北大光华 | 行为科学团队研究如何低成本助推个体行为的积极改变?

 

 

为科学是北京大学光华管理学院“双一流”建设的重点方向之一,2022年,北大光华成立了行为科学和政策干预交叉创新团队,目前共有40余位光华教授参与,聚焦消费者行为研究、企业管理与行为研究、金融与投资行为研究和公共政策与行为研究四大研究方向,共同开展跨学科的交叉研究。

 

在近期举办的“第二十四届北大光华新年论坛”上,北京大学光华管理学院教授、行为科学和政策干预交叉创新团队召集人之一孟涓涓介绍了行为科学和政策干预交叉创新团队的最新研究成果和动态,并分享了该团队教授们在四大研究方向的重点研究案例。

 

行为科学和政策干预交叉创新团将聚焦用科学的方法在中国实践的情景下,进行促进行为积极改变的研究。这些研究基于模型的精准机理研究与参数估计,结合人工智能和大数据进行行为机制设计,通过大规模的实地实验,探讨低成本推动个体行为的积极改变的有效途径。

 

 
 

行为科学和政策干预交叉创新团队官网网址:

https://www.gsm.pku.edu.cn/behavioral/index.htm

 

 

01

 

 

消费者行为研究

——关注消费者决策模式

 

消费者行为研究方向主要关注消费者决策模式、企业产品和营销策略,更关注人工智能和大数据环境下人机交互和隐私保护等问题。

 

 

行为科学和政策干预交叉创新团队教授们在该方向下的第一个研究案例,聚焦人工智能与消费者福利。该研究基于心理学和行为科学的基础理论和研究范式,探索消费者如何认知和理解人工智能技术及其产品,如何在使用人工智能的过程中与之互动,人工智能技术会给消费者带来何种影响,以及这些影响的长期后果是什么等等。

 

典型的技术应用包括但不局限于人工智能客服、个性化推荐算法等。通过回答这些问题,该研究能够帮助优化人机交互设计,并增进消费者的福利。

 

第二个研究案例,是好友推荐功能对用户行为的影响。该研究在某短视频APP开展随机对照实验,探索好友推荐功能对用户行为的影响。实验将APP的新用户随机分为两组,对实验组关闭好友推荐功能,对照组可以正常使用APP。

 

实验发现,好友推荐功能扩大了用户的个人中心网络,增强了互动,提升了个人中心的网络密度和多元化程度。好友推荐功能还提升了用户在APP中的参与度,用户的内容发布频率、内容浏览量和浏览时长均得到提升。

 

实验还发现好友推荐功能对年轻用户、男性用户、大城市用户和刚开始建立个人社交网络的用户影响更大。该研究为互联网平台企业降低获客成本、提高客户留存和流转提供了相关理论支持。

 

 

02

 

 

企业管理与行为研究

——个人与团队的互动关系

 

企业管理与行为研究方向,主要关注个人在团队和组织中的互动关系,以及企业内部决策和激励机制设计等议题。

 

 

光华学者们在企业管理与行为研究方向下的第一个研究案例,探讨企业员工的个人慈善行为与团队合作之间的关系。该研究选取了两组企业,实验组企业和对照组企业分别采取不同的激励措施,助推员工个人日常的慈善行为,从而探索员工的社会慈善行为对员工在企业内部的团队合作和社会责任感的影响。本研究为非物质激励和企业团队管理提供了新思路。

 

第二个研究案例是组织仪式对团队创新力的影响。仪式是社会与组织文化的载体之一。在人类建立身份认同、协调群体行为、确定规则与道德认知上发挥着重要的作用。

 

该研究发现,相对于没有仪式的团队,同步型和互补型仪式都显著提高了团队归属与团结感,促进了团队成员对公共利益的考量。但只有互补型仪式显著提高了团队创造力,可见组织仪式如果过多追求一致性、同步性、相似性,在提高群体感的同时可能会抹杀个性。

 

此外,研究发现,仪式如果能在追求一致性的同时体现个性的差异与多元性,不仅可以提高群体意识,还有助于激发创新。该结论对提升企业管理效率、促进企业创新有着重要的指导作用。

 

 

03

 

 

金融与投资行为研究

——探索投资者教育的新视角和新方法

 

金融与投资行为研究方向,主要探索个人、公司和机构投资者在金融和资本市场中的行为模式以及认知限制、行为偏误和从众心理等非理性决策机制,并在此基础上,探索投资者教育的新视角和新方法。

 

 

第一个研究案例为行为偏误和投资者教育。该项目结合交叉学科,追溯投资者行为模式的心理根源,提出了针对行为偏误的投资者教育构架,包括对投资中常见的投资偏误提出测度方式,评估其严重性、顽固性的测度方法,针对性地提出解决方案和干预顺序,为开展差异化的投资者教育提供了方法和指导经验。为提升中国市场的投资者福利做出贡献。

 

第二个研究案例为反电信诈骗在金融科技贷款的应用。该研究与金融科技公司合作,采用随机对照实验的方法,通过机器学习向被诈骗概率较大的用户发出反诈骗提醒。

 

实验发现,机器学习与人工智能、机器人呼叫相结合,能够有效地降低受电信诈骗诱导的申请者对于贷款业务的影响。企业反诈算法的误判并不影响真实贷款客户在金融科技企业的信用。该研究为隐性客户风险的识别和处理提供了解决方案。

 

 

04

 

 

公共政策与行为研究

——为公共政策提供降本增效解决思路

 

公共政策与行为研究方向,希望以行为科学的视角,为公共健康、公共富裕、“双碳”目标等公共政策提出低成本、高效率的解决思路。

 

 

该方向下的第一个研究案例探索如何在决策中帮助人们降低拖延。研究发现,人们对时间的感知可以是分段的,处于分类线索(如周末、五一假期、生日等)之前的截止时间,人们就会认为截止日期和真正的现在处于相同的时间类别中,从而产生更强的执行倾向。

 

同时,本研究也启发了全球一系列助推项目,有利于帮助人们尽早开始执行重要的任务。比如在印度,促使低收入群体尽早开始储蓄;在新加坡,促使吸烟人群尽早参加戒烟项目;在卡塔尔,促使糖尿病高发地区的糖尿病筛检等。

 

第二个研究案例探索信息干预与个体的节能意愿。该研究通过随机对照实验碳素信息提供对消费者节能行为的影响。实验对中国代表性消费者进行信息干预,发现省钱类和环保类的信息都会提高消费者对节能相关信息的认知度,并且促进了消费者对节能设备的购买率。两种信息具有互补性,并不能完全相互替代。这些对消费者认知和行为产生的影响,在信息干预10个月后依然存在。

 

该结论对政府节能宣传与商家市场营销都有指导作用,也对从消费端推进碳达峰和碳中和有着重要的意义。

 

 

 

孟涓涓,现任北京大学光华管理学院应用经济系系主任、教授。曾获得2017年北京大学教学优秀奖与光华管理学院厉以宁教学奖。本科就读于北京大学光华管理学院金融系,博士就读于美国加州大学圣迭戈分校经济系。孟涓涓长期专注于行为经济学与行为金融学的研究。她的研究成果发表在诸多国外一流学术期刊上,如American Economic Review, Management Science, International Economic Review, Journal of Public Economics, Journal of Development Economics, Games and Economic Theory, Journal of Economic Behavior and Organization等。

 

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