MS：人工智能帮助筛选创意

唧唧堂 · 公众号 · · 2024-07-06 22:02

正文

本期推荐一篇2024年2月发表在《营销科学MS》的论文《人工智能能在创意生成中起作用吗？基于理论的众包竞赛创意筛选模型》。人工智能（AI）在商业任务中的应用前景非常广阔，特别是在创意生成和筛选领域。随着企业对创新的需求不断增加，众包平台成为了获取大量创意的有效手段。然而，面对众包竞赛中生成的众多创意，如何高效地筛选出优质创意成为一个新的挑战。传统的专家评审方法存在数量有限、精力不足和客观性难以保证等问题，因此，研究如何利用AI技术辅助专家进行创意筛选具有重要的现实意义。

本研究探讨了AI是否能够在众包竞赛中帮助筛选创意。具体而言，研究者希望探讨AI模型是否能有效替代或辅助专家评审，从而提高创意筛选的效率和准确性。为了回答这一问题，研究者设计了一系列实验，通过对21个真实世界的众包竞赛中的4191个创意进行分析，测试了多种AI模型的效果。

论文首先使用了Hyve公司的众包平台数据，收集了21个不同竞赛中的创意。这些竞赛涵盖了不同领域和客户，确保了数据的多样性。研究者采用了八种不同的模型规格，这些模型包含了14个预测变量，并使用了四种不同的AI方法进行测试。这些方法包括最小绝对收缩和选择算子（LASSO）、贝叶斯堆叠、随机森林和RuleFit。研究者通过外部和内部交叉验证循环的方法来训练和评估模型性能。外部循环中，每次保留一个竞赛数据进行验证，其余20个竞赛数据用于训练模型。内部循环则通过交叉验证确定LASSO的惩罚参数，以控制模型的简洁性和避免过拟合。

研究结果显示，虽然当前的AI模型尚不能完全替代人类专家在选择最佳创意方面的作用，但在筛选出糟糕创意方面表现出色。最佳模型能够筛选出44%的糟糕创意，而仅牺牲14%的优质创意。此外，研究提出了一个新的预测变量——词汇非典型性，发现其在筛选创意方面非常有效，能够排除非典型的创意并保留专家评分较高的丰富创意。基于这些结果，论文建议在实际应用中可以使用AI模型来初步筛选创意，减轻专家的工作负担，使他们能够集中精力评审最有潜力的创意。

总之，这篇论文通过实证研究证明了AI在创意筛选中的潜力，为企业在创新管理中应用AI提供了理论依据和实践指导。未来，随着AI技术的进一步发展，AI有望在更多领域替代或辅助人类进行复杂的决策任务，提高整体效率和决策质量。

论文原文：

Marketing S, Volume 43, Issue 1

Can AI Help in Ideation? A Theory-Based Model for Idea Screening in Crowdsourcing Contests

J. Jason Bell, Christian Pescher, Gerard J. Tellis, Johann Füller

https://doi.org/10.1287/mksc.2023.1434

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