社会化媒体环境下不可辩解型产品伤害危机演化博弈研究

社会化媒体的普及改变了信息传播模式,使得产品伤害危机的演化发生了变化。针对社会化媒体环境下不可辩解型产品伤害危机构建演化博弈模型,并引入前景理论构建收益矩阵,对社会化媒体环境下不可辩解型产品伤害危机的演化稳定策略进行分析,通过数值仿真发现社会化媒体环境下不可辩解型产品伤害危机演化中存在:损失规避态度的变化对企业-消费者利益损失的影响存在非对称性现象;合理的政府协调补偿会引导企业和消费者进行策略调整,从而有利于危机的快速平息;外界干预对企业-消费者责任性的影响存在非对称性现象,舆论等干预会对企业行为起到责任约束作用。     

产品质量危机事件原因挖掘模型研究

为有效解决因产品质量危机事件发生原因揭示不准确而导致应对措施选择与实施不当问题,根据产品质量危机影响因素发掘结果,提取出了产品质量危机事件可能原因,采用故障树法构建了质量危机事件潜在原因关系模型;将故障树法和贝叶斯网络相结合,基于专家调查与模糊集理论,推理出底层原因先验概率算法,并将其先验概率输入贝叶斯网络模型,获得底层原因后验概率及关键重要度,将后验概率及关键重要度共同作为质量危机事件关键原因诊断依据,构建了质量危机事件原因挖掘模型;通过实际案例验证了关键原因挖掘结果的准确性,为企业挖掘质量危机事件发生原因提供了理论依据。     

社会化商务中消费者感知推荐信任的聚类方法研究

新兴社会化商务社会中人与人之间的高交互性及推荐信息的海量化和高动态性,对平台分析消费者感知信任提出了新的挑战。然而,对推荐信息进行聚类难以体现消费者主观性及主体间关系。本文将感知推荐信任聚类问题转化为复合网络划分问题,将主观逻辑方法与基于Normal矩阵的谱平分方法相结合构建社会化商务中消费者感知推荐信任的聚类方法。首先,将推荐信息转化为感知推荐信任,然后,从社交网络中抽取感知推荐信任相似度与关系亲密度网络,并构建Normal矩阵用谱平分方法进行划分。最后,通过多组仿真实验证明了该方法的实用性和有效性。该方法能够为社会化商务中消费者信任的分析提供新视角,为平台制定精准化营销策略提供支持。     

信任和感知风险对消费者网络购买意愿的实证研究

网络购物作为一种新的营销渠道,为消费者提供丰富的商品信息和个性化服务,允许消费者随时随地进行购物。但相对我国数量巨大的网民而言,网络购物的使用率还很低。感知风险和信任缺失被认为是阻碍网络购物发展的主要因素。基于感知价值模型,构建了消费者网络购买意愿影响因素的概念模型。并采用线上问卷的方法获得中国网络消费者的调研数据,使用结构方程模型分析了信任、感知风险和感知收益等变量对网络购买态度和意愿的影响,验证了提出的基本假说。同时对比分析有无购物经验的消费者在感知风险、网络购买意愿等方面的差别,研究结果表明,有购物经验的消费者在进行网络购物时比较看重感知收益,而对于潜在的消费者来说,感知风险是影响其购买态度和意愿的重要因素。     

基于特定群体的移动商务消费者信任影响因素分析

消费者信任是影响移动商务发展的关键因素,针对国内移动商务发展的现状,构建了以高校大学生为研究对象的移动商务消费者信任影响因素模型,模型包括消费者个人、产品、移动商家、移动技术、网站媒介以及制度保障6个方面的内容,并据此设计了网络调查问卷,累计收集了219份有效数据.实证分析表明:对高校大学生而言,移动终端设备的易用性是影响消费者信任最关键的因素,其次是消费者对移动互联网和移动商家的熟悉程度,第三是移动商务产品的价格差异;最后根据数据分析结果提出了改善移动商务消费者信任的建议.     

基于复杂网络理论的企业营销网络鲁棒性评估

在不确定性和危机出现的情况下,鲁棒性将是企业营销网络是否能正常发挥产品营销功能的决定性因素.在对企业营销网络的的复杂性和不确定性分析的基础上,给出了企业营销网络鲁棒性定义.依据重点保护"关键节点"来提高企业营销网络鲁棒性的思路提出业营销网络节点重要度评估方法,并通过算例对评估方法进行数值分析,验证方法的有效性和适用性.     

农产品区域品牌危机与替罪羊交互效应对消费者宽恕的影响分析研究——基于危机沟通视角的实证和分析

基于危机情景沟通理论,通过三个实证分析,采集675名被实验人员在接受实验材料刺激后反馈的消费者宽恕变化情况。结合多因素方差分析等多种方法,研究分析危机爆发后,基于农产品区域品牌不同危机类型与不同延展方向品牌替罪羊交互效应,回答谁才是农产品区域品牌“守护者”的问题。通过两因素方差分析实验,验证了农产品区域品牌危机类型与不同阶梯化延展品牌的替罪羊交互效应对消费者宽恕具有显著影响,即可预防型危机(受害者型危机)情景下,消费者对向下(向上)延展品牌当替罪羊比向上(向下)延展品牌当替罪羊表现出更高的宽恕意愿;通过有调节中介模型实验,提出消费者宽恕具有不同的形成路径,验证了整体式思维和分析式思维的中介作用;通过三因素方差分析实验,探讨了地方依恋的边界作用,证实了低地方依恋有效弱化农产品区域品牌危机对消费者宽恕的“分化效应”。     

企业声誉在电子商务消费者信任建立过程的作用机制

声誉是企业的一项重要无形资产,能够增进企业对消费者的吸引力。本文从消费者视野探索企业声誉在电子商务消费者信任建立过程的作用机制。将感知的安全性引入技术接受模型,建立了理论模型及假设,并应用结构方程模型分析软件进行了检验。结果表明,企业声誉通过消费者感知的安全性、有用性和易用性正向影响消费者信任,消费者感知的安全性、易用性也通过感知的有用性影响消费者信任。     

关系对创业企业融资的影响研究——基于信任的解释

创业融资对新创企业的创建与早期发展起着重要的作用,也是新企业需要面对的重要挑战。本文从社会网络的角度分析关系行为对创业融资的内在影响,并探讨信任对关系行为与创业融资关系之间存在的中介效应。通过对吉林省和浙江省的274份有效问卷的实证分析结果表明,关系行为与信任均分别对创业融资有显著影响,同时关系行为还促进了信任的加强,而且信任在关系行为和创业融资之间的中介作用明显。最后本文对实证结果加以讨论,提出本研究的理论及实践价值并对未来研究加以展望。     

基于混沌理论的创新网络中组织间信任演化研究

以往关于信任的研究是在稳定均衡的假设下进行的,然而信任演化过程中会表现出非线性的混沌状态,具有复杂系统的特征。基于演化博弈理论和混沌理论,建立了创新网络中组织间信任演化模型,分析了创新网络中组织间信任的复杂性、初值敏感性、分岔行为及内随机性等混沌特性,推导出信任演化方程与Logistic映射之间的关系,采用Lyapunov稳定性理论进行混沌性判定,证明创新网络中组织间信任通过倍周期分岔通往混沌,得到了信任从有序进入混沌的一般条件,运用算例进行仿真展示信任演化通往混沌的过程,分析创新网络中信任演化进入混沌区的实际意义,并选择硅谷和筑波科技城两个实例做对比分析,验证了该研究的实用性和有效性。创新网络中组织间信任的混沌演化反映出信任发展的非线性特点,为创新网络中组织间信任的混沌利用和控制提供理论指导。     

展厅模式下制造商的质量与价格竞争

根据消费者对线上产品信息的了解程度,将市场中消费者分为高信息消费者和低信息消费者,利用Hotelling模型构造消费者的效用函数,分析两个竞争性的制造商关于开设展厅的Bertrand博弈以及制造商开设展厅后的质量和价格决策,并进行均衡分析。结果表明:当开设展厅的固定成本很低或可以忽略不计时,若低信息消费者对线上产品信任度很低,两个制造商都会开设展厅,同时其最优价格以及质量都会增加,但双方都获得较低的利润,陷入囚徒的困境;若低信息消费者对线上产品信任度很高时,两个制造商都不开设展厅,双方达到帕累托最优;当低信息消费者对线上产品信任度中等时,均衡策略与市场中低信息消费者比例有关,低信息消费者较多时,都不开设展厅,低信息消费者较少时,都开设展厅。当开设展厅的固定成本达到某一值,无论市场中的低信息消费者的多少或者信任度的高低,制造商都不会开设展厅。     

共享经济中员工-企业关系演化博弈分析—基于平台用户监管视角

共享经济打破了传统的雇佣关系,本文旨在探讨共享经济背景下平台企业与员工关系的演化机制,通过引入平台用户监管,运用演化博弈思想,构建了平台型员工企业关系治理演化博弈模型,并进行了仿真分析。演化结果表明,员工合规行为与平台企业控制策略的选择取决于平台用户的监管力度,而且强化用户监督有助于促使平台企业加强监管并改善员工的行为规范。因此平台企业在制度设计中应充分发挥平台用户的监管效用,实现相互信任、和谐的员工企业关系。     

电子商务环境下基于Multi-Agent的B2B信任评价模型研究

电子商务的发展为企业的合作提供了机遇,同时也带来了诸多挑战。企业在合作过程中表现出了许多问题,例如信任的缺失,缺乏可以合理全面测量企业信任度的方法等。本文运用Multi-agent技术,建立了结合企业基本信息的声誉评价Agent和结合特定交易信息的单次交易评价Agent的信任评价指标体系,并在此基础上构建了基于Multi-agent的B2B信任评价模型,最后进行了仿真实验。论文的研究对于企业在电子商务环境下选择合适的合作伙伴,解决合作中的信任问题,适应电子商务发展的需要具有一定的意义。     

Appraisals of harms and injustice trigger an eerie feeling that decreases trust in artificial intelligence systems

As artificial intelligence (AI) becomes more pervasive, the concern over how users can trust artificial agents is more important than ever before. In this research, we seek to understand the trust formation between humans and artificial agents from the morality and uncanny theory perspective. We conducted three studies to carefully examine the effect of two moral foundations: perceptions of harm and perceptions of injustice, as well as reported wrongdoing on uncanniness and examine the effect of uncanniness on trust in artificial agents. In Study 1, we found perceived injustice was the primary determinant of uncanniness and uncanniness had a negative effect on trust. Studies 2 and 3 extended these findings using two different scenarios of wrongful acts involving an artificial agent. In addition to explaining the contribution of moral appraisals to the feeling of uncanny, the latter studies also uncover substantial contributions of both perceived harm and perceived injustice. The results provide a foundation for establishing trust in artificial agents and designing an AI system by instilling moral values in it.

     

金融风险在股票市场的传染效应及联动行为分析

近年来金融危机频发并表现出了易传染性,引起了众多学者的高度关注。以动态条件相关模型研究美欧股市与中、日、韩股市间的时变相关性,并结合内生多重结构突变模型划分危机传染阶段,选用溢出指数模型分析股市间的风险溢出特性;随后,定义股市间相互影响的联动模式并构建不同传染阶段的加权有向网络图分析股市间的联动行为。研究表明:美欧股市对中日韩股市有明显的传染效应,被传染的速度和持续时间均不相同;金融传染和风险溢出展现出一定的不一致性,危机期间日股的风险溢出效应强于美股;传染效应在联动网络中表现为联动模式的高聚类性和高联动性,相比欧债危机,次贷危机时期股市间展现出更强的联动行为;日股与美欧股市在两次危机中均表现出最强的联动性,其所受影响也最大。     

社会网络环境下基于“信任—知识”模型的风险性大群体应急决策方法

针对大群体应急决策专家之间信任关系及其传递引发的决策风险,以及由于大群体中个体偏好差异较大导致生成独立聚集等问题。首先,提出一个“信任—知识模型”对决策专家之间的信任关系进行集成和传递,并根据决策专家的信任风险偏好得出决策专家之间的信任知识度网络;其次,利用Louvain算法对信任知识度网络进行聚类,高效快速的获得若干个聚集,并用社会网络分析技术确定每个决策者和聚集的权重;然后对每个聚集中的决策者偏好进行集结,并综合决策者给出的信息对备选决策方案进行排序。最后,通过案例分析和对比验证了所提方法的合理性与有效性。