2022年6月，上外管院信息管理与决策科学系张明月副教授，以共同通讯作者身份在信息系统领域顶级期刊MIS Quarterly发表论文“Combining Crowd and Machine Intelligence to Detect False News on Social Media”（Volume 46, Issue 2, 2022, 977-1008, https://doi.org/10.25300/MISQ/2022/16256）。
在这篇论文中，张明月副教授与其合作者研究了如何结合人和机器的群体智慧来抑制当前的“信息疫情”，即，社交媒体上虚假新闻的泛滥。本研究观察到人机智慧在虚假新闻检测任务上的互补性，同时，社交媒体用户会在新闻评论中贡献其智慧，甚至直接举报虚假新闻。基于这些观察，该论文提出一个新框架，首先抽取社交媒体上的人类智慧和基于深度学习的机器智能，再设计一个考虑个体可靠性的贝叶斯聚合模型，以群体形式将人类智慧与机器智能有机结合，以达到高效且及时的虚假新闻检测。在微博和Twitter数据集上的数据实验表明该论文提出的“抽取-聚合”框架比黑箱模型取得更高的准确率，同时，实验还验证了人机智慧在该任务的互补性。研究不仅有助于抗击当前“信息疫情”，同时对研究混合智慧和群体智慧也有重要意义。
《MIS Quarterly》是信息管理领域排名第一的顶级期刊，具有较高的学术声誉，五年影响因子为12.413。该期刊是美国德克萨斯大学达拉斯分校遴选的24本商学院顶级学术期刊（简称UTD 24）之一，也是金融时报评定出的50本商学院顶级期刊之一（简称FT 50）。
Wei, X., Zhang, Z.*, Zhang, M.*, Chen, W., & Zeng, D. D. (2022). Combining Crowd and Machine Intelligence to Detect False News on Social Media. MIS Quarterly, 46(2), 977-1008.
