主讲人/Speaker：Professor Nan Hu(胡楠)，西安交通大学

时间/Date &Time：2021年1月6日（周三），2:00pm-4:00pm

地点/Venue：深圳大学汇星楼（科技楼）五楼，南特商学院会议室

交流语言/Language：中英文

主题/Title：文本挖掘在经管研究领域的应用—描述性创新、文化、气候风险、中美贸易战、老龄化等的文本度量和经济后果

内容简介/ Abstract：

  如何利用文本分析方法从公司披露文本中提取有价值的信息已经成为目前经管领域的一大研究热点。本次讲座将分享描述性创新、文化、气候风险、中美贸易战、老龄化、高管团队特征(语言风格)匹配等文本指标的衡量方法以及对应的经济后果研究。文本分析方法相比传统人工评分、问卷调查等研究方法，具备操作较为简单，数据质量受到较少因素干扰，可以实现大样本研究等优点。但要实现一项有深度的文本研究，学者们通常需要掌握从爬虫、PDF解析、数据清洗、中文分词到深度学习等大量复杂的计算机技术和自然语言算法。本次讲座还将系统讲述以上文本分析方法的操作流程，并且分享如何实现对文本特征的度量。

主讲人介绍/Biography of the speaker：

  胡楠博士, 2004年毕业于德克萨斯大学达拉斯分校。西安交通大学管理学院会计系教授、博士生导师。曾担任美国史蒂文斯理工学院、威斯康辛大学系统以及新加坡管理大学教师和博士生导师。胡楠教授的研究工作主要集中于通过运用交叉学科(会计、金融、信息、文本挖掘、深度学习、机器学习、人工智能和心理学)的方法来研究信息的价值。早期在基于在线用户内容（包含但不限于用户评论、博客、媒体曝光等）以及行为的信息质量和信息经济价值方向上做了大量前瞻性的工作。近期，在上市公司（中英文）非结构数据的信息抽取、文本挖掘、深度学习、信息价值做了大量基础研究。截止目前，在计算机科学、会计、金融、市场以及信息科学等领域发表了八十多篇学术论文和会议论文，其中3篇文章发表在UT Dallas商学院认定的24种期刊目录中、4篇文章发表在金融时报（FT）商学院认定的50种期刊目录中、5篇文章发表在ABS4, 19篇文章发表在ABS3期刊目上。文章谷歌引用超4382次，多篇文章单篇引用超过300次，是Springer出版社单篇引用全球排名前1%的作者，也是SSRN下载排名前10%的作者。

  胡楠博士的文章已经见刊在如会计领域的JAAF, JBFA, JAPP, RQFA，Abacus，EAR,信息领域的MISQ，JMIS, CACM, DSS, IEEE, JBR等，运筹领域的POM,计算机领域的World Wide Web(WWW )会议，信息领域的ICIS、WISE、AMCIS、HICSS会议，信息安全领域的USENIX会议，电子商务领域的ACMEC会议，会计领域的AAA，EAA会议，以及金融领域的FMA，EFA, WFA,以及管理领域的Academy of Management等会议。


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