珞珈讲坛｜陈国青：大数据驱动的管理与决策研究

2018 年 4 月 12 日上午，国家自然科学基金委重大研究计划指导专家组组长陈国青做客珞珈讲坛第 228 讲，带来题为“大数据驱动的管理与决策研究——研究范式转变与前沿课题”的讲座。武汉大学党委副书记沈壮海为其颁赠珞珈讲坛纪念牌，经济与管理学院院长宋敏教授主持讲座。

陈国青教授围绕当前大数据背景下商业领域所呈现出的新特点，阐述了大数据为经济与管理学科研究发展所带来的新变化和新机遇。

陈国青教授表示，当今社会的各个层面都产生了巨量的信息，这些不同形式的数据就像是反映我们社会全景的一个个像素，利用这些数据，发现其中的关系就像是数字成像。业界通常用 4 个 V (即 Volume、Variety、Value、Velocity) 来概括大数据的特征，其关键在于大数据超出了我们现有对传统数据的理解规模。大数据的存在可以帮助我们看到一系列此前难以发现的重要联系，为理论的创新和发展带来了巨大机会。

他认为，在大数据背景下，经济与管理学科的研究要紧跟现有商业活动的问题特征，不仅要关注关联，还要分析因果。当前商业活动的问题特征包括三个方面：首先是粒度缩放，大数据使得从商业活动的各个层面、各种要素看问题成为可能；第二是跨界关联，大数据突破了传统视角限制，能够引入更宽广的外部视角；其三是全局视图，大数据关注商业活动中个人、组织，乃至整个经济的整体性画像。企业管理决策者始终关注的问题是发生了什么、为什么发生以及会导致什么。在大数据背景下，管理研究对业务状态的刻画要依靠数据的粒度，提供全局性的视角；对业务联系的分析要依托跨界的数据轨迹，发现突破传统的因果关联;对业务走向的判断要利用动态的数据迭代，增加预测精度。

陈国青教授强调，要实现以上研究目标，经济与管理学研究在方法和理论上都需要进行创新。目前大数据的商务研究分析方法除了传统的基本方法，如聚类分析、分类分析、关联分析、模式分析等，还有一系列新方法，如文本分析、社会网络分析、多媒体和意念分析。与之相匹配的就是最新的深度学习、神经科学和人工智能的相关技术。商务研究就可以分为对数据和技术的 “造” 和 “用” 。 “造” 就是指不断发展数据系统和算法，主要涉及计算机科学、信息系统等学科。 “用” 就是指利用现有大数据生成新的商业应用，经济和管理学科主要就是属于大数据商业应用领域。大数据驱动的管理学研究就是运用大数据的工具和技术，构建出传统方法和数据无法达成的新理论。

基于大数据的商业研究给传统的管理学科研究范式带来了新的挑战，在传统的模型驱动范式以外，出现了数据驱动的新范式。传统的管理学科的研究是根据观察、抽象、理论和经验构建理论模型和假设，通过数据收集，对变量组合的关系进行检验。具体包括行为模型和计量模型。但是传统范式主要都是考虑一组变量的组合关系，其分析规模是有局限的。在大数据的背景下，就需要引入数据驱动的方法，形成融合范式，使得管理学科能够更多地纳入跨界新变量、潜在变量，进行多变量组合的大样本规模研究。大数据驱动范式就是通过数据建立突破式的跨界关联，从而进一步发展新的理论路径。

陈国青教授强调了大数据驱动的管理学科研究需要关注的三个方面：第一，要注重引入新要素和新关系，具体来说就是在原有的变量集当中加入跨界的新变量，发现变量间的新关系，开拓理论发展的新视角；第二，要关注技术增强，就是利用大数据的新技术，使用原先难以利用的数据源进行研究，包括但不局限于设计科学、数据科学以及情感技术等，丰富理论发展的新工具；第三，要关注大数据的使能创新，在我们开始考虑外部数据，并构建了大数据能力之后，要使大数据研究能够进行价值创造，让我们发现商业活动的新机会、新模式和新洞察。

最后，陈国青教授展望了大数据时代下管理学的变革。管理学一直被认为既是一门科学，又是一门艺术。大数据的技术使得管理学研究中强调逻辑、理论严谨的理性部分更多地被技术所囊括，而管理学研究中涉及人类情感、创意的感性部分也逐渐可以通过技术进行量化。今后的管理学研究在大数据的影响下既要顶天也要立地，既要强调创造新的理论视角，也要保持研究的严谨和关联性。未来的管理研究学者在追逐研究理想的过程中也要紧跟现实问题，做到有意义有意思的“二有”新人。

通讯员： 陈全

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