学术活动｜康乐乐 计量模型与机器学习整合应用：移动应用如何迭代更新？

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方法的夏天（第2季）：

面向图情档研究问题的研究方法

第6讲  康乐乐 南京大学副教授

计量模型与机器学习整合应用：

移动应用如何迭代更新？

2021/08/19（周四）19:00-21:00

研究方法

计量模型与机器学习（Econometrics and Machine Learning）

研究问题与发现

以移动应用为代表的数字产品有其自身独特的创新发展规律。其最显著的特征是通过一代又一代的产品迭代更新开展市场竞争，力争获得竞争优势。马化腾说，腾讯的成功得益于其“小步快跑，试错迭代”的渐进式创新。彼得·蒂尔却说，在数字产品世界里，我们需要“从0到1的颠覆式创新”。因此，从创新的视角，移动应用迭代更新过程中是如何开展渐进式创新和颠覆式创新的，这些创新又带来何种效应？为了回答这些问题，研究者采集了海量的移动应用与相关评论数据。利用机器学习算法，研究者尝试自动化测度移动应用不同创新维度；在这些测度的基础上，研究者尝试对不同创新策略的效应进行计量模型的评估。在情报学研究领域，这两种方法的整合应用形成了一种新的研究范式，对经典的理论问题提供了新的解答思路。

相关论文

Jin Chen, Xiaohu Li, & Lele Kang*. (2021). Measuring Radical and Incremental Innovation of Digital Product: Text Analysis of Mobile Apps Updates. 18th International Conference on Scientometrics & Informetrics (ISSI 2021), 12-15 July 2021, Leuven (Belgium).

Lele Kang*, Chuan-Hoo Tan, & J. Leon Zhao. (2020). Do Cognitive and Affective Expressions Matter in Purchase Conversion? A Live Chat Perspective. Journal of the Association for Information Science and Technology, ISSN:2330-1643, Vol. 7, Iss. 4, pp. 436-449. SSCI & SCI. （相同方法论）

个人简介

康乐乐，南京大学副教授，博士生导师，信息管理科学系系主任，南京大学仲英青年学者，香港城市大学博士。主要的研究方向包括大数据分析、创新评价理论、数字产品创新策略、数字经济等方面。近年来，在ISR、JASIST、JAIS、I&M等国际期刊上发表论文多篇。他同时参与了南京大学人文社会科学大数据研究院、南京大学双创大数据平台、南京大学——腾讯互联网+研究中心等众多机构的建设。目前，正主持国家自然科学基金面上项目“从驱动到扩散：基于多元方法的移动应用创新机理研究”，同时还参与了国家社科重大项目等众多科研项目。

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