11月2日，应我系陈文波老师邀请，武汉大学经管学院高宝俊教授来我院做了题为“The Causal Inference of Online Reputation on Sales: A Regression Discontinuity Design的学术报告。ufc下注官方万飞老师、陈文波老师和30多名硕士生与本科生参与了交流活动。
高宝俊是武汉大学经济与管理学院教授，研究方向为商业大数据分析、信息系统与电子商务。主要关注如何基于海量结构化和非结构化数据，利用机器学习和深度学习算法将文本数据结构化，建立计量经济模型进行因果推断。Decision Support Systems, Tourism Management, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Information & Management, Electronic Commerce Research and Applications等国际重要期刊发表十余篇论文。
在电子商务平台，例如淘宝、ebay等平台中，根据网店的用户评论、销售数量等指标对网店进行评级是一种常见的网店评级机制，但这一评级机制到底对于促进网店的销售有没有、有多大的效用现有研究的结论并不一致。高教授的研究以来自猪八戒网的7400多家的企业数据作为研究数据集，研究了在线劳动力外包市场中企业的等级对于网店销售量的影响。但网店的销售量很显然受到众多因素的影响，如何克服变量遗失等带来的内生性问题是研究设计的重头戏。高教授通过归一化处理，将猪八戒网店中的多个等级归一化为统一的cutoff point,设计了一个断点回归模型。研究结果发现在平均程度上，一个等级的声誉的提升会带来32.5%的销量的提升。进一步的研究表明，声誉对于销售量的提升在声誉更低、个体而不是企业所运营的、非平台VIP会员、以及没有参加平台的顾客保障计划的网店中效应更加明显。这一点也说明，对于缺乏平台以及其他渠道来保障情形下，声誉对于销售具有更大作用。
高教授从数据的收集，模型的构建与识别以及最终结论方面进行了详细介绍。并与在场的老师和学生就模型中的reverse causality, bandwidth等问题进行了热烈讨论。
