这位导师我看了挺久才下笔。一方面，他的硬指标真的很扎实——澳门大学工商管理学院 Business Intelligence and Analytics 方向的副教授，2025 年起担任 Decision Sciences Journal 的 Co-Editor-in-Chief。MIS Quarterly 2025 年 6 月那篇关于在线社区新成员的论文是他参与的。这种学术任职 + 顶刊产出的组合，在澳门高校的 BI 方向里算第一档。
但另一方面——讲真，我看完整个组的细节之后，心情挺复杂的。这个组适合的人很窄，而我看到的申请者里，能匹配上的不到三分之一。所以这篇文章不只是推荐，更多是帮你判断'你到底适不适合'。下面我把能查到的和不能查到的都摊开。
一、导师与组的真实情况
Yingpeng Zhu，澳门大学 FBA（工商管理学院）的助理教授（部分页面标 Associate Professor，履历显示近期有晋升迹象）。研究方向集中在三块：在线内容与情绪传播、社交媒体的用户行为、医疗领域的人机协作。他之前在 HKUST Business School 待过 Global Business 项目，毕业生导师圈里熟。
组内公开信号速览（截至 2026 年 5 月）：
- 在读 PhD/PhD-track 学生：澳大 FBA 官网没列详细 People 页，具体在读人数未查到确切数字
- 近 3 年通讯/一作论文：在 MIS Quarterly、Information Systems Research（在审）、INFORMS 系列、Decision Sciences 各一篇
- 学术任职：Decision Sciences Journal Co-Editor-in-Chief（2025 起）
- 在研项目：与某医疗机构的 Physician-Augmented AI 合作（已提案，未公开金额）
我个人感觉，他属于'有自己的方向偏好、且愿意花时间带学生写顶刊'的类型。但要求也对应地高——你 proposal 阶段就得能用 IS 顶刊的话语体系讲清楚问题，不能只会跑模型。
二、研究方向 + 近期论文
方向 1：情绪在在线内容传播中的角色
他自己最重要的几篇都在这条线上。研究情绪如何影响 user-generated content 的扩散、emotion in online communication 的因果识别。
方向 2：在线社区的新成员留存
这是 2025 年 MIS Quarterly 那篇的核心——为什么有些在线社区能持续吸纳新成员、有些不能。
方向 3：医疗 AI 协作中的偏见
'Unveiling Bias in Human-Machine Learning Collaboration'——这是近 2 年开始的新分支，应该是新基金催出来的。
代表论文
Emotions in Online Content Diffusion
Information Systems Research · 2024 年系列
这条线是他个人 IP 最强的——你如果能在这个题目上提出新的实验设计，邮件回复率会高很多。
Online Communities Depend on New Members
MIS Quarterly · 2025 年 6 月
这是组里最近最显眼的产出。他在朋友圈里也提到过——这种 publicly excitement 不常见。
Unveiling Bias in Human-ML Collaboration
未公开 venue · 提案阶段
这条线我没把握说它已经成熟到能直接写 RP——但作为申请期间的 follow-up topic 可以聊。
三、如何套磁入组
套磁友好度评级：🟡 被动接受型
主页没有明确 opening，但近 2 年他在 LinkedIn 上零星提过招生需求。回复率一般，但 RP 写得对、第一段写得好，能让他停下来读完的概率不低。
切入角度 1：情绪传播的反事实因果识别
邮件关键词：propensity score matching、natural experiment、emotion contagion in social media
切入角度 2：新成员留存的 onboarding 机制设计
邮件关键词：online community governance、field experiment、user retention
切入角度 3：医疗 AI 协作中的医生信任
邮件关键词：human-AI trust calibration、clinical decision support、physician augmentation
四、申请建议（具体到工具）
1. 学历背景准备
本科最好是信息系统、计算机、统计、经济、定量社会学。商学背景没问题但需要补强方法。
2. 核心技能准备
Python（必备，pandas + scikit-learn 至少）、R（IS 圈用得多，做计量回归用得到）、SQL（处理大数据集必备）、因果推断方法（Imbens-Rubin 那一脉的工具）、文本挖掘（spaCy 或 transformers 库）。
3. 申请材料准备
CV 里至少要有一段定量研究项目，不是课程作业那种。Statement 里第一段直接讲你做过的具体研究问题。Writing sample 如果有 working paper 最好。
五、谁适合申 / 谁不适合申
适合：信息系统背景 + 因果推断 + 文本挖掘的组合。
如果你本科是 MIS、计算社会科学、统计学、定量经济，做过 social media data 项目，会用 propensity score matching、DID 这种工具——你是这个组的目标用户。
不太适合：纯计算机背景但对商学问题没概念的
他要的不是'会跑 transformer'，是'会用计量方法讲一个商学问题'。这两件事的差别比你想的要大。
不太适合：纯传统商科背景，没有任何代码经验的
本科是会计、市场、人力的同学，如果代码基础完全是零，会非常吃力。建议先补 Python 和 R 再申。
六、毕业去向速览
坦白讲，他作为澳大正式 PI 时间不长，自己组里已毕业的学生数据我能查到的不多。但澳大 FBA Information Systems / BI 方向的 alumni 主要去向是：1）港澳本地高校教职（澳大、岭大、澳科大）；2）大陆 211 院校（北邮、北科、暨南、华南理工的商学院）；3）大湾区互联网公司的应用研究岗（腾讯 CDG、阿里 DAMO、字节）；4）少数去欧洲做 postdoc。
七、学费、奖学金与生活成本
澳门大学 PhD 标准奖学金：约 20000 澳门元/月（约合 17500-18000 人民币），含学费豁免。少数项目可拿到澳大 UMMS（University of Macau Macao Scholarship），月薪可上浮到 25000+ 澳门元。4 年期合同，含医疗保险。生活成本：澳门住宿单间约 4500-7000 澳门元/月，吃饭交通约 4000 澳门元/月。读博净收支判断：能存下来，每月可结余 6000-8000 澳门元。这个数字在港澳读博里属于偏高的。
收尾的一句话
如果你瞄准的是 IS 顶刊、未来想进高校教 BI/MIS，这个组是港澳地区少有的能配上你雄心的选择。但你得先确认自己手里有 RP 能讲清楚的方法和问题，不然这个组会让你很痛苦。
你最纠结的点是哪个——是 BI 方向适不适合你，还是澳门作为读博地点本身？这两件事的纠结点完全不同。
