1、1商务智能技术在网络众包市场中的应用摘要：近年来网络众包这一新兴商业模式正迅速崛起，展现出广阔的发展前景，然而出现的供需信息不对称、信用体系不健全等问题成为制约其持续快速发展的瓶颈。文章从信息技术的角度出发，利用商务智能的相关理论、工具和方法，构建包括供需自动化匹配、知识成果在线综合评价以及智能化信用评估为主体的商务智能框架，为解决网络众包市场出现的一系列问题提供有益的探索。 关键词：众包；商务智能；供需匹配；成果评价；信用评估 人类社会进入知识经济的时代，知识创新成为知识经济系统中的一个重要环节。随着通信基础设施和 IT 技术的迅速发展，互联网正逐渐成为知识创新的重要媒介，众包正是在这种背景
2、下产生。2006 年的 6 月在美国连线杂志上，Jeff Howe 首次为众包下了一个定义：众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的（而且通常是大型的）大众网络的做法。在国内，众包模式又被称为威客模式，近年来发展也很迅速，在短短数年内威客网站就达上百家之多。例如任务中国、猪八戒威客网、K68 等。在这种模式下，需要科技创新的企业可以将自己的技术难题通过网站发布，并提供一定的资金来招募人才解决企业难题。同时每一个有一技之长的知识型人才都可以在平台上寻找适合自己的任务，提交知识成果后就有机会获得一定的报酬。这种模式降低了创新成本，同时满足供需双方的需求，具
3、有良2好的发展前景，并且由于可供交易的知识创新成果涉及各行业领域，参与门槛也很低，吸引了包括在校大学生、退休工程师和科技人员等大量知识型人才的积极参与。然而近年来网络众包市场却从高速发展阶段进入了瓶颈阶段，出现很多难题亟待解决，突出表现在以下方面： （1）使用效率较低，搜索成本较高。目前的网络众包交易平台中，企业发布的任务和知识型人才的匹配模式较为粗略，依然停留在人工检索方式，效率较低。尤其在海量信息的情况下，创新人才难以在众多的任务信息中找到适合自身能力的创新任务，同样对企业来说也很难在茫茫的人才海洋中迅速寻找到满意人选。 （2）供需双方与众包平台三方之间均缺乏相互信任。由于对这种新兴交易模
4、式不熟悉，对有技术需求的企业来说，担心是否能在网站上顺利地找到合适的人才，确保发布的任务得以解决，否则的话就可能白白遭受损失。而知识人才却担心付出了大量时间和精力来创造知识成果却无法得到企业的认可，甚至受骗上当得不到任何报酬，这些信任方面的问题直接制约了供需双方对这种交易模式的参与意愿。 （3）过度竞争造成人力资源浪费。目前众包平台多采用任务发布方驱动的交易模式悬赏模式，即企业先给出任务和奖金，然后参与竞争的人才分别来完成任务并提交成果，企业认为完成得最好的人得到奖金。在这种模式下，众多的应标人中只有一个能中标获得报酬，其他应标人则无功而返。因此这种悬赏制交易模式存在严重缺陷，由于信息不对称，
5、“柠檬市场”现象日益突出，不但造成大量的人力浪费，并且严重打击了知识技能较高的参与者的积极性。 3（4） 知识成果的价值难以评估。知识产品的特殊性使得其价值标准因人而异，往往很难准确评估，由此造成的纠纷也很难得到合理解决，严重影响了众包平台的信誉，因此怎样对知识产品进行科学合理的价值评估成为目前网络众包市场亟待解决的问题。 面对这些问题，除了运用传统的经济管理理论和方法来完善管理制度、改进管理模式，优化交易机制等措施之外，更有效的方法是利用信息技术，采用智能化手段解决目前网络众包市场中出现的搜索效率低、成果验证难、信用程度差等一系列问题。因此本文提出构建面向网络众包市场的商务智能架构，从技术角
6、度为解决这些难题提供有益的探索。 一、 面向网络众包的商务智能框架 本文构建的面向网络众包市场的商务智能框架主要包括三部分：交易前的供需双方自动化匹配模块、达成交易后的知识成果在线综合评价模块以及和各个模块紧密联系的智能化信用评估模块。 供需匹配模块是双方顺利达成合作意向的前提和基础，而成果评价模块则是双方顺利完成交易的重要保障，信用评估模块则依赖于成果评价模块的评价结果，同时又为今后的供需匹配提供数据支持。 （如图 1 所示） 二、 供需自动化匹配 供需智能匹配的主要工作流程包括信息预处理、特征指标提取、匹配度计算等三部分，最终形成对某一需求任务的人才匹配策略和对某一知识人才的任务匹配策略等
7、两种匹配策略，为供需双方在众包平台上能进行高效的信息检索提供强大的智能服务支持（如图 2 所示） 。 41. 信息预处理。信息预处理包括非法信息智能识别和个人隐私资料屏蔽。网络的开放性使得众包这种商业模式容易被非法活动所利用，比如发布悬赏攻击某网站、传播恐怖信息等，这些行为具有明显的违背社会伦理道德甚至触犯法律的性质，使得众包网站容易成为违法犯罪的帮凶，目前在许多众包网站上都可以看到悬赏代写毕业论文等相关任务，因此如何监控和识别有害信息，是众包发展过程中不可忽视的问题，因此在数据预处理阶段，可以采用文本挖掘和其他数据挖掘技术相结合的方式，分析提取非法信息的典型特征，对企业发布的任务需求和创新人
8、才个体发布的个人资料信息等进行合法性检测，同时设计科学合理的信息安全保护机制，在保证不影响交易双方必要的相互了解的前提下，对涉及到的企业和创新个体的隐私信息进行合理屏蔽。 2. 特征指标提取。本阶段将供需双方提供的非结构化和半结构化的信息进一步处理，构建统一的指标体系，将各项信息规范成标准的指标数据。由于众包交易涉及的行业领域各不相同，为了将各种信息进行规范统一，可以采用相对较成熟的语义本体技术，结合各种常识数据库、本体数据库、ISO 标准等通用的规范化文档来构建指标体系，并据此采用数据挖掘技术、自然语言处理技术等对各种类型的信息进行指标提取。 3. 供需匹配度计算。为方便供需双方都能在众包平
9、台上根据自身需要进行智能查询，可分别建立面向任务需求的人才推荐流程和面向人才的任务推荐流程。在以指标形式存储任务需求和人才资料的基础上，针对不同的交易模式制定不同的匹配策略。在人才招标模式中，企业根据任务需求首先确定符合基本能力资格要求的人才，形成基本匹配，然后5提取出主要特征指标对每个知识型人才进行综合能力评估，最终确定最佳 的匹配人才列表。而在大众悬赏模式中，面对众多的悬赏任务，可以根据人才自身的基本情况通过基本匹配明确适合其参与的任务范围，然后针对每个人才的特长和任务的具体情况，采用一定的指标匹配度计算方法计算指标得分，并以此对各个任务按优先级进行排序，形成推荐任务列表。 三、 成果在线
10、综合评价 由于知识成果具有无形性和可复制等特点，并且知识产品存在价值评估、知识产权等诸多问题，因此能否建立科学合理的知识成果评价机制就成为网络众包市场能否持续健康发展的关键问题之一。为此可以依靠技术手段建立智能化的成果评价模型，通过对成果进行真实性检验，完成度检验，成果综合评价等一系列处理流程，构建对知识成果的科学评价机制。 1. 真实性检验。知识创新成果的真实性主要体现在原创性和防伪性两方面。 （1）原创性检验。检验该成果是否是任务完成者的原创成果，而不是剽窃他人已有的知识成果。在具体操作中可以利用搜索引擎等检索工具查询已有相关知识成果的信息并采用数据挖掘手段进行模式匹配，以验证该知识成果与
11、以往成果的相似度，并结合该领域的专家经验进行综合判别。 （2）防伪性检验。检验在任务招标等交易模式中出现的自问自答等作弊形式。分析以往舞弊交易中参与交易的知识产品的种类、价格等属6性特征以及参与交易的任务发布方所属行业、企业性质、企业规模、网络 IP 地址等交易主体的属性特征，采用人工神经网络等智能处理技术进行防伪性建模，识别各种交易欺诈行为。 2. 完成度检验。主要检验提交的知识成果与任务需求之间的拟合程度，在对任务需求进行指标化处理的基础上，对提交的任务成果也以同一指标体系为判别标准进行各项指标数据提取，按照各项技术指标的重要程度进行加权计算，并设定一定的阈值进行筛选来确定知识成果是否合格
12、。 3. 知识成果综合评价。在对知识成果进行真实性检验和完成度检验的基础上，结合知识人才的创新能力、任务完成速度、信誉等各项相关指标，以及专家评价、网友评价、供需双方互评等外部因素，采用统计分析等手段，对交易结果进行综合评价，回馈给供需双方。 四、 智能化信用评估 信用体系的建立是包括网络众包市场在内的所有电子商务交易得以持续健康发展的重要保障。鉴于信用体系的重要作用，利用信息技术构建智能化信用评估模型也是需要研究的重点之一。信用评估模块和供需匹配模块、成果评价模块都有着非常紧密地联系。构建智能化信用评估体系的数据主要来源于众包平台的内部交易信息和平台外部信息两部分，其中内部信息包括：（1）注
13、册信息。从注册模块中提取企业信息库和个体人才信息库的相关数据，包括企业所属行业、企业规模、注册资金和个人的职业、经历及以往荣誉和认证情况等。 （2）交易支付信息。从交易支付系统中提取参与众包交易的企业和个人的资金交易额、交易次数、7交易时间等信息。 （3）交易成果评价信息。从中提取知识成果的原创性程度、防伪性程度、完成性程度等指标数据，以及任务的完成速度和由其他网友、供需双方、相关专家的评论等构成的综合指标数据。外部信息包括：（1）由银行、税务等金融机构和政府机构提供的关于企业和个人的信用评估等级。 （2）通过搜索引擎等工具检索企业和个人在网络上的信用资料，对取得的荣誉和成果等正面信息可以提升
14、企业和个人的信用，而各种欺诈、造假等负面信息则降低其信用度。将各种数据源集成进入信用系统数据仓库，通过制定科学合理的信用评估策略，综合采用各种信用评价算法，实现对参与众包平台的企业和个人的信用综合评估。参考文献： 1. Howe， J. The Rise of Crowdsourcing. Wired Magazine，2006，14（6）： 1-4. 2. 李静，沈阳.基于威客网的知识市场研究.情报杂志，2007， （9）：60-61. 3. 乔梅，王颖.基于知识共享构建第三方知识市场模式研究.情报科学，2009， （3）： 348-350. 4. 魏拴成，邬适融.众包的产生、发展以及构建众
15、包商业模式应遵循的路径.上海管理科学，2010， （1）： 55-58. 5. 魏拴成.众包的理念以及我国企业众包商业模式设计. 技术经济与管理研究，2010， （1）： 36-39. 6. 余长慧，潘和平.商务智能及其核心技术.计算机应用研究，82002，19（9）： 14-16. 7. 刘平峰，聂规划，陈冬林.基于知识的电子商务智能推荐系统平台设计.计算机工程与应用，2007，43（19）： 199-201. 基金项目：国家自然科学基金项目（项目号：71171131） ；中国博士后科学基金资助项目（项目号：2012M520903） 。 作者简介：张朋柱，上海交通大学安泰经济与管理学院教授、博士生导师；吕英杰，上海交通大学安泰经济与管理学院博士生；刘景方，上海交通大学安泰经济与管理学院博士后。 收稿日期：2013-01-28。
