信息学院程絮森教授团队在国际顶级期刊JMIS发表论文

近日，信息学院经济信息管理系程絮森教授为第一作者的最新研究成果《Trust in Online Ride-Sharing Transactions: Impacts ofHeterogeneous Order Features》发表在国际顶级期刊Journal of Management Information Systems（JMIS）的2023年第1期上。该项研究成果由程絮森教授领衔研究团队，包括北京科技大学傅诗轩副教授、合肥工业大学孙见山副教授、中国人民大学左美云教授、对外经贸大学孟翔松同学组成。JMIS与MISQ、ISR一起被公认为信息系统领域国际三大顶级A类期刊，金融时报（Financial Times）认定的50本商学院顶级期刊之一（简称FT50，信息系统领域仅3本期刊入选），发表难度极大，每年发文数量不到50篇。本研究使用中国数据，致力于中国本土化的理论创新与实践贡献。该论文是JMIS期刊历史上第二篇完全由中国内地高校学者自主研究并完成的研究论文，充分体现了学院在面向中国式现代化建设过程中的理论研究以及中国特色的自主知识体系构建中的进展成绩。

作者：程絮森，傅诗轩，孙见山，左美云，孟翔松

论文题目：Trust in Online Ride-Sharing Transactions: Impacts ofHeterogeneous Order Features

论文概述：随着共享经济模式的发展，网约车成为了人们日常出行的主要方式。通过智能算法设计，基于共享经济的网约车平台匹配了司机端和客服端的实施需求。不同于传统巡游车，网约车的一个主要特点在于司机不完全是专业人员，这些网约车司机提供的服务质量也参差不齐，进而，双向信任在网约车交易中非常重要。本研究基于某网约车平台在北京的订单数据，基于机器学习算法和统计分析，提出了一个基于用户异质性位置信息的信任分布地图，并对交易涉及到的双向信任问题展开探讨。研究结果表明，历时订单完成率和订单距离均会对网约车交易中的双向信任产生正向影响，但是订单开始时间和出发点密度会对网约车交易中的双向信任产生负向影响，基于机器学习算法的预测模型也证实了以上发现。研究结论为网约车平台的运营管理和匹配算法的设计提供了理论参考。