管理决策情境下大数据驱动的研究和应用挑战——范式转变与研究方向北大核心CSCDCSSCI

在数字化生活背景下,传统的管理变成或正在变成数据的管理,传统的决策变成或正在变成基于数据分析的决策.从大数据的数据特征、问题特征和管理决策特征出发,讨论管理决策研究和应用的范式转变.大数据驱动范式可以从外部嵌入、技术增强和使能创新三个角度来审视,并体现出"数据驱动+模型驱动"的"关联+因果"含义.此外,围绕大数据特征和重要研究方向,阐述了全景式PAGE框架及其要素.     

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。     

大数据环境下的决策范式转变与使能创新

大数据的迅猛发展对社会、经济和人们的生活产生了巨大影响,也冲击和正在重塑着管理决策和价值创造的过程和方式。本文基于一系列的研究,从范式和创新角度凝练和阐述了大数据引发的重要转变和使能作用。一方面,传统的决策范式在大数据环境下遇到了深刻挑战,使得信息情境、决策主体、理念假设、方法流程等决策要素呈现出显著变化,催生了新型的大数据决策范式;另一方面,在大数据决策范式下,大数据使能进一步激发了行为洞察、风险预见和业务模式等方面的创新。     

面向大数据管理决策研究的全景式PAGE框架

大数据和人工智能的飞速发展增加了管理决策领域的复杂性和动态性，也为研究和应用提供了广袤的拓新空间.全景式PAGE框架作为大数据管理决策研究的方向性框架，在大数据问题特征的映射下形成了一个4×3要素矩阵，在理论范式(P)、分析技术(A)、资源治理(G)、使能创新(E)的研究探索中发挥着重要作用.本文结合NSFC大数据重大研究计划的开展，进一步阐释全景式PAGE框架的内涵和关系逻辑，并面向领域情境讨论重要科学问题、求解路径和新知贡献.本文旨在从大数据管理决策研究的视角为大数据等颠覆性信息技术应用的相关研究提供前沿方向和创新突破上的启迪；同时为管理学科及其相关学科领域开展交叉属性强、应用情境差异化特点突出的科研攻关提供参考.     

管理决策情境下大数据驱动的研究和应用挑战——范式转变与研究方向

在数字化生活背景下,传统的管理变成或正在变成数据的管理,传统的决策变成或正在变成基于数据分析的决策.从大数据的数据特征、问题特征和管理决策特征出发,讨论管理决策研究和应用的范式转变.大数据驱动范式可以从外部嵌入、技术增强和使能创新三个角度来审视,并体现出"数据驱动+模型驱动"的"关联+因果"含义.此外,围绕大数据特征和重要研究方向,阐述了全景式PAGE框架及其要素.     

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...