普遍信任视角下城市居民绿色住宅支付意愿的影响因素:中国部分一线城市的证据

绿色住宅的推广和使用是降低建筑能耗、实现减排目标的重要途径.基于普遍信任视角,从居民内在心理因素与外在情境因素入手,系统构建城市居民绿色住宅支付意愿影响因素的研究模型,并探求普遍信任的一阶及高阶调节效应及影响该效应发挥作用的边界条件.结果显示,对于内在心理因素,普遍信任对居民绿色住宅认知与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,但易受到居民损失规避心理的负向影响;普遍信任对居民环境关心与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且易受到居民广告诉求(来源可靠性诉求和利已诉求)的正向影响;普遍信任对居民道德认同与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且易受到居民高解释水平的正向影响.对于外在情境因素,普遍信任对社会风气/群体压力与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且权威认证标识有助于增加居民对绿色住宅的"初始信任",助推居民主动购买绿色住宅社会风气的形成.基于实证研究结论,在政府、开发商及居民个体层面提出相应建议.     

负面在线评论及商家回复对顾客购买意愿的影响

从负面在线评论比例和失误严重性两个角度出发，通过引入归因理论、感知信任和商家回复等相关内容，探究负面在线评论对潜在顾客购买意愿影响机制和内部机理。对496份调查问卷所得数据进行统计分析，研究结果表明：负面在线评论比例和失误严重性都对潜在顾客购买意愿有显著的负向影响，且两者都通过影响失误的归属性归因、可控性归因、稳定性归因和感知信任影响潜在顾客购买意愿；在负面在线评论比例与失误严重性不同的情况下，商家应采取不同的回复策略实现节约成本与减小损失的目的。     

相信我吧,我只是个医学研究者

<正>医学研究者们已经不再能保障病人的私隐。他们正在寻找新的途径来建立信任关系。公开DNA信息的试验牛津,英国,郊区。不远处是罗杰·班尼斯特(Roger Bannister)第一次创下4分钟内穿越一英里记录的那条赛道。而在此时此刻,一场静悄悄的革命正在进行中。一百二十六个人正在报数,这些人或是患有一种罕见的风湿疾病,或是患病儿童的家长。他们正在参与一项关于此类疾病病变状况的研究。不同于仅仅提供样本或是填写一份问卷,然后在忐忑不安中期待有朝一日研究人员能够给出一     

创业团队分裂的原因与对策

在创业过程中,创业团队分裂是导致创业失败的重要原因,也是创业者普遍遇到的问题。导致创业团队分裂的原因既有观念上的差异,也有现实利益的冲突;既有理念的不同,也有制度上的不完善;既有内部的冲突,也有外部的诱惑。因此,创业者需要从创业文化、信任管理、换位思考、沟通效果、制度建设等各个方面提升创业团队的凝聚力。     

基层政府的政治信任问题研究

当前阶段,由于各种原因导致基层政府在政治信任上陷入危机。要提高社会公众对于基层政府的政治信任,不但要确立明晰的产权关系,树立正确的政绩观,还要建立完善的制度体系,依法"阳光行政",同时还要努力构建服务型政府、加强公职人员的诚信建设、提高公民的参与程度。     

基于信誉的新药发现平台信任机制

针对新药研发需要跨地域、跨学科合作的特点,建立了一个面向天然产物的新药发现平台。为了促进平台上各参与方进行联合研发,进而提高新药研发效率和成功率,需要支持参与方相互间进行可信度的评估,并在合作方间建立可靠的信任关系。本文将基于信誉的信任机制引入到新药发现平台中,通过收集各研发主体相互间的评价信息,综合考虑了节点能力、在系统中的参与度、时间因素,计算节点在整个网络中的全局信誉及节点间的局部信誉。最后,对所提出信任机制的有效性和抗攻击能力进行了实验验证,结果表明,该信任机制能够有效应用于新药联合研发中。     

构建和谐师生关系之我见

和谐社会需要和谐教育,和谐教育需要和谐的师生关系。没有和谐,就不会有良好的班级管理;没有和谐,也就没有师生的真诚交流。     

融合信任机制和HBMO算法的WSN能耗均衡分簇方法

针对无线传感器网络(WSN)中的能耗和安全问题,提出一种融合蜜蜂交配优化(HBMO)算法和轻量级信任机制的WSN分簇方法(LWT-HBM).首先,将WSN分成若干个小区,通过HBMO算法选择各自最优的簇头;然后,构建分簇结构,根据簇头和基站的距离设置簇的大小.在簇头能量消耗殆尽前,会利用HBMO选择替代簇头,以此均衡网络能源.在选择簇头的同时,融入轻量级信任机制,根据直接信任和间接信任值来评估节点的可信任度,避免恶意节点被选择为簇头.同时给出了一种精确能耗模型用来计算系统的整体能耗.通过实验将此方法与LEACH和TBCMA方法进行比较,结果表明LWT-HBM方法具有更低的能耗,有效的延长了网络寿命.     

基于多智能体的多维证据动态信任计算模型

信任度评估是基于行为的信任管理模型关注的核心内容。为使信任度评估所依据的证据源完备,运用信任管理思想方法,提出一种基于多维证据的信任度评估模型,该模型将主体网络操作行为层面的信息引入传统仅考虑交易反馈信息的信任度评估模型,基于交易反馈和网络操作行为两个层面的多维证据源进行信任计算,扩展了证据源,突破了只依据单一种类证据源进行信任评估而引起的缺陷;另外,应用改进的D-S证据理论来合成多维证据,较好地解决了证据不确定性的问题。     

基于多目标优化的多Agent信任联盟模型

基于交互历史建立信任联盟模型,采用多目标优化算法实现联盟信誉最大和联盟收益最大化的双目标优化。实验验证结果表明,模型对联盟的优化效果优于单纯追求联盟信誉或联盟收益最大化的单目标优化效果。