摘要：【目的】构建智慧居家养老服务平台用户流失预测模型,并使用SHAP解释方法分析不同特征的影响。【方法】基于智慧居家养老服务平台用户在2019年至2021年三年间产生的超过30万条社区居家养老服务订单数据,通过改进的RFM模型(RFM-MLP)、马斯洛需求层次理论、安德森模型并结合Boruta算法确定用户价值特征、服务选择特征、个人特征三类共11个特征。建立5种机器学习模型,从中选择效果最好的XGBoost模型预测用户流失,运用SHAP解释方法完成特征影响全局解释、特征依赖分析、单样本解释分析。【结果】模型预测结果准确率和F1值均达到87%左右,家政服务服务购买次数、留存天数、年龄等是预测养老服务平台用户流失的重要特征。【局限】仅选取一个地区的数据进行分析,数据量和算法复杂度方面还有提升空间。【结论】SHAP解释方法可以兼顾机器学习预测模型的精度和解释性,能够为智慧居家养老服务平台在运营策略和内容设计方面的优化提供依据。

摘要：[研究目的]从PHIM视角下揭示社群性量化自我参与对健康行为改变的影响机理并尝试设计数据呈现方式来探索其影响效应,以便更好地指导群体性健康管理的实施。[研究方法]结合被试招募及对照实验,通过ANCOVA和回归分析尝试探索并验证社群性量化自我参与对个人健康行为改变的影响机理,且进一步分析不同数据呈现方式的影响。[研究结论]相比于仅获取量化自我时间的参与者(M=2.567,SD=0.891),可以完整了解个人和他人量化自我数据结果的参与者其健康行为改变意愿更高(M=5.322,SD=0.903);差异洞察具有中介作用(c’=0.306,P1=0.000<0.01;b=0.148,P=0.026<0.05),即社群性情景可以触发参与者的差异洞察,进而使得其健康行为改变意愿更明显;社会比较具有调节作用(T=6.209,P=0.000<0.001),即当数据呈现中包含社会性比较时,参与者的差异洞察和健康行为改变意愿更强烈。该研究在一定程度上丰富了量化自我的理论研究,同时对于从社群性视角指导公众实施个人健康信息管理具有一定参考价值。

摘要：[研究目的]建立科学高效的“卡脖子”技术识别框架,有效识别关键核心技术领域的“卡脖子”技术,可以为中国实现“卡脖子”关键核心技术攻关和高水平科技自立自强提供科学依据。[研究方法]该研究首先对“卡脖子”技术的内涵和特征进行了剖析,明晰“卡脖子”技术的概念。其次采用改进PageRank算法和HITS算法对核心专利及关键核心技术进行识别,在此基础上从技术差距、产业安全和战略竞争三个维度设计识别指标和研判标准筛选出“卡脖子”技术。最后,采用“卡脖子”技术突破策略矩阵,提出“卡脖子”关键核心技术的突破路径。[研究结论]以OLED技术领域为样本,共识别出3项优势技术、4项轻度“卡脖子”技术和23项重度“卡脖子”技术,结果表明识别结果与我国OLED技术领域的发展现状一致,证明了模型的有效性和科学性。最后,论文也分别为重度“卡脖子”关键核心技术提供了颠覆、攻坚、挖壕和卡位4种不同的技术突破策略。

摘要：[目的/意义]文章基于媒介依赖理论,分析不同社交媒体依赖程度的用户所采取的社交回避策略对移动阅读效果的影响,将社交信息回避作为一种积极主动性策略进行研究,对提升用户阅读体验、助力深度阅读、破解移动阅读茧房具有重要意义。[方法/过程]结合媒介依赖理论,采用准实验设计的方法,使用实证分析研究社交媒体依赖程度和社交信息回避策略对移动阅读效果产生的影响。[结果/结论]社交信息回避策略对移动阅读效果有正向影响,但是对于不同社交媒介依赖程度的用户,各社交信息回避策略的效果不同。在同样的回避策略下,社交媒体低依赖人群阅读效果优于社交媒体高依赖人群。值得注意的是,社交媒体高依赖的人群在选择性社交信息回避情境中的阅读沉浸体验优于完全性信息回避情境,这对提高信息服务效率和信息产品的研发具有一定参考价值。

摘要：[目的/意义]对社交机器人适老化设计的研究文献进行系统梳理与详尽述评,以促进社交机器人适老化设计概念体系的成熟和完善,进而为设计符合老年人个性化需求的社交机器人、助力老年人跨越数字鸿沟、促进老年人身心健康发展并提升生活品质提供启示。[方法/过程]采用理论生成元综合的方法,对72篇中英文文献进行梳理与归纳,呈现社交机器人的适老化设计动因、设计范式、设计层次模型和设计组件4个核心研究范畴。[结果/结论]从设计科学和情报学双重学科视角出发,着重分析了社交机器人适老化设计的实践进展及逻辑关联,梳理了当前国际主流研究观点,构建了一个社交机器人适老化设计的基本研究框架,并提出若干个未来值得关注的方向。

摘要：[目的/意义]随着AI组成技术的发展及人智协作的日趋紧密,高阶的生成式人工智能(GAI)代理具备涌现能力,通过类人化特征与用户建立社会化连接。文章旨在丰富社会技术视角下人智交互发生机理的探索,并为人本人工智能背景下GAI设计提供参考。[方法/过程]爬取豆瓣社区1275条用户与ChatGPT对话的帖子,遵循建构主义范式,基于CASA范式和心智感知理论,采用系统性主题分析方法构建框架模型。[结果/结论]构建了GAI作为社会行动者的理论框架,得到人智交互情境下用户对于GAI的心智感知及社会化反应。心智感知包括GAI主体性感知和感受性感知两种。GAI主体性感知包括创造力、可靠性、运行规则、客观性、有用性;GAI感受性感知包括共情、沟通责任、趣味性、友善、文化适应性。这两种感知会相互影响。用户对GAI的社会化反应涉及认知加工、情感唤醒、行为强化三个方面。认知加工包括知识获得、态度转变;情感唤醒包括愉悦感、共鸣、社交连接;行为强化包括持续付费行为、准社会互动。用户的社会化反应与心智感知存在双向作用关系。

摘要：低碳协作配送是一个可持续配送模式,政府补贴激励有利于促进物流低碳配送,如何设计合理的补贴激励机制是一个亟待解决的问题。当前协作企业偏好成本最小化规划协作配送路线,政府设置一定的补贴激励可以促进协作企业以碳排放量最小化为目标函数,实现物流低碳协作配送。文章首先同时建立成本最小化协作配送模型、碳排放量最小化协作配送模型与成本约束下的碳排放量最小化混合模型,并采用三阶段启发式算法对模型进行求解。其次,以求解结果作为依据设计政府补贴激励程度,计算政府对协作企业的总补贴金额。最后,基于合作博弈理论,将补贴金额合理分配至每个协作企业,从而提高企业对协作配送低碳运作的积极性。通过算例实验,发现政府补贴激励机制对物流低碳协作配送有正向促进作用,为政府设定激励机制提供一个新的思路。

摘要：煤炭资源的日渐枯竭进一步加剧了煤矿综采工作面的作业难度。为避免因作业面空间狭窄、井下复杂环境等因素的影响而导致的安全隐患,设计了一种体积更小、能适应各种复杂环境,且具备自动巡检、异常警报、数据传输、远程监控等多元功能的煤矿综采工作面巡检机器人系统。该系统包含巡检机器人本体、自动巡检控制系统和导航系统等多个模块,能够适应绝大部分煤矿综采工作面的巡检工作需求。最终实际测试结果表明,该系统在精度与灵活性、实用性方面具有一定的优势。

摘要：[目的/意义]社交媒体已经成为失真健康信息滋生和分享传播的温床,探索失真健康信息特征对用户分享意愿的交互影响机制,能够为失真健康信息治理提供助力。[方法/过程]聚焦于失真健康信息特征中的情感诉求、信息来源和内容变造三个方面,结合感知信息质量和感知信息可信度两种中介机制,提出9个研究假设、1个研究问题。通过设计2×2×2的参与者内部实验情境,收集223名参与者的1784条实验数据,并利用单因素方差分析和路径分析对假设和研究问题展开验证探索。[结果/结论]研究结果表明,情感诉求、信息来源和内容变造三种启发式线索对用户分享意愿存在不同程度的促进作用,并且彼此间存在交互叠加效应。同时,被扭曲的感知信息质量和感知信息可信度在这种促进关联中扮演关键中介作用,是用户分享失真健康信息的重要前置因素。影响机制研究加深了对互联网失真健康信息传播行为的理解,并为各方开展失真健康信息治理提供新的见解。

摘要：数字人文类开放数据竞赛是借助公众力量实现文化数据价值的有效创新方式。本文探究数字人文类开放数据竞赛公众参与行为的影响路径,为此类竞赛设计及组织提供相关建议。本文基于自我决定理论和社会支持理论从竞赛任务设计、奖励设置及社会支持3个方面构建公众参与行为影响因素模型,随后,利用结构方程模型揭示了相关因素对公众参与行为的具体影响。在竞赛任务特征方面,胜任感和关联感越高,参与意愿越强。在竞赛奖励特征方面,奖励强度会正向影响公众参与意愿,奖励差距与参与意愿之间的影响关系呈“倒U型”。在参与意愿转化为参与行为过程中,社会支持会起到重要的调节作用。调节作用由大到小依次为社区支持、同伴支持和组织支持。本研究丰富了数字人文类开放数据竞赛公众参与行为的理论基础,并为竞赛提供了相应的设计及管理建议。