中国的新技术与组织行为学/人力资源管理：组织研究的数字化方法

《Management and Organization Review》：New Technology and OB/HRM in China: Digital Methods for Organizational Research

中国企业的数字化转型为组织研究开辟新前沿，通过平台数据捕捉实时动态，学者需将数据转化为理论。本专刊展示三篇论文采用数字实验、行为追踪和机器学习等方法，研究人际互动与危机生产力等现象，并探讨多模态数据与AI工具的应用前景，呼吁加强方法论严谨性、跨学科合作及平衡技术创新与理论深度。

　　

摘要

中国企业的数字化转型为组织研究提供了新的研究方向。随着工作场所平台的大量使用,产生了大量未被人为干扰的数据档案,这些数据能够持续、实时地反映组织运营的实际情况,这是传统调查方法无法实现的。学者们面临的核心挑战是如何将这些丰富的数据转化为有意义的理论。本期特刊重点介绍了三篇论文,这些论文通过创新的方法将详细的数据转化为有价值的知识。这些论文运用了数字情境实验、实时行为追踪以及机器学习辅助的理论构建技术,研究了从人际互动到危机应对中的各种组织现象。展望未来,我们探讨了非结构化多模态数据的潜力以及新的人工智能工具在简化复杂数据分析中的作用。最后,我们提出了研究议程,强调方法论的严谨性、跨学科的合作,以及在技术创新与理论深度之间保持平衡的必要性。

---

摘要

中国企业的数字化转型为组织研究带来了新的机遇。平台化工作环境及各类办公软件的应用积累了大量客观、真实的数据,这些数据能够持续、实时地反映组织运营状况,而这是传统调查方法难以捕捉到的。学者们需要解决的关键问题是如何从这些数据中提炼出有价值的研究主题和理论。本期特刊重点介绍了三篇论文,它们展示了如何运用创新方法将详细数据转化为有意义的知识。这些论文采用了数字情境实验、实时行为追踪和机器学习辅助理论构建等技术,研究了从人际互动到危机应对等组织现象。同时,文章也展望了非结构化多模态数据的潜力及新型人工智能工具在简化数据分析方面的作用。最后,我们提出了研究建议,包括加强方法论建设、促进跨学科合作,以及在技术创新与理论深度之间寻求平衡。

---

---