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人工智能模型和员工生命周期管理：
1.简介 创新、新技术和 Covid 19 大流行对人力资源管理 (HRM) 提出了新的挑战。这些变化不仅要求员工掌握一套新技能，还影响了任务的执行方式，并加剧了平台经济和平台劳动力的出现 (Illéssy、Huszár 和 Makó，2021；Makó 和 Illéssy，2020)。此外，信息系统极大地促进了存储和收集与个人相关的数据的过程，这为组织劳动力的决策提供了基础。文献中提出了许多用于分析这些信息的统计模型，但随着人工智能 (AI) 模型的普及，这些模型在 HRM 中的使用已变得普遍。AI 模型有两个特点使其有别于统计模型，也使得这些模型的使用比统计模型更受欢迎。它们的第一个特点是这些模型在非线性和噪声数据中的高性能（Ardabili 等人，2019 年；Nosratabadi、Szell 等人，2020 年）。第二个特点是这些模型能够从数据中学习以提高其性能。换句话说，机器学习和深度学习模型是 AI 模型的子集，它们能够在训练阶段识别数据中的趋势，甚至是非线性和噪声数据，以对数据进行分类或根据已识别的模式预测现象的行为（Nosratabadi、Ardabili、Lakner、Mako 和 Mosavi，2021 年；Nosratabadi 等人，2020 年）。因此，AI 模型已被用来利用这些特性，并找到人力资源管理不同阶段问题的适当解决方案。然而，文献中没有综合全面的研究来确定哪些人力资源管理问题可以通过 AI 模型来解决。因此，本研究旨在通过系统评价研究弥合文献中的这一空白，以确定 AI 如何能够帮助人力资源经理。为了评估 AI 在人力资源管理中的贡献，本研究使用员工生命周期 (EL) 模型。EL 模型实际上是一种人力资源管理模型，它解释了员工从受雇到离开组织的所有不同生命阶段。受此模型的启发，本研究旨在确定 AI 模型对 EL 管理每个阶段的贡献。因此，本研究打算回答的研究问题是：
基于 COVID-19 疫情证据，使用机器学习模型预测经济衰退
尽管在爆发前就会出现预警信号，但像 COVID-19 这样的事件引发的经济衰退更有可能是突然的打击。由于宏观经济预测可能会用于政策制定和规划，因此我们必须找到一种合理可行的方法来识别可能的经济衰退。机器学习在环境、医药和医疗保健、交通、金融和经济等各个领域发挥着巨大优势，帮助人们做出预测或决策。研究人员希望在本研究中探索机器学习作为预测经济衰退方法的有效性（Connaughton，2010；Liu & Tang，2022）。最近有一些关于预测由 COVID-19 等事件引起的经济衰退的研究。根据 Ludvigson 等人的研究，像 COVID-19 这样的事件是多周期的，在全球范围内具有巨大的影响，这与传统的经济冲击不同。根据他们的研究，他们使用了美国四十多年的数据，构建了一个代价高昂的灾难（CD）时间序列来衡量事件的成本并分析其动态影响。另一项研究侧重于预测问题的基本假设。他们根据一些要素，从历史上典型的经济冲击中合成当前冲击。Kuyo等人使用自然语言处理模型（NLP）进行情绪分析。包括朴素贝叶斯和N-gram在内的机器学习模型被应用于社交媒体数据。Chetty等人自己建立了一个粒度和高频级别的公共数据库，这有助于他们更精确地获得观察结果。Baker等人的研究主要关注事件引发的不确定性。Levanon利用马尔可夫转换模型来计算经济衰退的概率。在刘等人的研究中，大数据分析用于预测政府经济状况。他们设计了一个政府经济状况预警系统。研究人员考虑了相关的经济因素以及政策制定者面对这些情况的反应 (Ludvigson, Ma, & Ng, 2020; Primiceri & Tambalotti, 2020; Kuyo, Mwalili, & Okang'o, 2021; Chetty et al., 2020; Baker et al., 2020; Levanon, 2011; Liu & Tang, 2022)。在更广泛的背景下，研究人员致力于使用机器学习和数据分析方法来预测未来的整体经济或 GDP 增长。Nosratabadi 等人总结了先进的机器学习和深度学习模型在经济学相关领域的应用。根据他们的研究，SVR、朴素贝叶斯和 C4.5 决策树分类器、BP 神经网络、深度神经网络、人工神经网络 (ANN)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 等模型是经济相关领域使用的一些经典的机器学习方法。还总结了更多使用混合机器学习和深度学习方法的案例。另一组研究利用非参数分类和层次聚类等数据挖掘技术来研究 COVID-19 对 G20 国家经济的影响。在 Malladi 进行的研究中，使用包括线性 SVM (LSVM) 和 KNN 加权在内的机器学习方法来制作