网络用户粘性行为测评研究

网络粘性行为是一种以重复、持续使用网络产品和服务且具有一定心理依赖特征的行为。在没有可借鉴的成熟测评体系的情况下,以文献回顾为基础,参考现有的问题性网络使用评价和网络成瘾评价研究,运用探索性因子分析和验证性因子分析工具,构建包含11个题目4个维度的网络用户粘性测评指标体系,并确定了不同程度粘性人群的划分标准。实证检验发现不同群体之间在各个维度上均有显著的差异,说明此评价体系能有效区分不同网络的使用情况。     

网络社区中的"人肉搜索"探析

每起人肉搜索事件的爆发,无一不是在短时间内引起众多网民的关注。本文选取了一个典型案例,根据事态发展描述出时间、帖子数量和通缉速度的关系,探究这个过程中存在的网络传播模型,以及驱使着人人联合的这种强大力量的深层原因。人肉搜索之所以启动和事件或人物本身的引人关注有关。负面的事件或人物,是目前人肉搜索的主流。     

网络促销方式对消费者购买意愿的影响机制研究

为了探究消费者在网络购物时品牌熟悉度与商家促销方式对其购买意愿的交互影响,模拟了网络购物情景,利用消费者的双系统信息处理理论(情感处理系统、认知处理系统)对消费者的购买意愿进行分析,检验了品牌熟悉度(高和低)和网络促销方式(价格促销与非价格促销)对消费者购买意愿的交互影响以及作用机制。结果表明,对于高熟悉度品牌,价格促销比非价格促销更能引起消费者的购买意愿,其中介机制为情感处理系统;对于低熟悉度品牌,非价格促销比价格促销更能引起消费者的购买意愿,其中介机制为认知处理系统。     

基于句子级情感的中文网络评论的情感极性分类

为提高网络评论段落的情感极性分类准确率,在考虑人们表达习惯和语料粒度的基础上,提出一种基于句子情感的段落情感极性分类方法． 该方法通过句子的情感极性和句子的情感极性贡献度来对段落进行情感分类,采用传统分类方法预测句子的情感极性,提出等权重、相关度、情感条件假设 3 种方法,能够根据训练语料的统计数据动态地确定段落中不同位置句子的情感极性贡献度． 最后,以超过2个句子的手机和酒店网络评论为对象进行实验分析,实验结果显示,与传统方法相比,考虑了人们表达习惯的相关度和情感条件假设方法显著提高了段落分类的准确率,且具有一定的自适应性．     

品牌和单品忠诚对在线消费者选择行为的影响研究

不同消费者对于不同品牌特性有不同的偏好和忠诚度,如果不考虑不同类型的偏好,不在消费者品牌选择模型中引入消费者的品牌忠诚或单品忠诚行为,将不能很好地刻画消费者购买行为的异质性和动态性,难以提高模型的解释力度。文章通过构建动态多项Logit离散选择模型,研究和鉴别在线渠道每一个消费者品牌忠诚因子和单品忠诚因子。研究发现,在线环境下消费者在可乐产品的选择上,不同的忠诚特性对在线消费者品牌选择的影响强度是不同的,其中单品忠诚对在线消费者品牌选择的影响最为显著,这不仅刻画了消费者购买概率的异质性,而且提高了模型的解释力度;不同的属性虽然会对在线消费者的品牌选择行为产生影响,但这种影响并不是孤立存在的,而是会受到其他属性或忠诚变量的影响而产生相应变化。     

在线品牌社区成员持续参与行为形成的动机演变机制研究

运用扎根理论,选择小米手机社区持续参与成员作为深度访谈对象,旨在研究社区成员持续参与行为形成的动机演变机制.研究结果表明,社区成员持续参与行为的形成是社区成员的参与动机在外部情境因素影响以及个人心理需要满足下不断内化的结果.具体表现为:初始参与阶段以外在调节的外部动机为主,包括信息动机和工具性动机;随后,参照群体、面子观以及关键事件促进了动机的内摄调节,初始动机驱动作用减弱,活动回报动机、社交动机、社会增强动机以及利他动机成为社区成员参与和贡献的主要驱动力;最后,社区成员能力需要和关系需要的满足促进成员对品牌、个人和社区产生依恋,持续参与行为得以形成和维持.     

Adolescents’ and Young Adults’ Online Risk Taking: The Role of Gist and Verbatim Representations

Young people are exposed to and engage in online risky activities, such as disclosing personal information and making unknown friends online. Little research has examined the psychological mechanisms underlying young people's online risk taking. Drawing on fuzzy trace theory, we examined developmental differences in adolescents’ and young adults’ online risk taking and assessed whether differential reliance on gist representations (based on vague, intuitive knowledge) or verbatim representations (based on specific, factual knowledge) could explain online risk taking. One hundred and twenty two adolescents (ages 13–17) and 172 young adults (ages 18–24) were asked about their past online risk‐taking behavior, intentions to engage in future risky online behavior, and gist and verbatim representations. Adolescents had significantly higher intentions to take online risks than young adults. Past risky online behaviors were positively associated with future intentions to take online risks for adolescents and negatively for young adults. Gist representations about risk negatively correlated with intentions to take risks online in both age groups, while verbatim representations positively correlated with online risk intentions, particularly among adolescents. Our results provide novel insights about the underlying mechanisms involved in adolescent and young adults’ online risk taking, suggesting the need to tailor the representation of online risk information to different age groups.     

Repurposing Materials and Waste through Online Exchanges: Overcoming the Last Hurdle

Online material and waste exchanges (OMWEs) provide online channels to repurpose by‐products, unused materials and waste from industrial and commercial facilities. Unfortunately, OMWE's also have challenges. First, sellers may have access to other disposal options and, as a result, may not fully commit to the exchange. Second, buyers can face high uncertainty about the product exchanged and the transaction being undertaken. Overcoming these challenges is the “last hurdle” to making OMWEs successful. This study investigates the factors that reduce the buyers' uncertainty and increase the sellers' commitment to the OMWE. We analyze novel transaction‐level data from an online exchange (MNExchange.org) combined with other archival public records on county‐level repurposing and disposal statistics. First, we find that regional repurposing policies and alternatives have a complementary effect on sellers' commitment toward OMWEs, resulting in increased OMWE exchanges. However, regional disposal policies and alternatives have a substitution effect on sellers' commitment, resulting in reduced exchange success. Further, greater product and transaction information reduce the buyer's uncertainty and increase exchange success. Finally, the analysis shows that users' (buyers and sellers) heavily rely on their prior experience with OMWEs. Specifically, higher familiarity between the buyer–seller pair and familiarity with the OMWE system leads to higher likelihood of exchange success. This study lays the foundation for understanding OMWEs and has important implications for developing policies and operations to increase online transactions of by‐products, materials and wastes.     

基于在线算法的改进指数梯度投资组合策略

弱集成算法是对专家意见进行动态加权平均的在线学习算法。近年来,机器学习和人工智能等方法被用来研究在线投资组合问题。该文从弱集成算法的在线学习及其序列决策性角度出发,设计改进的指数梯度在线投资组合策略,以弥补指数梯度在线投资组合策略不能结合交易费用进行分析的缺陷。首先根据指数梯度在线投资组合策略的更新方法构建代表投资策略的专家意见池,并以此为基础应用弱集成算法加权集成专家意见得到改进的指数梯度在线投资组合策略,证明了该策略可与最优专家策略(基准策略)相媲美。其次将交易费用引入到改进的指数梯度在线投资组合策略中,进一步给出对应的投资策略,重要的是理论上证明了该策略实现的平均累积收益与最优专家策略实现的平均累积收益之间的差值存在渐进式下界,从而提高了指数梯度在线投资组合策略的实用性。最后利用国内外股票市场的历史数据进行实证分析,说明了改进的指数梯度在线投资组合策略的可行性和有效性。     

手机App列表信息在信用风险评价中的应用——基于互联网借贷平台的实证研究

随着互联网的发展和智能手机的普及,用户手机数据被用来评估借款人的信用风险,使用到的数据有通讯记录、短信息接发、移动轨迹、用户行为数据等,而本文研究了手机上所安装的App列表和借款人信用风险之间的关系。通过对某大型互联网借贷平台上的个人借贷数据以及借款人手机上安装的App列表数据的分析发现,手机上安装的App和借款人的信用状况存在关联关系。安装生活类、金融类和买房买车类App的借款人比没有安装这些App的借款人信用风险低;其中,记账类App、外卖类App、股票类App和买房类App对借款人的信用风险有较强的识别能力。把手机App列表信息加入信用风险评价模型之后,信用风险评价模型的区分能力得到显著提高。