研究项目
一套基于评论的推荐系统：根据评论的有用性及积极情绪来推荐产品
M. Haikel-Elsabeh（法国矿业电信学校联盟商学院）、Maria Olmedilla Fernandez（SKEMA 商学院）、 J. C Romero（巴黎第九大学）
我们提出了一套适用于eWOM社区的推荐系统。该系统可根据用户发布的产品在线评论向其他用户提供建议。这项工作旨在了解如何将机器学习的算法转化并应用于eWOM社区的评论数据，从而创建一个优化的推荐系统。
人工智能与人力资源管理
Yujie Cai（SKEMA商学院）、Guoyang Zheng（北京大学）
我们探究了现代组织中人工智能对人员管理职能的影响，并根据平台企业及其他采纳人工智能技术的企业提供的相关数据，探讨了在当代组织中，人工智能的特性（例如：强度、使用权和透明度）对各团队成员行为的影响。此外，我们还将人的要素（例如：人格特质、个人行为）、管理实践、领导行为和组织氛围纳入研究框架。本研究可对人机互动和人工智能系统的人性化实施提供建议。
当算法要求披露信息时：探讨GeoMatching应用程序中的“存在与隐私”权衡
Zhenzhen Zhao（SKEMA商学院）
GeoMatching应用程序利用地理位置和用户资料信息，在两个人之间构建联系。为了建立连接，用户必须披露他们的信息，而这种信息披露取决于该应用提出的算法。这项研究旨在从算法层面研究信息披露。我们通过引入“存在与隐私的权衡”，来解释信息披露的要求与用户使用GeoMatching的态度之间的关系。
基于eWOM与社会行为来改善用户产品偏好的混合推荐系统
Maria Olmedilla Fernandez （SKEMA商学院）、M. Haikel-Elsabeh（法国矿业电信学校联盟商学院）、J.C Romero（巴黎第九大学）
传统的推荐系统通常以总体评价作为推荐项目的参考，这就引发了“冷启动”和数据稀少问题。这项研究旨在减少因这些问题引发的不良后果，并在eWOM社区的大背景下优化推荐的预测结果。
我们提出了一个混合推荐系统。它将采集社会变量和eWOM变量，并使用Kmeans算法进行降维，同时利用协作过滤的SVD++算法来优化推荐精确性。
应用NLP技术来说明在线评论可靠性的理由
Maria Olmedilla Fernandez （SKEMA商学院）、J.C Romero （巴黎第九大学）、M.R. Martínez-Torres （塞维利亚大学）、S. Toral（塞维利亚大学）
网上评论的可信度至关重要，尤其是对于那些希望针对产品做出更明智决定的用户以及信誉可能受损的网站而言更是如此。
本研究提出了一个使用两种自然语言处理模型（NLP）的分类系统，来预测有用和真实的在线评论。此外，我们还能使用关键词提取器模型来描述这些评论最重要的特征。
公共价值观在人工智能专利中的表述
Philip Shapira （曼彻斯特大学和佐治亚理工学院）、Barbara Ribeiro（SKEMA商学院）、Sergio Pelaez （佐治亚理工学院）
近年来，在发明人和受让人的不懈努力下，公众对人工智能应用自主知识产权有了越来越多的认可，这使得人工智能专利申请和奖励急剧增多。此外，有关人工智能可能引发的后果这一问题也越来越多地受到公众关注。本研究正在开发一种方法，以评估人工智能的发展和影响，并确定公众价值如何在人工智能专利中得以表述。
有关人工智能的消费者心理学
Alican Mecit（SKEMA商学院）和Margherita Pagani（SKEMA商学院）
人工智能的消费者心理学关注个人对市面上的算法及人工智能工具的反应、互动与思考。该领域的研究侧重于不同主题，例如：心理感知、代理和信任，它们均基于消费者对人工智能和其他自动化工具的认知及情感印象。
利用人工智能增加创造力
Margherita Pagani（SKEMA商学院）和Yoram (Jerry) Wind（宾夕法尼亚大学沃顿商学院）
尽管人工智能（AI）系统越来越多地被应用于商业流程的方方面面，但它们如何影响管理者的创造力这一问题尚悬而未解。我们利用一种混合方法，探讨了人工智能系统对人类创造力的影响，同时还确定了人工智能对人类创造力影响的解释性概念框架。
企业家的左膀右臂？人工智能在创业领域对人类创造力的影响
Nathan Sorin（SKEMA商学院）和Margherita Pagani（SKEMA商学院）
最近，有关人工智能的研究再次取得进展，特别是就自然语言处理（NLP）这一领域，这使得研究创造力的学者们开始重新审视机器不可能掌握创造力这一假设。鉴于创造性的人工智能系统往往被业内人士用来增强而非主动完成创造性的任务，我们的研究旨在通过调查创造性的人工智能如何在创业背景下影响创意的产生，来帮助创造者从理论上理解这一现象并将其付诸实践。