研讨会主题：人机融合系统及治理
研讨会主席：陈熹教授 浙江大学
♦ 报告1：谁主社交影响？人类与机器人在线社交网络中的影响力差异
陈熹
教授
chen_xi@zju.edu.cn
浙江大学
报告人简介：陈熹现系浙江大学管理学院教授，浙江大学管理学院数据科学与管理科学与工程系系主任。陈熹的研究方向主要是关于社交媒体、社交网络分析、社交商务等。围绕上述方向陈熹主持国家和省部级科研项目多项，包括国家自然科学基金重点项目、重大研究计划项目、面上项目等。论文发表或被录用于FMS期刊列表中的国际A类期刊，包括Information Systems Research (UTD)、Production and Operations Management (UTD),INFORMS Journal on Computing (UTD)、Journal of the Assocation for Information Systems (ABS 4*)、 European Journal of Operational Research、Journal of the American Society for Information Science and Technology，FMS中文T1期刊《管理世界》和《管理工程学报》，以及信息系统领域的Senior Scholar Basket期刊 Decision Support Systems和 Information & Management等国内外重要学术刊物。陈熹目前担任I&M和IMDS副主编，以及《管工学报》专题主编，同时持续多年为ICIS等国际会议担任Track副主编。
报告摘要：社交机器人在网络空间的激增现象正引发日益关注，其核心争议在于社交媒体中机器人是否比人类意见领袖具有更强的影响力。本研究发现，在突发事件等高关注度议题领域，机器人对公众态度的塑造力显著超越人类，这一现象可能源于算法生成内容与策略性信息传播在此类情境中的独特影响力优势。我们进一步探究了不同属性特征与态度倾向的社交机器人所呈现的异质性影响效应。然而，研究也揭示了网络环境中评估此类影响差异的多重挑战。为构建量化分析框架，本研究首先从多维度实证揭示了人机节点间失衡的网络结构特征，表明可观测差异不仅源于内容发布特征的异质性，更可能来自人类与同类个体建立连接的固有倾向（即同质化倾向）。我们继而提出一种对抗图学习方法（AdvG），通过识别并平衡高维非结构化网络混杂因素，其模拟实验显示该方法在还原网络因果差异方面具有优越性能。通过将AdvG与现有政策工具对接，研究为利益相关者进行态度影响力评估与策略决策提供洞见，推动采用新型方法探究社会网络中多元主体的行为模式。本研究在理论建构、方法创新与实证分析层面均具有多维贡献。
♦ 报告2：数智服务的多主体行为与管理
童昱
长聘教授
tong_yu@zju.edu.cn
浙江大学
报告人简介：童昱，浙江大学管理学院教授、博士生导师，浙江省新型重点专业智库-浙江数字化发展与治理研究中心副主任。近年来作为项目负责人主持国家自然科学基金重大项目课题、优秀青年科学基金、浙江省钱江人才计划及香港研究资助局(RGC)基金项目。中国信息经济学会平台管理专业委员会副主任，中国运筹学会医疗运作管理分会理事。获得过浙江省哲学社会科学优秀成果奖青年奖、中国信息经济学会创新成果奖、国际信息系统协会(Association for Information Systems）SIG Health的最佳论文奖和Meritorious Mention Award。论文发表于中国科学基金、管理工程学报、管理科学、MIS Quarterly、Information Systems Research、Production and Operations Management、Journal of Management Information Systems、Journal of Medical Internet Research等国内外期刊，担任多个国际期刊编委。
报告摘要：服务业对我国经济韧性与活力具有重要影响。大数据、人工智能、区块链、物联网等新兴数智技术的快速发展创新了服务业态和服务模式。数智服务突破了传统服务的时空受限与有限供给，融合线上线下渠道，以数字化、智能化的方式给服务用户提供跨时空的精准服务。主体行为是社会技术系统中决定性要素之一，其特征与模式对个人、组织、社会都会产生重大影响。与传统服务相比，参与数智服务的主体更加多元化。多元主体的行为与协同模式也呈现出自组织、随机性、跨平台等特点，以往基于传统线下服务及线上个人服务的模型假设并不能很好适用，对此类服务的主体行为及协同模式的识别与设计研究提出了挑战。本次报告将首先介绍数智服务下多主体行为的特征、面临的主要管理挑战及科学问题，并以实证研究为例介绍相关的研究进展。
♦ 报告3：算法定价中AI披露对公平性感知的影响：基于神经与行为实验
彭希羡
百人计划研究员
pengxx@zju.edu.cn
浙江大学
报告人简介：彭希羡是浙江大学管理学院数据科学与管理工程学系百人计划研究员，也是浙江大学神经管理实验室的核心成员。他的研究涵盖人机/人工智能交互、电商直播和神经信息系统（NeuroIS）等主题。研究成果发表在Information Systems Research, Product and Operations Management, Decision Support Systems, Journal of the Association for Information Science and Technology, Computers in Human Behavior等期刊。
报告摘要：借鉴公平启发理论和算法的客观关系模式，本研究探讨了AI披露在算法定价中的作用。具体而言，本研究认为，AI披露的效果取决于情境的不利性和解释类型。本研究进行了三项实验，其中包括一项脑电图（EEG）实验。结果显示，在不利情境下（即收到比他人更高的价格），AI披露对（分配/程序）公平感知和报价接受度有积极影响。相比之下，在有利情境下，消费者对AI披露的反应更为负面。本研究还发现，基于用户（相对于基于环境）的解释对消费者反应产生了负面影响，但AI披露减弱了提供基于用户解释的不利影响。本研究通过神经行为多模态证据，探讨了AI披露如何作为情境线索影响涉及社会比较的公平性，为相关文献做出了贡献，为企业制定如何披露AI信息提供了重要启示。