信息时代背景下社交平台技术革新——基于三方演化博弈分析.pdf
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1、第2 3卷 第1 3期2 0 2 3年 7月 科 技 和 产 业S c i e n c eT e c h n o l o g ya n dI n d u s t r y V o l.2 3,N o.1 3J u l.,2 0 2 3信息时代背景下社交平台技术革新 基于三方演化博弈分析王任大,李海峰(大连交通大学 经济管理学院,辽宁 大连1 1 6 0 0 0)摘要:针对大数据技术对于网络谣言管理的作用情况,构建包括政府、社交平台和监测部门的三方演化博弈模型,联立复制动态方程,求出该模型的均衡点并对其局部稳定性进行分析。运用MA T L A B软件对政府、社交平台和监测部门的演化过程进行系统仿真
2、,分析演化结果的原因,综合不同情境下三方博弈演化的结果条件,对现实中推进社交平台大数据建设给出合理建议。关键词:大数据;技术革新;三方演化博弈;系统仿真中图分类号:C 9 3 5 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 1-1 8 0 7(2 0 2 3)1 3-0 1 3 9-0 9收稿日期:2 0 2 3-0 3-0 2作者简介:王任大(1 9 9 3),男,湖北黄冈人,大连交通大学经济管理学院,硕士研究生,研究方向为大数据对于管理的促进分析;李海峰(1 9 7 9),男,黑龙江牡丹江人,大连交通大学经济管理学院,教授,博士,研究方向为大数据分析与知识管理。自人类文明出现和语言系统建立以来,
3、信息沟通成为人类社会发展重要的推动力量。信息沟通是两人及以上个体通过沟通渠道,传递与交流信息、思想、观点、情感、愿望、意见达到相互了解和理解的过程1。而在交流沟通过程中除了真实的信息之外,还有非真实性的个人言论掺杂其中,这些非正当言论会在一定程度上带动社会舆论的走向,给当局者和社会稳定造成一定程度的影响,严重时还会危及政策的落实和人民的正常生活。谣言作为一种普遍的社会舆论现象,通常是通过口语的方式进行传播,第三次科技革命以来,互联网成了民众生活中非常重要的信息沟通渠道,在信息交流极大便利的同时,网络谣言也能凭借互联网信息快速扩散,其影响范围不再局限于2 0世纪前的口头传播和小范围地域性特点,传
4、播速度和影响范围也更加迅速和广阔,传播路径也更为复杂。从目前国内对于网络谣言的预防措施和研究情况来看,不少人群对于网络谣言和其危害性有一定程度的认识。卡普费雷的著作 谣言 中提到,美国著名学者彼得森和吉斯特对于谣言的定义是:“在人们之间私下流传的对公众感兴趣的事物、事件或问题未经证实的阐述和诠释”2。P e t e r s o n和G i s t3对于谣言的定义是:公众对于所关心的事物,所提出的一种未经证实的解释或者理由。巢乃鹏和黄娴4认为,谣言是在特定环境下,以公开或者非公开渠道传播的对于公众感兴趣的事物、时间或者问题的未经证实的阐述或者诠释。而在突发性事件之后,网络谣言会极大地影响民众的思
5、维判断和行为习惯,在自媒体快速发展的当今社会,以获取流量为前提,捏造歪曲事实、博人眼球的事件屡见不鲜,不仅对正确的社会舆情产生影响,也会一定程度上对于政府的公信力和社会经济稳定造成影响。2 0 1 1年3月福岛核电站事故之后,国内民众开始了一轮抢盐热,理由居然是网络谣传的“碘盐防核辐射”“海水污染会导致盐停产”等诸多不实言论,导致食盐价格飙升,以至于以食盐为原材料的工业和食品加工行业的成本攀升,破坏了正常的社会生产秩序5。随着国家防控新冠疫情政策的变化,各地又开始一轮新的以囤积感冒退烧药为主的热潮,不仅在短期内造成国内市场的退烧药品短缺和药品价格市场混乱,网络视频还教唆发达地区从偏远城镇利用美
6、团买药进行邮寄,更让一些交通欠发达地区的发烧人群无法及时买到退烧药6。而在这背后,造谣成本低、相关社交软件缺乏及时性管制措施也是这种现象屡见不鲜的原因。在智能手机和社交网络快速发展的同时,利用大数据技术对于网络言论进行爬取收集整理,在扩散范围对公众认知造成影响之前及时地进行遏制931是净化网络安全环境、实现网络言论透明自由的前提。利用算法监控、搜索和预测能力加以对微信朋友圈、微博的谣言治理,利用区块链溯源追踪的机制让相关的谣言记录无所遁形,实现对谣言发布者的追责和处罚7。国内学者对于网络谣言控制的研究非常广泛。姜胜洪8从传播机制上分析认为媒体应该自觉承担清除网络谣言的责任和义务,加强信息的透明
7、度。蔡立辉和杨欣翥9认为大数据可以对于相关舆情信息进行自动采集,通过优化算法和改进筛选条件,能够让大数据技术对于汇总的信息进行分类和整理,对存有问题和危险的网络舆论再进行人工鉴别和跟踪调查,把握社会舆情信息之间的联系。刘宪权1 0从刑事立法预防谣言传播的角度对突发性危害公共治安的谣言事件进行分析,认为严重社会危害性的谣言本质上是一种不纯正的网络犯罪行为,这种行为通常在某种程度上属于传统犯罪的网络“异化”,应该从立法和司法层面上进行相应法案的出台和惩处,对已有的不同谣言类型造成的损失要 追 究 当 事 人 的 财 产 损 失 赔 偿。崔 金 栋等1 1认为在大数据时代下,利用爬虫技术对相应的知名
8、社交软件、新闻门户网站以及辟谣平台进行数据爬取,在对数据进行分类整理后对相应的用户行为进行分析,溯源分析网络谣言传播的源头,进行相应的辟谣措施能够很快控制谣言的大范围传播。冯强和马志浩1 2对网络食品谣言进行分析,发现食品谣言会增加公众对于食品问题的恐慌程度,还会对该类食品的产业链和以出售该类食品为生活来源的群体造成极其恶劣的影响。而不同社会阶层对于这些不实言论的反应,以低收入群体的大龄女性居多,而现在社会中,这类群体占比很大。国外 学 者 也 对 网 络 谣 言 展 开 了 诸 多 研 究。D o n g1 3分析了不同程度的网络谣言对于大学生的影响,发现谣言强势和弱势的区别很大程度上在于信
9、息与个人关联度的大小,与该个体关联度越大的谣言越容易被相信。而在接触之前,个体会有信息锚点,符合锚定假设,当该信息与个体该领域的锚定点越接近也越容易被接受,而对于谣言不同程度的信任也会对后续的辟谣沟通产生影响。R i t z h a u p t等1 4研究了佛罗里达州在信息交流时候的不同,发现数字鸿沟对于不同阶层、不同地位和性别的人对于信息的获取都有着不小的影响。S o o d e h和A b o o z a r1 5利用S F N(s i n-g l e f r e q u e n c yn e t w o r k)模型和真实拓扑网络来模拟现实中的谣言传播情况,发现一个人对于谣言的信任程度很
10、大程度上取决于他的社交圈中的其他人的相信程度,这个数量越多,人们对于谣言的信任程度越高,而时滞现象会让谣言即使是受到控制后仍会继续影响一段时间。P r i y a n k a和R a n j a n1 6从反谣的方向出发,基于个体信念值为基础构建遗传算法模型,解出最小反谣的集体用户数目,得出从消除谣言影响方面的支出最少、影响最小的效果。与传统模型相比,减少了谣言的4%影响。综上所述,国内外学者对于大数据在防疫方面的现状分析和成果阐述上,为本文探索提供了佐证基础。其一,现有的谣言传播渠道基本上都是建立在社交软件上的,对于通过相应的立法和规范,来让平台自身对于谣言的发现和遏制是阻断谣言传播的重要途
11、径;其二,需要加强突发性事件的谣言监测系统和技术升级。鉴于此,本研究基于研究对象的有限理性假设,通过演化博弈分析及系统仿真分析,构建政策部门、社交网络平台和监测部门的三方动态演化博弈模型,分析对于网络谣言的控制规范行为的演化稳定策略及主体选择达到理想状态的稳定条件,探讨三方之间的互动关系和影响选择的主要因素,探索不同情境下选择的合理性。1 演化博弈假设和模型建立1.1 演化博弈模型假设假设社交网络平台、政府和监测机构都是有限理性的,采用动态演化博弈法对有限理性的社交网络平台、政府和监测机构之间的关系进行研究。1.2 各个主体的行为策略在人们日常交流过程中,社交网络平台是人们网络沟通的主体,鉴于
12、各个平台要求用户注册和使用时的个人信息收集程度不同,对于用户发布信息的检测程度和推广层面也不尽相同。各个平台对于采用大数据技术规范自己社交网络的程度千差万别,最好的审核方式是人工审核,但是无疑会消耗掉大量的时间和精力,没有公司能够达到让平台发布的全部信息进行人工审核的规模。而大数据爬虫技术能够在短时间内对大量的网络最新数据进行爬取,利用人工智能识别来对其中的统一信息进行分类和汇总,对于其中涉及煽动公众情绪、不实言论和对于其他用户产生误导性质的信息进行锁定,再借助区块链的追踪,能够定位发布者的信息,从源头上打击谣言的发布。基于现状,社交网络平台采取的行为策略集S1=X1采用,X2未采用。“采用”
13、是指该平台引进大数据技术对平台发布的信息审核进行改善;“未采用”是指软件平台还041 科技和产业 第2 3卷 第1 3期 是沿用传统的信息审核技术。政府的行为策略集S2=Y1调控,Y2不调控。“调控”是政府投入一定的人力、物力和技术对相关平台企业进行技术辅助升级和监督,对于实施升级监督的企业进行补贴或者奖励,对于未实施而导致出现谣言扩散造成社会影响的企业进行相应的处罚;“不调控”是指政府不采取其他措施,也不干预各个平台采取何种预防谣言技术。监测部门的行为策略集S3=Z1监察,Z2很少监督,“监察”是指监测部门能够对现有的社会舆情现象进行监督和及时反馈,对于异常的社会舆情情况进行及时汇报;“很少
14、监督”是指监测部门放宽对该平台信息的监督程度。1.3 博弈模型相关损益参数的假设及含义参数界定见表1。表1 参数界定参数分类参数含义收入和效益A社交媒体平台采用大数据相关技术革新后的收入A1社交媒体平台沿用传统技术的收入A2谣言情况改善带来的政策机构公信力提升的效益A3社交媒体平台的评价提升带来的效益A4成本和支出B社交媒体平台技术革新后的运营成本B1社交媒体平台沿用传统技术的运营成本B2政策机构对于社交媒体平台技术革新提供支持的成本B3社交媒体平台谣言散播带来的不良舆论的平息成本B4数据监测机构的运营成本B5奖励和补贴C政策机构对采取技术革新的社交媒体平台的运营补贴C1政策机构对于数据监测机
15、构的补贴和奖励C2处罚和损失D政策机构对于监测机构渎职的处罚D1政策机构对于社交媒体平台谣言散布造成不良舆论的处罚D2不良舆论扩散导致的政策机构的公信力下降损失和经济损失D3不良舆论扩散导致的社交媒体平台的评价下降带来的经济损失D41.4 博弈主体采取行为策略的概率假设在政府、社交平台、监测机构3个博弈主体的初始阶段,社交平台选择“采用”的策略的概率为x,选择“未采用”策略的概率为1-x,其中0 x1;政府选择“调控”的策略的概率为y,选择“不调控”策略的概率为1-y,其中0y1;监测机构选择“监察”策略的概率为z,选择“很少监督”策略的概率为1-z,其中0z1。2 三方演化博弈模型的构建2.
16、1 建立模型根据参与演化博弈的各个主体的行为策略选择进行组合,可以得出3个主体之间的博弈组合共8种,即(X1采 用,Y1调 控,Z1监 察)、(X1采用,Y1调控,Z2很少监督)、(X1采用,Y2不调控,Z1监察)、(X1采 用,Y2不 调 控,Z2很 少 监 督)、(X2未采用,Y1调控,Z1监察)、(X2未采用,Y1调控,Z2很少监督)、(X2未采用,Y2不 调控,Z1监察)、(X2未采用,Y2不调控,Z2很少监督)。根据设置的假设参数可得,当出现的策略组合为(X1采用,Y1调控,Z1监察)时,调控新技术得到的管理成效A1,社交平台改善和运营成本B1,政府提供技术支持成本B3,政府给予社交
17、平台的补贴C1,政府给予数据监管平台的补贴C2,管理改善会给政府带来的公信力提升A3。平台的管理评价上升A4,与此相应的可以得到政府、社交平台和监测机构在其他策略组合下的其他情况的收益对比,见表2、表3。2.2 演化博弈模型分析2.2.1 社交平台的复制者动态方程“复制动态”和“演化稳定策略”是演化博弈理论的两个核心范畴。“复制动态”是对有限理性的参与主体策略调整过程的动态描述和分析。演化博弈过程中,博弈各方会调整各个策略的选择,分别构造社交平台、政府和监测机构行为策略的复制动态方程。表2 监测机构选择Z1严于职责时的收益矩阵策略调控Y1不调控Y2采用X1(A1+A4-B1+B3+C1,A3-
18、B3-C1-C2,-B5+C2)(A1+A4-B1,A3,-B5)未采用X2(A2-B2-D2-D4,-B4-C2+D2-D3,-B5+C2)(A2-B2-D4,-B4-D3,-B5)表3 监测机构选择Z2很少监督时的收益矩阵策略调控Y1不调控Y2采用X1(A1+A4-B1+B3+C1,A3-B3-C1,-D1)(A1+A4-B1,A3,0)未采用X2(A2-B2-D2-D4,-B4-C2+D2-D3,-D1)(A2-B2-D4,-B4-D3,0)141 王任大等:信息时代背景下社交平台技术革新 假设社交平台选择“采用”策略的期望收益为K1 1,选择“未采用”策略的期望收益为K1 2,平均期望
19、收益为K1,对应的期望为K1 1=y z(A1+A4-B1+B3+C1)+y(1-z)(A1+A4-B1+B3+C1)+(1-y)z(A1+A4-B1)+(1-y)(1-z)(A1+A4-B1);K1 2=y z(A2-B2-D2-D4)+y(1-z)(A2-B2-D2-D4)+(1-y)z(A2-B2-D4)+(1-y)(1-z)(A2-B2-D4);K1=x K1 1+(1-x)K1 2=A2-B2-D4+x(A1-A2+A4-B1+B2+D4)-y D2+x y(B3+C1+D2)。社交平台的行为策略的复制动态方程为F(x)=dx/dt=x(K1 1-K1)=-x(x-1)A1-A2+A
20、4-B1+B2+D4+y(B3+C1+D2)。2.2.2 政策部门的复制者动态方程假设政府选择“调控”策略的期望收益为K2 1,选择“不调控”政策的期望收益为K2 2,平均收益为K2,对应的期望收益为K2 1=x z(A3-B3-C1-C2)+x(1-z)(A3-B3-C1)+(1-x)z(-B4-C2+D2-D3)+(1-x)(1-z)(-B4-C2+D2-D3);K2 2=x z A3+x(1-z)A3+(1-x)z(-B4-D3)+(1-x)(1-z)(-B4-D3);K2=y K1 1+(1-y)K1 2=-B4-D3+x(A3+B4+D3)-y(C2-D2)-x y(B3+C1-C2
21、+D2)-x y z C2。政府行为对应的复制动态方程为F(y)=dy/dt=y(K2 1-K2)=y(y-1)C2-D2+x(B3+C1-C2+D2)+x z C2。2.2.3 数据监测机构的复制者动态方程假设数据监测机构选择“监察”策略的期望收益为K3 1,选择“很少监督”策略的期望收益为K3 2,平均收益为K3,对应的期望收益为K3 1=x y(-B5+C2)+x(1-y)(-B5)+(1-x)y(-B5+C2)+(1-x)(1-y)(-B5);K3 2=x y(-D1)+(1-x)y(-D1);K3=z K3 1+(1-z)K3 2=-y D1-z B5+y z(C2+D1)。监测机构
22、对应的复制动态方程为F(z)=dz/dt=z(K3 1-K3)=-z(z-1)-B5+y(C2+D1)。2.3 演化博弈模型的稳定性分析2.3.1 均衡点求解对于社交平台、政府、监测机构三方群体演化,可以通过联立已经建立的3个复制动态方程来进行分析,但不能直接判断出整体系统会最终演变成哪一个均衡点。基于此,先求解出模型系统的均衡点,再利用雅克比矩阵来对系统各个均衡点的局部稳定性进行分析。让F(x)=0、F(y)=0、F(z)=0,联立起这3个复制动态方程,进行相应的赋值后可以得到以下的方程组:对方程组求出对应的雅克比矩阵为-x(x-1)A1-A2+A4-B1+B2+D4+y(B3+C1+D2)
23、=0y(y-1)C2-D2+x(B3+C1-C2+D2)+x z C2=0-z(z-1)-B5+y(C2+D1)=0 令F(x)=0,F(y)=0,F(z)=0联立方程组可求得该模型所对应的动态均衡点。一共1 1个,分别为E1(0,0,0),E2(1,0,0),E3(0,1,0),E4(0,0,1),E5(1,1,0),E6(1,0,1),E7(0,1,1),E8(1,1,1),E9-(C2-D2)/(B3+C1-C2+D2),-(A1-A2+A4-B1+B2+D4)/(B3+C1+D2),0,E1 0-(C2-D2)/(B3+C1+D2),-(A1-A2+A4-B1+B2+D4)/(B3+C
24、1+D2),1,E1 11,B5/(C2+D1),-(B3+C1)/C2。J=J1 1J1 2J1 3J2 1J2 2J2 3J3 1J3 2J3 3 =-(2x-1)A1-A2+A4-B1+B2+D4+y(B3+C1+D2)-x(x-1)(B3+C1+D2)0y(y-1)(B3+C1-C2+D2+z C2)y(y-1)(B3+C1-C2+D2+z C2)x y(y-1)C20-z(z-1)(C2+D1)(2z-1)B5+y(C2+D1)。241 科技和产业 第2 3卷 第1 3期 2.3.2 均衡点稳定性分析E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7、E8共同组成了演化博弈域的边界,(x,y,
25、z)|x=0,1;y=0,1;z=0,1,由此围成的区域M是三方博弈的均衡解域,即M=(x,y,z)|0 x 1,0 y 1,0 z1,在区域中的其他3个点E9、E1 0、E1 1,也可能满足条件。社交平台、政府和监测机构组成的复制动态系统中,其他3个点都具有意义,需要具体进行条件讨论。从曾德宏1 7关于多群体动态演化均衡的渐进稳定分析方法中对于稳定均衡点的借鉴,根据李雅普诺夫第一法稳定性判定:在所有解对应的雅克比矩阵中,如果特征值全部为负,则该均衡点是稳定均衡点;若其特征值中存在正数,则该均衡点不是稳定均衡点,若特征值之中除了负数外,还有为零的值,则该均衡点的稳定性不能由特征值的符号判定。将
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