本书针对经管科研的特，明晰了人工智能在经管科研中的应用逻辑，系统介绍了判别式人工智能、生成式人工智能等技术在各类经管科研场景中的应用，在广泛综述前沿文献的基础上，精心架构内容体系，确保条块清晰、逻辑严谨，使知识衔流畅。本书具有如下几个特色。 一是以“科研生命周期”为主线，系统梳理了 AI 时代经管科研范式变革，介绍AI在文献综述、数据分析、实证研究、质性研究等核心科研场景的应用，分步骤解析 AI 的辅助机制，帮助读者建立“技术—流程—价值”的整体认知。
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版 权
内容提要
“AI时代经管学科的教学与科研丛书”编写指导委员会
《人工智能+经济管理科研方法》编委会
“AI时代经管学科的教学与科研丛书”序
编者序
第1章 AI时代经管科研的范式变革
1.1 AI时代的经管理论重构
1.1.1 理性人与算法人
1.1.2 经验决策与人机混合决策
1.1.3 微观行为与宏观涌现
1.1.4 计算科学与经管学科的融合
1.2 AI时代的经管研究方法
1.2.1 理论研究与实证研究
1.2.2 定性分析与定量分析
1.2.3 小模型范式与大模型范式
1.3 AI的局限性与人机协同边界
1.3.1 AI在经管科研应用中的局限性
1.3.2 人机协同的边界
第2章 人工智能+经管科研的流程与步骤
2.1 什么是好的研究
2.1.1 真问题：研究的起点
2.1.2 新见解：视角的重构
2.1.3 严谨论证：结论的科学保障
2.1.4 三种研究类型及AI应用
2.2 AI重塑科研的三要素
2.2.1 AI与研究者
2.2.2 AI与研究工具
2.2.3 AI与研究对象
2.3 AI+经管科研的基本流程
2.3.1 AI辅助研究设计
2.3.2 AI辅助科研实施
2.3.3 AI辅助理论贡献提炼
第3章 AI提示词在经管科研中的通用设计逻辑
3.1 AI提示词设计的基本原则
3.1.1 精准性设计
3.1.2 场景化设计
3.1.3 扩展性设计
3.2 AI提示词在经管科研中的通用框架
3.2.1 AI提示词与经管学科的融合
3.2.2 从理论到实践的AI提示词框架构建
3.2.3 提示词迭代优化方法
3.3 AI提示词在经管科研中的典型应用场景
3.3.1 跨模态交互：文本、数据与图表的协同设计
3.3.2 成功与失败的提示词对比
第4章 人工智能+经管理论构建与文献研究
4.1 AI+经管理论构建
4.1.1 理论构建的意义与流程
4.1.2 理论构建的经典方法与新路径
4.1.3 AI赋能理论构建的价值维度
4.1.4 AI优化演绎和归纳的路径
4.1.5 AI驱动经管理论创新的范文解析
4.2 AI+经管文献研究
4.2.1 文献研究中的提示词设计
4.2.2 AI辅助文献阅读与归纳
4.2.3 AI辅助文献热点分析
第5章 人工智能+经管科研数据处理与分析
5.1 AI+经管数据采集
5.1.1 AI+数据勘探
5.1.2 AI+数据抓取
5.1.3 AI助力多源数据融合
5.2 AI+经管文本数据分析
5.2.1 文本分类及经管科研应用
5.2.2 主题建模及经管科研应用
5.2.3 文本相似度计算及经管科研应用
5.3 AI+经管音频数据分析
5.3.1 音频的分类维度及数据背后的经济含义
5.3.2 音频数据挖掘方法及经管科研应用
5.4 AI+经管视频数据分析
5.4.1 视频分类的维度及经济含义
5.4.2 视频数据挖掘方法及经管科研应用
第6章 人工智能+经管实证研究
6.1 AI+实证研究
6.1.1 经管实证研究的基本流程
6.1.2 AI与实证研究的融合
6.2 AI+实证变量构建
6.2.1 判别式人工智能在变量构建中的应用
6.2.2 生成式人工智能在变量构建中的应用
6.3 AI+解释性实证研究
6.3.1 AI驱动的关联关系研究
6.3.2 AI驱动的因果关系研究
6.4 AI+预测性实证研究
6.4.1 AI与传统预测模型的融合
6.4.2 AI驱动的新型预测模型构建
第7章 人工智能+经管质性研究
7.1 AI+质性研究
7.1.1 质性研究在经管科研中的价值
7.1.2 质性研究的实施流程
7.1.3 质性研究中的局限性
7.1.4 AI对质性研究路径的改变
7.1.5 AI在质性研究应用中面临的挑战
7.2 AI+经管案例研究法
7.2.1 案例研究概述
7.2.2 案例研究的实施流程
7.2.3 AI在案例研究中的应用
7.3 AI+扎根理论研究
7.3.1 扎根理论概述
7.3.2 扎根理论的实施流程
7.3.3 AI在扎根理论中的应用
第8章 AI赋能经管科研论文优化与质量提升
8.1 顶级期刊针对大模型使用的政策
8.1.1 顶级期刊的政策
8.1.2 大模型辅助写作的“四原则”
8.2 AI赋能经管科研论文质量提升的应用场景
8.2.1 研究逻辑检验与模拟评审
8.2.2 期刊偏好分析与智能选刊建议
8.2.3 语言润色与表达优化
8.2.4 科研绘图智能优化
8.3 规避AI写作的学术合规风险
8.3.1 查重降噪策略
8.3.2 规避大模型“幻觉”风险
8.3.3 规避大模型合作使用风险
第9章 AI时代研究者的能力进化
9.1 AI时代研究者的核心能力
9.1.1 工具赋能与认知赋能
9.1.2 科技素养与学科深度的平衡
9.1.3 深度思考与判别能力
9.1.4 复杂系统下的创新力与决策力
9.2 AI时代经管科研的跨学科跨领域协作
9.2.1 科技与人文的交汇
9.2.2 经管学科与自然学科的融合
9.2.3 政产学研协同创新
9.3 AI时代的经管科研团队管理
9.3.1 AI时代的经管科研团队组织结构
9.3.2 AI时代的数据治理与知识共享
第10章 经管科研的AI伦理
10.1 AI伦理的基本内涵
10.1.1 伦理的概念
10.1.2 技术伦理的关注点
10.1.3 AI伦理的概念和新内涵
10.2 AI伦理的常见问题
10.2.1 虚假信息的甄别
10.2.2 数据泄露与知识产权
10.2.3 知识偏见
10.2.4 算法歧视
10.3 AI伦理问题的应对
10.3.1 大模型学术使用边界
10.3.2 人机双向互动
10.3.3 引注规范与全程监管
10.4 学术规范保障与AI检测平台使用
10.4.1 学术规范保障
10.4.2 AI检测平台的使用
参考文献
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