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参加第一届“英贤”跨学科论坛——大数据时代的经济分析与管理决策有感

已有 1848 次阅读 2019-3-25 08:24 |个人分类:未分类|系统分类:科研笔记| 大数据, 会计, 管理, 计算机, 跨学科研究

2019年3月22日,上海财经大学会计学院会计与财务大数据研究中心和金融科技研究院联合举办了第一届“英贤”跨学科研究论坛,本次论坛的主题是:大数据时代的经济行为与管理决策。论坛有幸邀请到了管理、会计、计算机、传播学等领域的大咖莅临交流指导。

      陈国青老师是基金委“大数据驱动的管理与决策”重大研究计划的项目专家组组长,可以说是这个项目的总设计师。陈老师高屋建瓴,从粒度缩放,跨界关联,全局视角的高度提出了“理论范式(P),分析技术(A),资源治理(G),使能创新(E)”大数据时代的“PAGE”管理与决策研究范式。具体的内容大家可以参考文献【管理科学学报 2018 21(7) 1-10.】;

      党老师从知识管理的角度介绍了大数据时代问题驱动的研究范式、方法以及应用。大多数的管理与决策方案有数据、有最优解,但最终都无法落地。其根本原因是忽略了人的心理、行为的复杂性。如何在管理信息系统的问题分析,总体设计、实验验证和部署的每个阶段根据生产运作的问题,并结合管理者、执行者的知识、经验,研究可落地、可执行的管理决策方案?党老师结合自身几十年的经验进行了系统介绍。

      柯滨老师是会计学领域的大师,也是开展会计与大数据计算机跨学科研究的先驱。柯老师从为什么会计学研究要与其它学科进行结合,如何结合,其中可能会面临的问题【例如可能会四不像,可能论文接收很慢,高风险同时也意味着高回报】等角度,结合柯老师从2012年开始的跨学科研究给所有人上了一堂生动的会计+计算机跨学科研究经验分享会。更重要的是,柯老师指出了当前会计学研究的潜在的前沿研究方向,为青年老师和学生的研究开展指明了方向。

      吴俊杰老师是大数据方面的青年才俊,研究成果水平高、涉猎面也极广。吴老师分别从个体、群体行为的可预测性,基于个体行为模式的收入状况预测,基于网络行为建模与计算的选举预测,深度学习模型的可解释性建模与实战等等贡献了一场社交分析与行为计算的“盛宴”,同时从数据---算法---场景的角度与大家分享了近年的研究心得和体会,引发了现成学生的强烈共鸣和深度思考。

      叶强老师是大数据与商务分析方面的领军人物。叶老师分享了自己对大数据与跨学科研究的创新的一些思考和体会,重点介绍了如何从群体关注度的角度设计投资策略的研究工作。经典的研究工作对于睡眠质量、星期五信息发布等要素的理解有着完全不同的认识,而且都发表在顶级期刊上。叶老师小组基于百度指数首次证明了两个小组看似矛盾的结论其实都是“大象的一部分”,即两者都是不同角度的正确解释。

      祝建华老师是计算传播学的创始人,祝老师从传统传播学与大数据时代的传播研究思想和研究范式的异同角度开始介绍,给我们展示了传播学科学家对跨学科研究范式的思考和具体研究案例。面对社交媒体实时生成的大量数据,传播学已经总结除了二十余种理论对大众传播模式进行解释。并且介绍了祝老师小组的大规模社交媒体的主题竞争模型,选举干预策略及其效果的实证分析结果。

      张为国老师是财大本土培养的会计学专家,曾任证监会首席会计师。张老师从大数据时代的会计准则入手介绍了大数据时代不同会计准则下国内外高科技公司年报产生巨大差异的根本原因,大数据公司数据资产的价值评估等问题进行了全面介绍,并且分享了可能的解决方案和愿景。最后,张老师系统介绍了大数据时代会计人才的培养模式和期望。

    听了一天的报告,我内心非常非常感激各位大咖的支持和分享。大家都没有专注于介绍自己的研究,而是把更多的精力放到分享自己对大数据时代学科的交叉、融合的一些思考,分享自己的经验,这些“务虚”的经验分享对青年老师和学生至关重要,也是对青年人开拓创新的鼓舞和激励。

       我自己决策跨学科合作就像谈恋爱,双方彼此尊重是合作牵手的第一步,后面还会碰到很多很多的问题,【以柯滨老师的成果发表为例,柯滨老师和计算机背景的老师合作的工作在计算机会议很快就接收了,但会计类的顶刊就要花很长很长的时间】。然而,无论前方有多少困难,大家因为共同感兴趣的研究问题还是把不用背景的科研工作者聚集在了一起,相信在大家的共同推动下,大数据背景下的跨学科研究会披荆斩棘,大步向前。

 




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