情绪的ERP研究新进展

ERP技术是研究情绪问题的有效手段 ,实验对象包括正常被试以及心境障碍的病人 .可从视觉或 和听觉通道给予情绪刺激材料 ,观察P1、N1和P30 0等ERP成分的变化 .研究发现 ,情绪可增强被试对情绪事件的注意强度 ,尤其是新异的情绪内容较易得到识别 .在正常被试中 ,情绪词相较中性词能引起较大的新旧效应 ,抑郁症患者的新旧效应与正常人有所不同 ,但其再认成绩也能被情绪内容提高 .在研究情绪对决策行为的影响时 ,观察到内侧额叶负波 (MFN) .ERP研究表明 ,情绪活动也存在大脑功能的偏侧化效应 .     

研发团队交互记忆系统驱动市场双元的组态机制

为揭示市场双元的形成机理,促进新创企业有效联结技术与市场界面,基于双元理论及交互记忆系统相关观点,运用模糊集定性比较分析方法,探究研发团队交互记忆系统与组织内外部因素匹配对新创企业形成市场双元的组态效应。通过对272个研发团队的数据分析发现,不存在单一的核心条件能够驱动形成高水平市场双元,需要通过研发团队交互记忆系统与内外部环境因素匹配发生作用;在不同的政策与技术不确定性条件下,构建高水平市场平衡双元的路径有两条,而促进高水平市场互动双元形成的路径有3条,研发团队交互记忆系统在其中均扮演着关键角色。最后提出新创企业在结构分离或结构交互方式下实现市场探索与开发活动平衡的具体举措。     

颜色词联想反转研究

本次研究就是在抽象颜色偏好实验研究与颜色词联想研究基础上,使用逆向研究方法--从词汇联想到颜色来探索人们认知偏好中的颜色与特定词汇之间的关系,对以往所做的颜色词联想研究结论进行验证.本次研究由词汇--颜色联想调查表和词汇---颜色联想验证实验组成,所得出的结论包括:1)每个词汇在联想颜色的人数分布上存在显著性差异;2)词汇-颜色联想在词汇词性上存在差异;3)词汇与颜色匹配程度越高,内隐记忆效果越好.     

信任不对称与网络嵌入对团队创新机制的影响

创新团队中,成员的交互记忆系统反映了团队成员基于对彼此掌握的知识的认知而形成的分工协作机制,对于团队的创新绩效具有重要影响。而团队成员之间的信任关系与网络嵌入特征则是构成了影响交互记忆系统形成与发展的关键因素。本文在探讨交互记忆系统对创新团队绩效作用效果的基础上,重点分析了信任不对称对交互记忆系统的影响机制,并考虑了以团队及成员的网络嵌入特征表现出的在其中的边界效应。本文选择某高校学生组成的移动应用软件项目设计团队开展实验研究。研究发现：首先,交互记忆系统对创新团队绩效具有显著的积极影响,其作用机制可归纳为团队创造力提升、任务效率改善提高和成员满意度改善三条路径;其次,信任不对称不利于交互记忆系统的形成与发展。信任不对称会触发团队成员的知识隐藏行为,不利于对彼此知识的识别、检索和协调,阻碍交互记忆系统的有效运行;再者,成员之间的社会网络具有显著的边界效应。网络中心性能够显著削弱信任不对称对交互记忆系统的抑制作用,但同时降低了交互记忆系统对团队绩效的积极贡献。本文研究结论不仅能够从交互记忆系统视角拓展了创新团队绩效驱动机制的相关研究,还有利于从网络嵌入视角揭示了交互记忆系统驱动创新团队绩效的边界条件,对于提升团队和企业创新绩效具有重要的实践意义。     

严谨性人格特质对外显和内隐记忆影响的实验研究

本研究运用加工分离程序,以词语和图形为测验材料,探讨了严谨性人格特质对外显、内隐记忆的影响。结果发现：（1）严谨性高、低被试在外显记忆上没有显著差异,其内隐记忆成绩则出现了显著差异;（2）无论是外显记忆还是内隐记忆,对图形的记忆成绩都明显好于对词语的记忆;（3）材料性质和人格特质之间的交互作用不显著。     

突发公共事件中社交网络信息冲动分享行为阈下启动效应研究 ——以自我效能与认知失调为中介

[目的/意义]为了探索社交网络中阈下情景启动对突发公共事件信息冲动分享意愿影响机制,对社交网络中不同情景信息进行分类和定级,实现突发公共事件信息的差异化监控与治理,并从情景启发视角强化正面信息的用户分享意愿。[方法/过程]以阈下情绪启动、阈下语义启动及阈下知觉启动为自变量,冲动分享意愿为因变量,认知失调与自我效能为中介变量构建研究理论模型。通过问卷调查法对相关数据进行采集,采用结构方程模型方法对数据进行处理和分析。[结果/结论]研究发现:社交网络中,阈下情绪启动、阈下语义启动及阈下知觉启动分别通过认知失调与自我效能两个中介变量对信息冲动分享意愿产生显著正向影响;阈下知觉启动对冲动分享意愿的影响效应最大,其次为阈下情绪启动,最后为阈下语义启动;阈下情景启动对突发公共事件信息冲动分享意愿的影响效应,在人口统计学上存在显著性差异。最后,对研究结果进行分析和讨论,并指出了研究价值及未来展望。     

认知冲突对团队创新绩效的影响机理——内外部网络联结强度的调节作用

基于社会网络理论与知识管理理论,探讨认知冲突对团队创新绩效的内在作用机理,引入知识创造、网络联结强度构建模型,对210名知识密集型团队成员进行调查,使用多元线性回归分析进行实证检验.结果 表明,认知冲突对于团队创新绩效具有显著的正向影响;知识创造在认知冲突与团队创新绩效之间发挥中介作用;将网络联结强度划分为内部网络联结强度与外部网络联结强度,内部网络联结强度对这一主效应进行正向调节,而外部网络联结强度作用不显著.     

内隐记忆和外显记忆中的干扰现象

记忆和学习是密不可分的,学习的过程就是记忆的过程。学过的外语知识能否在需要使用时回忆或提取出来是至关重要的,干扰对记忆的影响尤为重要。本文从内隐记忆和外显记忆相互间的关系入手,讨论了内隐记忆和外显记忆中的干扰现象的区别和联系及国内外现阶段的主要成果。     

不同学习方式下藏族大学生英语词汇激活模式研究

文章旨在采用跨语言长时重复启动范式探讨不同学习方式下非熟练藏汉英三语者英语词汇的语义激活模式。学习阶段两组被试分别通过藏、汉语学习英语假词,启动学习阶段任务为识记学过的英语假词,启动测验阶段任务为跨语言(藏语和汉语)条件下的词汇再认。结论:对于西藏自治区内藏族大学生而言,在不同学习方式下,英语对应词的藏语与汉语语义信息均得到激活;而且无论通过藏语学习还是通过汉语学习,被试在学习过程中均表现出对藏语的依赖性更大。其次,对于非熟练双语被试,借助母语直接表征英语词汇效果好于通过汉语间接通达英语词汇语义,且母语表征方式下英语具体词汇的记忆效果较抽象词汇更佳。     

高管团队交互记忆系统、团队过程与战略决策绩效——基于混改科技型企业的实证研究

在混合所有制改革背景下,融合多方主体的高管团队(TMT)的心理和认知行为对组织战略决策绩效的影响机制如何是亟待回答的问题。基于混合所有制改革科技型企业TMT的301份有效问卷样本数据,分析TMT交互记忆系统对组织战略决策绩效的影响机制,并检验团队过程和团队自反在上述关系中所起的中介和调节作用。研究结果发现:TMT交互记忆系统对团队过程和决策绩效具有显著的正向影响;团队过程在交互记忆系统和决策绩效之间发挥了部分中介作用;团队自反性程度越高,TMT交互记忆系统通过团队过程对战略决策绩效产生的间接影响效应就越强。     

Adaptive fuzzy CMAC-based nonlinear control with dynamic memory architecture

An adaptive fuzzy cerebellar model articulation controller-based (CMAC) nonlinear control with the advantage of architecture learning is proposed. To cope with the tradeoff between the complexity of CMAC architecture and the quality of system convergence, a dynamic architecture learning scheme is introduced, where the associative memory reinforcement and the associative memory reorganization are involved. In the memory reinforcement process, new associative memories will be generated when the memory cells in the current architecture are found insufficient. On the other hand, the inefficient memories will be detected and reorganized in the memory reorganization process. With the proposed approach, the task of fuzzy CMAC architecture determination by preliminary knowledge or trials can be freed when a well-organized and well-parameterized CMAC is represented to achieve desired approximation performance. Thus, with the proposed CMAC, a dynamic control approach is presented. In this paper, according to the adaptive control theory, the fuzzy CMAC (FCMAC) is utilized as the main controller to mimic the ideal computation controller and a supervisory controller is designed to compensate the approximation error. In the FCMAC, all the controller parameters are online tuned based on the Lyapunov stability theorem such that the stability of closed-loop system can be guaranteed. Simulation results and comparisons are presented for verification.     

Language processing and learning models for community question answering in Arabic

In this paper we focus on the problem of question ranking in community question answering (cQA) forums in Arabic. We address the task with machine learning algorithms using advanced Arabic text representations. The latter are obtained by applying tree kernels to constituency parse trees combined with textual similarities, including word embeddings. Our two main contributions are: (i) an Arabic language processing pipeline based on UIMA—from segmentation to constituency parsing—built on top of Farasa, a state-of-the-art Arabic language processing toolkit; and (ii) the application of long short-term memory neural networks to identify the best text fragments in questions to be used in our tree-kernel-based ranker. Our thorough experimentation on a recently released cQA dataset shows that the Arabic linguistic processing provided by Farasa produces strong results and that neural networks combined with tree kernels further boost the performance in terms of both efficiency and accuracy. Our approach also enables an implicit comparison between different processing pipelines as our tests on Farasa and Stanford parsers demonstrate.     

Tree kernel-based semantic role labeling with enriched parse tree structure

Shallow semantic parsing assigns a simple structure (such as WHO did WHAT to WHOM, WHEN, WHERE, WHY, and HOW) to each predicate in a sentence. It plays a critical role in event-based information extraction and thus is important for deep information processing and management. This paper proposes a tree kernel method for a particular shallow semantic parsing task, called semantic role labeling (SRL), with an enriched parse tree structure. First, a new tree kernel is presented to effectively capture the inherent structured knowledge in a parse tree by enabling the standard convolution tree kernel with context-sensitiveness via considering ancestral information of substructures and approximate matching via allowing insertion/deletion/substitution of tree nodes in the substructures. Second, an enriched parse tree structure is proposed to both well preserve the necessary structured information and effectively avoid noise by differentiating various portions of the parse tree structure. Evaluation on the CoNLL’2005 shared task shows that both the new tree kernel and the enriched parse tree structure contribute much in SRL and our tree kernel method significantly outperforms the state-of-the-art tree kernel methods. Moreover, our tree kernel method is proven rather complementary to the state-of-the-art feature-based methods in that it can better capture structural parse tree information.     

XML与关系数据库数据的转换的研究

XML数据库等已经开始迅速发展．但是这些新挂术在现阶段仍然不很成熟，目前对XML数据的普遍处理方法是将其转换成关系格式，以便利用目前成熟的关系数据库枝术进行存储和查询。文章讨论了XML文档与关系型数据库之间的关系，并介绍了如何将XML文件数据与关系数据库数据转换的具体实现。     

Examination of how social aspects moderate the relationship between task characteristics and usage of social communication technologies (SCTs) in organizations

Because of the increasing significance of social communication technologies within an organization, they have become a new form of information processing, resulting in business process transitions and increased benefits. By applying media richness theory and social theories, this study investigated how social communication technologies (SCTs) can be used by an employee to fit his/her task characteristics. Additionally, it also examined how the employee's social relationships moderated media usage in the current job environment and how this usage influenced the task performance. Five media were selected in this study (telephone, video conferencing, email, instant messaging, and blog). Using a hierarchical regression approach, we found that task characteristics were related to media usage, whereas social factors (social influence and social affinity) moderated the degree of the relationships. A few particular media and technologies seemed to perform well, however these are influenced by the social aspects. Moreover, the usage of social technologies results in positive task performance. The performance of a few specific technologies demonstrated binding effects (email performance was associated with instant messenger performance). In summary, we found that the usage of SCTs is instrumentally determined by the interaction between the task and social relationships.     

非正式互动对团队创新绩效影响的实证研究

在我国处于经济转型的关键时期,创新显得尤为重要。非正式互动,作为影响创新绩效的一个重要因素,却未能引起足够重视。本文在社会建构思想指导下,通过文献研究,提出了研究假设和理论模型,经问卷调查,发现了非正式互动对团队创新绩效具有显著性正向影响,揭示了信息共享程度的中介作用,以及任务不确定性的调节作用。该研究发现,为提高团队创新绩效,指明了努力方向,对我国从事创新工作的科研院所、大学、企业的建筑设计、制度设计有重要的启示。     

创业团队异质性与创新：战略共识和凝聚力的调节

本研究通过问卷调研方法探索创业团队异质性对创新绩效影响的边界条件。基于长三角地区97家创业企业的调研数据,分析结果表明：（1）战略共识正向调节团队异质性对创新绩效的影响;（2）团队凝聚力正向调节团队异质性对创新绩效的影响;（3）战略共识与团队凝聚力对团队异质性和创新绩效的关系有联合调节作用,当战略共识与团队凝聚力都高时,团队异质性对创新绩效的积极作用增强。本研究对创业团队异质性影响创新绩效的边界条件进行探讨,对相关理论做出补充,同时也为创业团队提高创新绩效提供对策和建议。     

在线知识社区协作冲突影响因素研究-以Wikipedia为例

基于社会认知理论,构建了在线知识社区协作冲突影响模型,探讨了知识异质性、群体分化、隐匿性、任务复杂性和协调机制对协作冲突的影响机制。以364个英文版Wikipedia条目为样本,采用层次回归分析进行了实证检验,结果表明：知识异质性和群体分化与协作冲突呈正向关系;隐匿性与协作冲突呈倒U型关系;任务复杂性正向调节知识异质性、隐匿性与协作冲突之间的关系;协调机制正向调节知识异质性与协作冲突之间的关系,负向调节群体分化与协作冲突之间的关系。     

服务生态系统视角下多主体参与的服务创新过程

基于服务生态系统视角探索多主体参与的服务创新过程，以软件服务企业服务项目实施过程展开案例分析。研究表明：行动主体在服务创新过程中不同阶段的服务生态系统结构和知识共创具有差异性。先导阶段为核心行动主体型结构，以内向型知识共创为主；发生阶段主为多元网络型结构，以内向型与外向型知识共创混合为特征；输出阶段为多元网络型或复杂系统型结构，以外向型知识共创为主。案例揭示了服务创新过程中行动主体参与度、知识共创和服务创新绩效的内在影响关系，为探究多主体服务创新内在机理提供了理论框架。