好评奖励影响消费者在线评论的演化博弈分析

发布时间：2020-10-13 18:36

　　 好评奖励在网络购物过程中的广泛推行,致使在线评论严重偏离真实情形.这一不正当竞争行为不但降低了在线评论的参考价值,而且破坏了网络购物市场正常的经营秩序.基于社会交易理论,构建营销者、消费者与网络平台三方参与的演化博弈模型,在考虑网络平台实施奖惩机制的基础上,系统分析买卖双方关于好评奖励计划的博弈演化路径、稳定策略及参数变化对演化过程的影响.研究发现:在不同的约束条件下,(0,0)或(1,1)是系统动态演化的稳定策略;策略成本、额外收益和奖惩效用促进博弈双方朝向(0,0)均衡点进行演化.根据买卖双方的演化博弈特点,提出阻断好评奖励计划实行的三点建议:提高好评奖励的策略成本,降低好评奖励的额外收益,加大网络平台的奖惩效用.
【部分图文】：

３期?宋之杰，％好评桨励影＿消费者在线评论的演化博弈分析?１〇１??心＝１?ＧＡ＝３，?￡Ｂ＝６ｆ?＾５＝１、办＝２，策略成本Ｑ取值分别为３、２和１，策略成本Ｃｕ取值??分别为２、和１，?Ａ、Ｂ双方博弈的初始比例为（０．６，?０．７），博弈双方策略成本分别变化时的??演化结果如图３（１）和图３（２）所示．巾仿真结果可知，任意一方的策略成本Ｇ提高时ｆ其演化??路径曲线的斜率将会变大，博弈双方朝向（〇，〇）稳定均衡点演化的速度将会变快．此外，策略??成本的提高，还将导致演化博弈系统鞍点的取值变大，进而提高了博弈双方朝向（〇，〇）点演化??的概率．??图３（１）?Ａ方策略成本变化的仿真结果?图３（２）?Ｂ方策略成本变化的仿真结果??２）额外收益五变化对演化过程的影响．设演化博弈支付矩阵中的各参数取值为？．?Ｃｋ＝３，??办＝１，?ＧＡ＝３，?Ｑｓ＝２，?＾＝１，?Ｇｓ＝２．额外收益取值分别为８，?９和１０，额外收益馬取??值分别为６、７和８，?Ａ、Ｂ双方博弈的初始比例为（０．６，?０．７），博弈双方额外收益分别变化时的??演化结果如图令１）和图４（２）所示．由仿真结果可知，任意一方的额外收益五降低时，其演化??路径曲线的斜率将会变大，博弈双方朝向（〇，〇）稳定均衡点演化的速度将会变快．但额外收益??的减少，还将导致演化博弈系统鞍点的取值变大，进而提高了博弈双方朝向（〇，〇）点演化的概??率，并降低了博弈双方朝向（Ｕ）点演化的概率．??图４（１｝?Ａ方额外收益变化的仿真结果?图４（２）?Ｂ方额外收益变化的仿真结果??３）奖励效用尸变化对演化过程的影响．设演化博弈支付矩阵中的各参数取值为；＝８，??￡＾＝３，以＝３，足４＝６，?

还将导致演化博弈系统鞍点的取值变大，进而提高了博弈双方朝向（〇，〇）点演化??的概率．??图３（１）?Ａ方策略成本变化的仿真结果?图３（２）?Ｂ方策略成本变化的仿真结果??２）额外收益五变化对演化过程的影响．设演化博弈支付矩阵中的各参数取值为？．?Ｃｋ＝３，??办＝１，?ＧＡ＝３，?Ｑｓ＝２，?＾＝１，?Ｇｓ＝２．额外收益取值分别为８，?９和１０，额外收益馬取??值分别为６、７和８，?Ａ、Ｂ双方博弈的初始比例为（０．６，?０．７），博弈双方额外收益分别变化时的??演化结果如图令１）和图４（２）所示．由仿真结果可知，任意一方的额外收益五降低时，其演化??路径曲线的斜率将会变大，博弈双方朝向（〇，〇）稳定均衡点演化的速度将会变快．但额外收益??的减少，还将导致演化博弈系统鞍点的取值变大，进而提高了博弈双方朝向（〇，〇）点演化的概??率，并降低了博弈双方朝向（Ｕ）点演化的概率．??图４（１｝?Ａ方额外收益变化的仿真结果?图４（２）?Ｂ方额外收益变化的仿真结果??３）奖励效用尸变化对演化过程的影响．设演化博弈支付矩阵中的各参数取值为；＝８，??￡＾＝３，以＝３，足４＝６，?．Ｃ７Ｂ＝２，?％＝２．奖励心取值分别为０．５、１和１．５，奖励取值分别为??０．５、１和１．５，?Ａ、Ｂ双方博弈的初始比例为（０．６，?０．？），博弈双方奖励效用分另ｌｊ变化时的演化??结果如图５（１）和图５（２〕所示．．由仿真结果可知ｔ任意一方的奖励效用提高时，其演化路径??

１０２??数学的实践与认识??５０卷??曲线的斜率将会变大，博弈双方朝向（〇，〇）稳定均衡点演化的速度将会变快．而且，奖励效用??Ｐ的增加，还将导致演化博弈系统鞍点的取值变大，进而提高了博弈双方朝向（〇，〇）点演化的??概率，并降低了博弈双方朝向（１山点演化的概奉．??图５（１）?Ａ方奖励效用变化的仿真绪果?图Ｓ：ｐ）＿?Ｂ方奖励效用变化＿仿真结果??４）惩罚效用Ｇ变化对演化过程的影响．设演化博弈支付矩阵中的各参数取值为ｓ?＆?＝８，??（７４＝３，办＝１，風４＝６，?Ｑｂ＝２，?Ｊ＾＝２．惩罚效用Ｑ取值分别为１、２和３，惩莉效用Ｇ＿ｇ取值??分别为１、１Ｊ．和２，?Ａ、Ｂ双方博弈的初始比例为（０．６，?０．７），博弈双方惩罚效用分别变化时的??演化结果如图６（１）和图６（２）所示．由仿真结果可知，任意一方的惩罚效用Ｇ提高时，其演化??路径曲线的斜率将会变大，博弈双方朝向（〇刈稳定均衡点演化的速度将会变快．而且，惩罚??效用Ｇ的提高，还将导致演化博弈系统鞍点的取值变大，进而提高了博弈双方朝向（０，０）点??演化的概率，并降低了博弈双方朝向（Ｕ）点演化的概宇??６结论与建议??图６（２）?Ｂ方惩■效用瘦化的仿真结果??本文基于演化博弈模型，并采用数值模拟仿真的方法，系统分析了营销者好评奖励计划??影响在线评论偏离真实性的演化过程，并得到以下研究结论；１）与博弈双方中至少有一方的??额外收益小于其策略成本与平台的奖惩效用之和时，双方最终必将演化博弈至（〇，〇）点的稳??定均衡状态，即营销者不再实行好评奖励计划，消费者也不参加好评奖励活动．苟当博弈双方??
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