近日，我校经济管理学院博士研究生嵇妃霞（吴坚教授指导）等在国际权威期刊《Information Processing and Management》（中科院一区TOP）合作发表了题为“Supporting group cruise decisions with online collective wisdom: An integrated approach combining review helpfulness analysis and consensus in social networks”的学术论文，聚焦于邮轮群体决策支持。

该论文的核心观点是：在线邮轮评论为群体邮轮决策提供了宝贵的参考信息，但庞大的评论数量和参差不齐的质量给信息筛选带来了难题。此外，群体决策中的决策者因社交网络结构复杂和偏好差异较大，在邮轮选择上难以达成一致。为解决这些问题，论文提出了一种创新的两阶段方法。第一阶段，构建了“内在有用性-个性化有用性（IHL-PHL）”模型，用于评估评论的有用性程度。该模型不仅考虑评论的内在质量，还结合决策者的个性化需求，通过深度学习技术（如Sentence-BERT和神经网络）识别出适合决策者的高质量评论，尤其是针对邮轮经验较少的决策者提供有针对性的决策支持数据。第二阶段，通过重叠社交信任网络促进群体决策一致性。为此，论文开发了一种二元信任传播方法，通过选择关键桥接节点来优化重叠社区间的信任传播。基于此，提出了受信任约束的最大共识模型，以在限制偏好调整的情况下最大化群体共识，从而避免低效反复迭代。

通过CruiseCritic等平台的邮轮评论数据验证了该模型的有效性，并揭示了其理论和实际应用价值。整体而言，论文提出了一种整合在线评论集体智慧的综合方法，以支持真实世界中的群体邮轮评价决策，有效利用CruiseCritic等平台的在线评论数据为群体决策提供支持，展示了在邮轮管理研究中的独特关注点。

论文链接为：https://doi.org/10.1016/j.ipm.2024.103936