大规模协作模式下产品动态连续创新决策方法：基于大数据驱动视角

There are many characteristics in mass collaboration mode, i.e., the types of main participants are varied, the amount of participants is huge, the relationship among participants is peer-to-peer, and the distribution of knowledge is wide. Aiming at above characteristics, some basic theories such as mass collaboration, open innovation, interface management, are used and absorbed to classify and identify possible innovation interfaces probably existing in mass collaboration innovation. After that, decision information deriving mode and mechanism for each single interface (originality interface, behavior interface, and decision interface) and innovation interface system are constructed based on a big data driven perspective. The technical methods in complex system, management decision, behavior science, and information fusion are used and developed to express innovation decision problems in mass collaboration innovation with uncertainty forms. Several integrated mechanisms and methods for innovation interfaces are established to integrate decision information with "4V" features scientifically, and a decision analysis method for innovation interface system is established to optimally coordinate satisfaction of main participants. The simulation and the case application about an innovation decision making problem of science and technology product are employed to prove the presented methods be scientific, effective, and applicable finally. Compared with current achievements, the applied project not only promotes various knowledge among the huge main participants to be fused, but also evaluates and chooses innovation information in multiple perspectives, and thus it owns obvious theory innovation and method innovation.

申报项目拟针对大规模协作模式下产品动态连续创新中参与主体多样、主体数量庞大、主体关系对等、知识分布广泛等特点，首先通过借鉴吸收大规模协作、开放式创新、界面管理等理论对其中存在的创新界面进行分类辨识,然后从大数据驱动视角结合辨识出的创意界面、行为界面、决策界面提出决策信息分类提取模式和提取机理,再通过借鉴发展复杂系统、管理决策、行为科学、信息融合等领域的技术方法对该类创新中的决策问题予以不确定表达，在此基础上构建能够科学集成具有"4V"特征决策信息的创新界面整合机理与整合方法，以及能够最优协调各类参与主体满意度的创新界面系统决策分析方法，最后结合科技产品创新决策问题对其进行模拟仿真与案例应用研究,以验证提出方法的科学有效性与应用可行性。与现有成果相比，申报项目既能促进超大规模主体之间的多样知识融合，又能从多方视角对创新信息进行评价筛选，具有明显的理论创新性和方法创新性。

针对大规模协作模式下产品动态连续创新中参与主体多样、主体数量庞大、主体关系对等、知识分布广泛等特点，首先通过借鉴吸收大规模协作、开放式创新、界面管理等理论将其中存在的创新界面划分为诊断界面、创意界面、行为界面、选择界面四类客体要素，将参与主体划分为企业内部成员、社会大众、利益相关者三类主体要素，将主客体要素及其之间关系视为创新界面系统；然后从大数据驱动视角针对每类创新界面提出决策信息的分类提取模式和提取机理,以期实现在诊断界面获取大量的目标性决策信息、在创意界面获取突发奇想的创意性信息、在行为界面获取对创意方案在满足个性化需求上的认知性信息、在选择界面获取创意方案在满足分布式目标上的判断性信息；在此基础上，通过借鉴发展复杂系统、管理决策、行为科学、信息融合等领域的技术方法面向创新界面系统提出了决策问题不确定表达机理、创意信息智能整合推荐机理、决策信息实时整合与动态协调机理；最后将创新界面系统中的创意方案评价排序抽象为多属性决策、群体决策、不确定性决策等问题，提出了面向各类创新界面的系列性决策分析方法。如：在诊断界面提出了贝叶斯网络中的条件概率表构建方法、基于证据理论/层次分析法的贝叶斯网络建模方法；在创意界面提出了基于头脑风暴原则的主观证据融合决策方法、基于交叉效率的产品动态连续创新创意评价方法；在行为界面提出了证据推理中带有相对支持的证据融合规则、基于权重和可靠性双参数的新型证据推理规则、基于证据理论的前景构建方法等；在选择界面提出了基于考虑专家知识结构的不完备型多属性大群体决策方法、大数据环境下双层分布式融合决策方法、大规模协作驱动的产品创意推荐方法、解析证据推理框架下考虑可靠性的多属性群决策共识模型等。模拟仿真与案例应用研究验证了提出方法是科学的、有效的、可行的。项目成果是产品创新与管理决策的交叉融合，能填补大规模协作模式下产品动态连续创新决策的理论、模型和方法空白。