进行有效探索,挖掘出感性与理性的双元互动轨迹。

Web 2.0产消行为:内涵及其价值形成原理

本文在兼具交互性和开放性的Web2.0技术背景下,基于该类互联网平台依赖于用户实现信息的互动、生成和传播的商业模式,选择较为典型的社会化电商平台作为研究情境,将平台用户的访谈和口碑资料作为原始材料,通过扎根理论分析在线消费行为的演化路径,利用参与度和贡献度坐标系描绘各类型用户行为的差异,发现了区别于传统消费行为的生产性特征。在此基础上,归纳提炼了Web2.0用户产消行为(prosumption)的本质内涵,明确了产消价值的结构,并通过逻辑论证说明了产消价值(prosumervalue)形成的原理。

层次狄利克雷过程隐半马尔科夫模型识别飞行员脑疲劳状态

在民航及军用航空领域,长期恶劣飞行环境的影响将导致飞行员精神不集中,产生疲劳现象,严重影响飞行员的判断能力.因此,研究飞行员的脑疲劳状态对飞行安全来说非常重要.脑疲劳推理主要面临二个基本问题:一是如何提取脑疲劳认知的特征,二是如何识别带驻留时间的脑疲劳认知潜在状态.针对第1个问题,本文提出一种基于Kaiser窗函数的光滑伪仿射维格纳–维勒分布的方法,提取主要认知脑区的脑电节律的瞬时频谱特征.并与其他时频分布的特征进行对比,本文的特征具有明显的局部显著性.针对第2个问题,本文建立一种基于剩余寿命的隐半马尔科夫模型(HSMM)的飞行员脑疲劳认知动力学推理模型,解决了传统隐马尔科夫模型潜状态快速切换及无法对潜状态驻留时间进行建模的问题.飞行员脑疲劳认知行为是由多通道的脑节律融合的整体表现行为,建立多通道共享狄利克雷过程先验参数的层次学习网络,形成共享疲劳认知主题的子任务学习机制.实验结果显示本文的模型具有较高的推理飞行员脑疲劳状态的能力,具有广泛的应用价值.