近日，经济管理学院刘雨佳老师及其硕士研究生宋雨薇在人工智能领域中科院一区top期刊《Information Fusion》合作发表了题为A Maximum Satisfaction-Based Feedback Mechanism for Non-Cooperative Behavior Management with Agreeableness Personality Traits detection in Group Decision Making的学术论文。

该研究核心观点为：群决策过程中的非合作行为会阻碍群体共识达成。因此，在群体共识达成过程中，管理非合作行为是一项重大挑战，这涉及两个主要研究问题：（1）如何定义非合作行为？（2）如何设计适当的模型来管理非合作行为？现有研究往往忽视了非合作行为背后的心理动机，并可能以牺牲决策者满意度为代价来实现群体共识。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于最大满意度反馈机制的新方法，用于通过预测个性特质来管理非合作行为。针对第一个研究问题，本研究通过比较最小调整共识模型（MACM）的解与最大可接受调整值，提出了一种识别非合作行为的新方法。最大可接受调整值由决策者在“大五人格特质”框架下的“宜人性”特质定义，该特质通过基于CNN-BiLSTM模型预测决策者的在线评论来估计。针对第二个研究问题，本研究基于决策中的满意度原则，提出了一种新颖的两阶段反馈机制来管理非合作行为。第一阶段针对非合作决策者实施调整规则，第二阶段针对合作决策者实施调整规则。最后，本研究通过一个关于新能源车企供应商选择的案例研究，说明了所提出模型在实际应用中的有效性。此外，通过敏感性分析和比较评估，证明了与传统方法相比，该方法具有优势。结果表明，与传统的非合作共识达成机制相比，所提出的方法提升了满意度和共识水平。

全文链接为：https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.102959