社会化商务中参与者的信誉与信任机理及交易决策研究

The diversity of participants, high interaction, UGC makes the trade decision-making of social commerce more complex than traditional e-commerce. Its decision-making mechanism is closely related to the reputation of participants in social network, UGC evaluation and recommendations. This project regards reputation as an objective existence to study objective “trust”. By analyzing the characteristics and node attributes of social networking, a social commerce participants' reputations impacting factor model will be proposed. And the factors will be used to measure “perceived reputations”. We will use quantitative methods instead of qualitative ones to deal with the measurement. Via designing algorithm of data mining and extraction, statistics and fuzzy comprehensive evaluation, another model for measuring the perceived reputation will be put forwarded. Combined with cultural factors, risk preference, social network analysis and prospect theory, we will explore the mechanism of trust in social networks; through the network node attributes and historical transaction data analysis, using neural network and directed graph optimization methods to build trust transfer model. Systematically considering the venders, social media platform, and multi-source information from recommenders, and using the trust theories and transaction cost theories, personal risk preferences, we try to build a decision-making model for social commerce consumers. Based on principal-agent model and the previous studies, social commerce trading mechanism will be designed.

社会化商务（SC）所具有的参与者多样性、高交互性和用户生成内容（UGC）等特点使得其交易决策与传统电子商务更加复杂，其决策机制与网络中参与者的信誉、UGC的评价和推荐等紧密相关。课题基于客观数据研究“信誉”，融合主观因素研究“信任”，进而研究基于信任的消费者交易决策。通过分析SC网络的特点和节点属性，提出SC参与者信誉的影响要素模型；将影响要素作为感知信誉测度的考量因素，设计信誉数据挖掘和萃取算法，基于模糊评判和统计方法建立感知信誉测度评价模型；考虑信任倾向和文化因素，利用社会网络分析、个性理论等探究SC中信任的产生机理；通过网络节点属性和历史交易数据分析，在广义网络中对信任网络进行抽取，以发现信任传递的规律，建立信任的传递模型；综合考虑来自于商家、社会化媒体平台、推荐者的多源信任以及交易成本和个人风险偏好，建立消费者交易决策模型，并对社会化商务中的交易机制进行重点设计。

随着社会化媒体的兴趣，社会化商务成为了当前营销的主要形式之一。社会化商务具有的参与者多样性、高交互性和用户生成内容等特点使得其信誉评价、信任的形成、交易决策方法等较之传统营销模式与一般电子商务更加复杂。.课题基于“信誉是客观的，源自于网络上历史轨迹；信任是主观的，源自于被信任客体的信誉判断；交易是基于信任的”这一观点展开。通过分析国内典型的微信营销、典型网站（京东、淘宝等）的在线评论营销方式，基于网上交易存留的用户生成内容、交易信息等数据，通过分析社交网络的特点和节点属性，提出社会化商务参与者信誉的影响要素模型；设计信誉数据挖掘和萃取算法，基于模糊评判和统计方法建立感知信誉评价模型；然后引入个人风险偏好和文化因素，利用社会网络分析等探究社会化商务中信任的产生机理；通过网络节点属性和历史交易数据分析，建立信任的影响要素模型；综合考虑来自于商家、社会化媒体平台、推荐者的多源信任以及交易成本和个人风险偏好，建立消费者交易决策模型；在此基础上，重点考虑了用户生成内容（在线评论）对在线零售商开放平台与第三方卖家加盟平台的内在动机、消费者购买决策的影响，认为若第三方加入零售商的平台，更多的消费者会意识到第三方卖家的存在，诱使消费者购买其他平台的零售商商品，进而产生消费者认知溢出效应，探究了外生佣金率下溢出效应对第三方卖家加盟商品投放的影响，然后考察溢出效应对零售商平台开放决策的影响。.本课题的研究基于现实中的网络在线评论，研究数据取自国内外典型电商网站（淘宝、天猫、京东、好医生在线、亚马逊等），研究成果在京东、天猫、微博、地方跨境电商平台、中国建设银行风险管理处等国内电商企业或组织得到了应用和验证。.截止目前已经产生各类成果120篇。其中以通讯或第一作者在国际顶尖期刊UTD 24和FT 50发表论文9篇，国际期刊近50篇，被SCI/SSCI收录近40余篇。.一人获批教育部长江学者，1人次进入教育部全国高校电子商务教指委，3人次进入辽宁省电子商务教指委。培养博士后、博硕研究生30余人。