2023年2月，Bevictor伟德教师管悦（第一作者）与华盛顿大学福斯特商学院Yong Tan教授、清华大学经济管理学院卫强教授、清华大学经济管理学院陈国青教授合作的研究成果“When Images Backfire: The Effect of Customer-Generated Images on Product Rating Dynamics”被UTD 24顶级期刊《信息系统研究》（Information Systems Research, ISR）接收并在线发表。
ISR是美国运筹与管理学会（INFORMS）旗下的知名期刊，被国际公认为信息管理领域的顶级期刊，是美国德克萨斯大学达拉斯分校选出的商学院最顶尖24种学术期刊（简称UTD 24）之一，也是金融时报评出的50本商学院顶级期刊（FT 50）之一。
该研究主要讨论了电商平台广泛存在的消费者生成图像（买家秀，以下简称CGIs）对后续消费者的购买满意度产生的影响，研究提出CGIs一方面可能带来期望不确认效应从而降低消费者满意度，另一方面可能降低消费者面临的产品不确定性从而提升消费者满意度。研究基于亚马逊平台的真实数据，使用双重差分模型，发现CGIs的出现降低了后续消费者的满意度水平，进一步分析表明CGI所在评论的评分以及CGI美学水平加剧了这种负向影响，而评论者的信息披露能够减轻该负向影响。对于不同产品类型的分析显示，该负向影响对于体验型产品相比于搜索型产品表现更为显著。最后，研究进一步通过线下的实验室实验验证了潜在的理论机制，结果表明实验组用户（有CGI）相比于控制组用户（无CGI）具有更高的产品期望水平和更强的期望不确认程度。以上发现为管理者提供了丰富的管理启示，商家和平台在利用CGIs引流的同时还应注意CGIs产生的消极影响，并采取合适的措施予以应对。
