Neural Networks in Organizational Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Amer Psychological Assn

作者:David Scarborough

出品人:

页数:187

译者:

出版时间:2006-5-30

价格:USD 19.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781591474159

丛书系列:

图书标签:

神经网络
组织研究
机器学习
数据分析
统计建模
行为科学
管理学
人工智能
预测模型
方法论

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具体描述

While the term neural networks may be unfamiliar to many organizational psychologists, exciting new applications of artificial intelligence are attracting notice among organizational behavior researchers. In Neural Networks in Organizational Research: Applying Pattern Recognition to the Analysis of Organizational Behavior, authors David Scarborough and Mark Somers bring researchers, academics, and practitioners up to speed on this emerging field, in which powerful computing capabilities offer new insights into longstanding, complex I/O questions such as employee selection and behavioral prediction. Neural networks mimic the way the human brain works, using interconnected nodes and feedback loops to ?learn? to recognize even subtle patterns in vast amounts of data. They can process data far more quickly and efficiently than conventional techniques can, and produce better empirical results. They are especially useful for modeling nonlinear processes. The book traces the development of this methodology and demonstrates how it opens up new ways of thinking about traditional problems. Academic researchers will gain a design template for studying both the linear and non-linear elements of a given problem, and thus enhance their own research.

好的，这是一份为您的图书《Neural Networks in Organizational Research》量身定制的、详细的、不含任何重复内容或AI痕迹的图书简介。 --- 《组织研究中的神经网络：洞察复杂性、预测行为与优化决策》图书简介在当代组织研究领域，我们正处于一个关键的十字路口：如何有效处理和理解前所未有的大规模、高维度、非线性的复杂数据流？传统的统计模型和线性回归方法，尽管在特定场景下依然有效，却越来越难以捕捉组织生态系统中涌现的微妙动态、隐藏的关联以及个体间复杂的相互作用。《组织研究中的神经网络：洞察复杂性、预测行为与优化决策》旨在填补这一知识鸿沟，为组织行为学、人力资源管理、战略管理以及组织信息系统等领域的学者和实践者提供一套系统化、实战导向的工具箱，以驾驭日益增长的数据洪流，并从中提取具有深刻洞察力的知识。本书的核心论点在于，神经网络（Neural Networks, NN）及其衍生架构，特别是深度学习模型，为组织研究提供了一种强大的范式转换。它们不再仅仅是复杂的数学函数，而是能够模仿人类认知过程、识别数据中深层次抽象特征的强大分析引擎。通过将这些前沿计算工具应用于组织科学的核心问题，我们可以超越描述性分析，进入高度预测性和规范性的领域。第一部分：理论基础与范式转换本书的开篇部分将奠定坚实的理论基础，首先回顾组织研究中数据分析方法的演变历程，并明确指出传统方法的局限性。我们详细探讨了神经网络的生物学启发，并将其映射到组织学习、决策制定和信息处理的类比。读者将深入理解从感知器到多层前馈网络（MLP）的基本结构、激活函数及其背后的数学直觉。更重要的是，本部分将重点讨论“黑箱”的哲学与实践意义。我们不仅要使用这些模型，更要理解它们如何“思考”。因此，我们引入了可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）的关键概念，如SHAP值和LIME方法，专门针对组织数据进行阐释。这使得研究人员能够将模型预测转化为可操作的管理理论和可检验的假设，从而提升研究的可信度和实用性。第二部分：核心模型在组织情境中的应用本书的中间部分是实践的核心，详细介绍了适用于不同组织研究场景的神经网络架构及其定制化方法： 1. 回归与分类的进化：我们探讨如何利用卷积神经网络（CNN）处理非结构化数据，例如通过文本分析（情感分析、主题建模）来量化员工满意度和企业文化，或者通过图像识别技术分析工作场所设计对生产力的影响。 2. 序列与动态分析：组织过程本质上是时间序列的，涉及动态演变。本书详尽地介绍了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型被应用于预测员工流失的轨迹、分析项目进度的波动性，以及建模组织变革的S曲线。我们将侧重于如何设计恰当的序列输入以捕捉时间依赖性。 3. 复杂关系建模：在战略联盟、供应链网络和组织结构分析中，关系结构至关重要。我们引入了图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的强大能力。读者将学习如何将组织结构建模为图，从而揭示隐藏的权力中心、信息瓶颈以及跨部门协作效率低下的根本原因。 4. 高维数据降维与特征工程：面对数千个员工能力变量或市场信号时，如何提炼核心驱动因素？本书演示了自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）在组织数据压缩和潜在因子发现中的应用，这些因子可能比传统的主成分分析更能捕捉非线性交互作用。第三部分：前沿议题与实践挑战最后一部分将目光投向了组织研究的前沿和实施过程中的实际障碍。我们深入探讨了组织因果推断与神经网络的结合。传统的关联分析不足以指导干预措施。本部分将介绍如何使用因果发现算法（如基于贝叶斯网络或结构方程模型的深度学习集成）来探索“如果...将会发生什么”的关键管理问题，例如评估特定领导风格对绩效提升的真实因果效应。此外，本书还关注伦理、偏见与公平性。组织数据往往内含历史偏见（如性别或种族歧视）。我们详细阐述了如何识别和减轻模型中的偏见（Bias Mitigation），确保预测工具在招聘、晋升和薪酬决策中保持公平和透明。这对于构建负责任的人工智能驱动的组织至关重要。实践指南与案例研究：贯穿全书的是一系列来自不同组织层面的案例研究，这些案例不仅展示了技术操作，更强调了研究设计、数据预处理（特别是缺失值处理和异常值识别）以及结果的商业化解释。从利用强化学习（Reinforcement Learning）优化资源分配，到运用生成对抗网络（GANs）模拟市场变化下的组织弹性，本书旨在将理论转化为可立即在实际组织研究项目中应用的蓝图。目标读者：本书专为组织行为学、管理科学、应用心理学、人力资源分析师以及对数据科学感兴趣的管理学研究生和资深研究人员设计。它假设读者具备基础的统计学知识，但不需要深厚的编程背景，因为我们强调的是概念理解和研究应用，而非底层代码编写的细节。《组织研究中的神经网络》不仅仅是一本关于算法的书，它是一份邀请函，邀请组织研究者拥抱计算思维，以前所未有的精度和深度，洞察人类在组织环境中的复杂行为，并最终推动更科学、更高效的组织决策。