4月21日，管理学院第九十七期学术沙龙在46栋301会议室顺利举行。本期沙龙聚焦人工智能与组织管理的前沿议题，特邀卞青、王丹、谢鹏、彭利娟四位博士，就社会空间、机器学习、人机协同与仿真建模等前沿方向展开跨学科分享，吸引了众多师生积极参与。

卞青博士首先围绕移民社会空间与深度媒介化议题展开深度分享。他从空间理论切入，指出深度媒介化进程正在重塑移民群体的生存状态。移民通过建构族裔聚居区形成的社会空间，在数字技术的影响下，其运行逻辑发生深刻变化。研究创新性地提出了“地理空间—社会空间—媒介虚拟空间”的三维分析框架，依托编码研究方法，提炼出“气泡”这一本土化概念。研究发现，深度媒介化显著强化了移民社会空间在情感归属、组织动员与社会身份三重维度上的异构资源桥连效应与同构要素筛滤机制。报告最后指出，这一进程最终使移民社会空间呈现出"融合中的区隔"这一独特的"气泡"空间形态与结构特征，为理解数字时代的移民融合问题提供了新的理论视角。

王丹博士以《打开黑箱：可解释机器学习（XML）在组织研究中的应用与展望》为题展开分享。她系统梳理了统计建模、传统机器学习与可解释机器学习三大研究范式的核心差异，指出 XML 有效兼顾了模型预测准确性与可解释性，破解了机器学习应用中的“黑箱” 难题。报告重点介绍了基于演化模糊系统（EFS）的ALMMo、SAFL等事前解释模型，并以NBA球员绩效预测为例，实证展示了其优越性。她进一步从理论、方法与实践层面总结了研究贡献，提出 XML 在管理学研究中的实践指南与未来方向，为大数据时代组织管理研究提供了全新方法论支撑。

谢鹏博士的分享围绕《员工—AI协作如何塑造员工创造力》展开。他指出，尽管人机协作已成常态，但其对员工核心能力的内在影响机制尚未明晰。研究整合资源保存理论与个体-情境交互理论，揭示了员工—AI协作通过提升“技能延展力”进而促进创造力的中介路径，并识别出“AI使用焦虑”与“个人效用感知”是关键边界条件。基于多源、多时点的实证数据，他验证了上述模型，并强调组织在引入AI工具时，营造积极认知环境与管理员工情绪体验至关重要。

彭利娟博士以《群体仿真建模的核心理论与实践方法》为题，系统阐述了多智能体仿真模型（ABM）、有界信任模型、Network-SIR模型等群体仿真核心框架，对比了仿真建模与传统研究范式的差异，并结合网络舆论极化、旅游流空间演化等应用场景，演示了从理论构建、模型设计到结果验证的完整流程。她的分享为复杂社会系统下的消费者行为与群体决策研究提供了可借鉴的仿真方法与技术路径。

在随后的交流环节，与会师生围绕AI在管理研究中的应用范式、人机协作的效能边界、复杂模型构建的具体挑战等议题，与四位主讲人展开了热烈而深入的讨论。本期沙龙立足学术前沿，内容横跨理论构建、实证方法与计算实验，不仅深化了师生对数字技术所引发的管理与社会现象的理解，更从方法论层面拓展了研究视野，有效助推了学院高水平、跨学科的科研创新氛围。

沙龙现场