2026年9月3日 · 星期四
| 主题 | 检索期刊 | 收录论文数 |
|---|---|---|
| AI大模型 | IEEE THMS、IJHCS、Cognitive Computation | 3 |
| 供应链金融 | MDE、Economics Letters、Journal of Risk Finance | 3 |
| 品牌 | JBDM、JEP、CMC | 3 |
| 合计 | 9本 | 9篇 |
注：本期聚焦三主题中此前尚未检索过的新期刊并注明级别——AI 大模型主题选取 IEEE Transactions on Human-Machine Systems（SSCI/SCIE、中科院二区、CCF-B）、International Journal of Human-Computer Studies（SSCI、中科院二区 TOP、CCF-A）、Cognitive Computation（SCIE、JCR Q1、中科院三区）；供应链金融主题选取 Managerial and Decision Economics（SSCI 收录）、Economics Letters（SSCI、ABS 3）、Journal of Risk Finance（ESCI、Scopus Q2）；品牌主题选取 Journal of Behavioral Decision Making（SSCI、ABS 3）、Journal of Economic Psychology（SSCI、ABS 3）、Consumption Markets & Culture（SSCI、ABS 2）。所选期刊均具备 SSCI/SCIE/ESCI 收录或 ABS 3 评级，满足 ABS 3+/SSCI/SCI 二区以上选刊要求。
本文提出 Vidura 顾问设计框架（VADF），以线性插值平滑的稀疏检索器确保问答准确，并基于人类表现量化对话系统效用，在 KnowCOVID-19 科学网关实验中证明其显著提升信息检索与问答性能、增强用户采纳。
机器学习的兴起推动面向科学应用（如科学网关）的任务导向型对话系统广泛部署，用以检索并整理海量信息供领域用户使用，然而如何设计出在科学社区中获得广泛采用的聊天对话框系统仍具挑战。本文提出新颖的 Vidura 顾问设计框架（VADF），用于开发面向信息检索（IR）与问答（QA）任务的对话系统设计，并能在多样化应用环境中基于人类表现量化系统效用。框架采用社会技术方法，引入领域专家反馈参与对话系统设计，借助线性插值平滑的稀疏检索器在问答场景中生成准确回答。作者将 VADF 应用于示例科学网关 KnowCOVID-19，通过 IR 与 QA 性能、应用效用与感知采纳度验证对话系统的价值。实验结果表明，VADF 方法显著提升了信息检索性能，并提高了用户对对话系统的采纳意愿。
本文通过对 ChatGPT 用户的质性访谈，考察当大语言模型产生“无意义幻觉”这一不可预测行为时，拟人化、怪异感（uncanniness）与对 AI 的恐惧如何塑造用户的感知与理解，为可信人机交互设计提供洞见。
大语言模型有时会输出看似合理实则无意义的“幻觉”内容，这种不可预测行为直接影响用户的信任与使用体验。本文采用质性研究方法，对 ChatGPT 普通用户的真实使用经历进行深入访谈与主题分析，聚焦用户如何感知与理解模型的“胡言乱语”现象。研究发现，用户常以拟人化视角解读模型的异常输出，将其归因于“分心”“疲劳”等人类化状态，同时伴随怪异感的上升与对 AI 能力边界的不安乃至恐惧。文章进一步讨论了这些认知机制对 AI 信任建构、人机关系以及负责任的 AI 设计（如透明的错误沟通与弥合策略）的启示，为降低 LLM 部署中的信任风险提供了实证依据。
本文从数字人文视角出发，以中国最早诗歌总集《诗经》为案例，融合大语言模型与隐喻分析，探究经典诗歌选本在人机不同语境下的认知加工差异，为文学研究与生成式 AI 的交叉应用提供方法示范。
文章聚焦数字人文与自然语言处理交叉领域的认知问题，探讨大语言模型（LLM）在经典文学文本上的隐喻理解能力。研究以《诗经》为例，将隐喻识别与语义计算方法应用于古典诗歌选本，比较 LLM 输出与人类解读之间的差异，分析机器在高语境诗歌文本中隐喻加工与意义建构的认知局限与潜力，从而揭示基于 LLM 的文学文本认知分析的可能路径与挑战，为传统文学研究的数字化智能化转型提供了新的方法论参照。
本文构建包含金融机构与借款中小企业的供应链金融系统，在固定与变动回购价格两种情形下研究企业的最优库存质押融资决策，刻画了动态质押与分期赎货机制下的融资均衡。
在供应链金融中，中小企业常以库存货物作为动态质押物向金融机构融资，并按期分批赎货。本文研究由金融机构和借款中小企业组成的系统中，企业如何在“动态质押”框架下做出融资决策。作者分别在固定回购价格与变动回购价格两种情形下，求解企业的最优质押融资量并分析回购决策，考察分期赎货机制对融资规模、资金成本与供应链稳定性的影响。研究为银行设定动态质押比例、企业安排赎货节奏提供了定量决策依据，丰富了供应链金融中存货质押融资的理论分析。
本文实证考察供应链金融对企业韧性的影响及机制，发现供应链金融通过资源整合（缓解融资约束、改善营运资金）与组织治理（提升透明度、强化风险管理）双重渠道增强企业抗外部冲击的能力。
企业韧性是企业应对内外部冲击、实现持续经营的关键能力，供应是链金融能否以及如何提升企业韧性尚待厘清。本文从资源整合与组织治理双重视角研究供应链金融对企业韧性的影响。基于中国上市公司的实证分析发现，供应链金融显著提升了企业韧性；机制检验表明，供应链金融一方面通过缓解融资约束、改善营运资金状况等资源整合渠道增强企业的资源获取与调配能力，另一方面通过提升经营透明度、强化风险管理与内部控制等组织治理渠道提升企业的风险抵御能力。异质性分析显示，这一效应在小规模企业、非国有企业以及承受较大外部冲击压力的行业中更为显著。
本文构建预测结构化大宗商品贸易融资（SCTF）违约概率的模型，实证表明除常用财务比率外，商品类型与交易结构等 SCTF 特定因素对违约可能性的影响更显著，而债务人国别与交易期限的影响相对较小。
结构化大宗商品贸易融资（SCTF）是贸易金融中具有独特风险特征的重要业务，其违约风险识别对银行信贷决策至关重要。本文旨在开发能够预测 SCTF 交易违约概率的模型。作者提出影响 SCTF 违约（或不违约）可能性的三个假设，结合文献梳理与专家意见构建训练数据集，并运用逻辑回归进行建模。结果显示，除以往企业违约预测中常用的财务比率外，大宗商品类型与交易结构等 SCTF 特定因素显著影响违约概率；相比之下，债务人所在国与交易期限的影响相对有限。该研究为银行优化 SCTF 业务的风险定价与授信模型提供了定量依据。
通过投资情景实验发现，当预测失准时，提供“无依据的精确预测”的企业比提供承认不确定性的区间预测的企业更不受信任、消费者忠诚更低：失准企业被惩罚，但消费者并未因此改变对投资品类本身的偏好。
消费者容易被精确预测所提供的确定性所吸引，尽管这些预测往往带有误导性。本文研究当此类精确预测被证明失准时消费者的反应与忠诚变化。实验采用投资情境，考察提供“精确预测”或“区间预测”的企业的后续表现对消费者的影响。结果表明，当预测失准时，与事先提供区间预测（即承认不确定性）的企业相比，提供不准确精确预测的投资管理公司被消费者认为更不可信，消费者对其忠诚度也更低。值得注意的是，这种惩罚并未延伸至投资品类的整体偏好：尽管消费者对失准企业失去信任，其投资决策并未因此改变。研究揭示了“无依据的精确性”在消费者信任与忠诚建立中的反噬效应，为品牌沟通与信息披露策略提供了警示。
实验表明，相较未披露与匿名披露，附有广告发布方身份的“具名披露”显著提高消费者对原生广告的识别及其对披露信息的记忆，并提升其对披露前提下此类营销方式的接受度，从而增强市场信息透明度。
原生广告（native advertising）通过伪装成普通内容可能误导消费者，披露被普遍视为降低误导性的手段，但其有效性高度依赖披露方式的设计。本文通过实验比较不同披露类型——不披露、匿名披露与“具名披露”（披露中指明广告主或发布方身份）——对消费者识别行为的影响。结果表明，具名信息披露显著提高消费者将内容识别为广告的比例，并增强其对披露信息的记忆；同时，在充分披露的前提下，消费者更倾向于认为此类营销方式可以接受。研究为监管机构与营销实践者优化原生广告的披露设计、维护市场信息公平提供了实证支持。
本文提出“文化再利用”（cultural repurposing）概念，借鉴德勒兹与加塔利的“少数文学”理论，考察由边缘化群体自创的反偶像式品牌如何挪用主流文化与主流品牌符号，从而质疑“文化挪用仅发生于主流对边缘”的单向预设，重构品牌与文化的伦理边界。
既有研究多关注主流品牌对边缘文化的挪用，而较少讨论反向情形：当边缘化群体自创品牌，以戏谑、反偶像（iconoclastic）的方式“再利用”主流文化与主流品牌符号时，这些行为是否仍构成文化挪用？本文借鉴德勒兹（Deleuze）与加塔利（Guattari）的“少数文学”（minor literature）理论，提出“文化再利用”（cultural repurposing）概念，分析边缘化品牌如何将主流文化符号进行政治性重组，使其服务于自我表达与身份政治。作者论证，对“挪用”的道德判断不能脱离行动者的权力位置与创作语境，边缘群体的符号再利用可构成反霸权式的文化实践，而非单纯的冒犯，从而为当代消费文化中的文化伦理讨论提供了新框架。