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學術講座告訴

報告人:美國華盛頓大學Michael G. Foster商學院 譚勇傳授
報告時候:2012-12-15(周四) 13:30-15:00
地點:博學樓1415

簡歷:譚勇,美國華盛頓大學Michael G. Foster商學院信息和經營辦理傳授,Evert McCabe學者。1983年進入中國迷信手藝大學近代物理系進修。1987年考取李政道傳授CUSPEA名目赴美留學。在美國華盛頓大學前后取得物理學博士和商業辦理博士。曾在英國斯特拉思克萊德(Strathclyde)大學處置博士后研討,并在法國迷信院量子物理嘗試室作拜候研討員。今朝,首要處置電子商務,收集經濟,社會收集,信息體系等方面的研討。

論文頒發:別離在《辦理迷信》(Management Science),《信息體系研討》(Information Systems Research),《辦理信息體系季刊》(Management Information Systems Quarterly),《運籌學》(Operations Research),《辦理信息體系期刊》(Journal of Management Information Systems),《INFORMS計較期刊》(INFORMS Journal of Computing),《物理學批評》(Physical Review) ,《物理學批評快報》(Physical Review Letter),《物理學刊》(Journal of Physics), 《IEEE/ACM收集匯刊》(IEEE/ACM Transactions on Networking),《IEEE軟件工程匯刊》(IEEE Transactions on Software Engineering),《IEEE常識和數據工程匯刊》(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering),《IIE匯刊》(IIE Transactions)等國際頂尖期刊上頒發論文。 

學術任職:現擔負《Management Science》(辦理迷信)副編輯(Associate Editor);2008至2010年擔負《Information Systems Research》(信息體系研討)副編輯(Associate Editor)。是2010年運籌學和辦理學研討協會(INFORMS)信息體系和手藝分會(CIST)大會主席。

嘉獎聲譽:2007和 2010年華盛頓大學商學院精采博士生導師獎;2006年華盛頓大學商學院(Dean’s Faculty Research Award)院長精采研討獎;2005年華盛頓大學商學院(Dean’s Junior Faculty Research Award)院長精采青年教員研討獎;2005年精采本科傳授獎;2003年Lex N. Gamble Family Award for Excellence in the Field of E-Commerce (電子商務成績獎)。指點和培育的博士生此刻卡內基梅隆大學Tepper商學院等聞名高校任教,和在微軟等聞名企業處置研討開辟任務。

報告標題問題:Do I Follow My Friends or the Crowd? Information Cascades in Online Movie Rating
報告擇要:Online product ratings are widely available on the Internet and are known to influence prospective buyers. However, an interesting question of how reviews are generated has received very limited attention. Using integrated data from movie industry and an online social network site for movies, we find that users choose rating values based on a complex relationship between movie information, user characteristics, marketing effort, and social influences. We focus on the impact of social influences and find evidence of herding behavior wherein users’ ratings are influenced by ratings of prior reviewers. This finding raises questions about the reliability of ratings as unbiased indicators of quality. Interestingly, the effect of friends’ ratings is weaker than that of the crowd, and the presence of social networking reduces the likelihood of herding on prior ratings.