数智化情境下人机协同中的管理决策与组织行为研究

In the research framework on big data-driven management and decision-making, this project focuses on the decision-making characteristics and behavior patterns of human-machine collaboration in the context of digital intelligence. Using different methods including machine learning, laboratory experiment, field experiment, case study and survey, and drawing on the perspectives of different disciplines, this project will explore the following four aspects by conducting different studies. First, taking studies on strategic leadership, personnel selection, and individual behavior as examples, this project demonstrates the new methods brought by big data and artificial intelligence to the research and practices of organizational management; second, this project identifies the psychological responses of employees under the coexistence of algorithmic control and hierarchical control as well as employees’ behavioral coping strategies; third, this project further examines the impact of algorithm feedback on employee cognition, behavior, and work outcomes in the context of human-machine collaboration; finally, this project sheds light on the ethical issues and consequences that human-machine collaboration has engendered. The research findings of this project will be helpful to improve the effectiveness of human-machine collaboration, so as to provide important implications for policy-making to promote national economic development through digitalization, and to offer practical guidance for Chinese companies to improve the quality of decision-making and to develop the relevant abilities of employees in the era of digital intelligence. Meanwhile, this research will also significantly contribute to the establishment and development of new theories in the fields of enterprise management, organizational behavior, and human-machine interaction in the context of human-machine collaboration.

在大数据驱动的管理与决策研究框架体系内，本项目将聚焦数智化情境下人机协同中的决策特点与行为模式，力求实现理论创新。综合运用机器学习、实验室实验、现场实验、案例研究和问卷调研等方法，借鉴不同学科的视角，本项目将从四个方面开展不同的研究。首先，以战略领导、人员选拔和个体行为三个层次的研究为例，展示大数据和人工智能为组织管理的研究和实践开辟的新路径；其次，揭示在算法控制和科层控制共存环境下，员工的心理反应和行为应对策略；再次，进一步探讨在人机协同的情境中，算法反馈对员工认知、行为与工作结果的影响；最后，彰显人机协同催生的伦理问题及其后果。本项目的成果有助于提升人机协同的效能，为中国通过数字化推动经济发展提供重要的政策参考，为中国企业在数智时代提高决策质量并开发员工相应的能力提供实践指导，同时将为人机协同情境下的企业管理、组织行为、人机互动等领域的新理论的建构与发展做出显著贡献。

在大数据驱动的管理与决策研究框架体系内，本项目聚焦数智化情境下人机协同中的决策特点与行为模式。综合运用机器学习、实验室实验、现场实验、案例研究和问卷调研等方法，借鉴不同学科的视角，本项目开展了四个方面的研究。首先，通过探讨诸如CEO离职和员工离职这类典型的管理问题，以及人工智能领域中前沿方法的应用问题，展示大数据和人工智能为组织管理的研究和实践开辟的新路径；其次，揭示在算法控制和科层控制共存环境下，员工的心理反应和行为应对策略；再次，探讨在人机协同的情境中，算法反馈对员工认知、行为与工作结果的影响；最后，探讨人机协同催生的伦理问题。项目总结了在商业与管理、计算机和心理学领域的学者所从事的有关人们对于机器算法的信任或依赖的研究，介绍了在企业情境下开展的人机协同方面的前沿研究，并指出了未来人机协同研究的重要方向。项目在工智能方法的前沿进展及应用和人机协同基础理论两个方面产生了创新性的成果；在组织在线化、人机协同下组织的双重控制及员工的应对两个领域，取得了开创性的成果。此外，深入企业现场，探讨了企业在实施人机协同和数智转型过程中涉及的战略、组织、资源和人员等维度中的问题，识别出关键的瓶颈问题，为从事演绎性的科学研究打下了坚实基础。项目圆满地完成了预定目标，在国际顶级和权威期刊上发表论文10篇，其中包括UTD24期刊论文4篇，在国内权威期刊发表论文多篇，出版专著一部。本项目的成果有助于提升人机协同的效能，获得了三家上市企业的认可。项目成果能够为中国通过数字化推动经济发展提供重要的政策参考，为中国企业在数智时代提升运营效率提供实践指导，同时将为人机协同情境下的企业管理、组织行为、人机互动等领域的新理论的建构与发展做出显著贡献。