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基于不完美信息博弈的网上购物信任问题的分析

基于不完美信息博弈的网上购物信任问题的分析总第219期 2008年第1期计算机与数字工程 Computer& Digital Engineering V01．36 No．1 70 基于不完美信息博弈的网上购物信任问题分析王俊逸曹立明 (同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系 200092) 摘要随着网上购物在中国的快速发展，越来越多的网上欺诈和交易纠纷也不断发生。结合完全但不完美信息动态博弈和重复博弈的思想，通过博弈模型对网上欺诈产生的原因、条件、制约因素以及治理的途径作一些解释和探讨，并对我国健全网...

总第219期 2008年第1期计算机与数字工程 Computer& Digital Engineering V01．36 No．1 70 基于不完美信息博弈的网上购物信任问题分析王俊逸曹立明 (同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系 200092) 摘要随着网上购物在中国的快速发展，越来越多的网上欺诈和交易纠纷也不断发生。结合完全但不完美信息动态博弈和重复博弈的思想，通过博弈模型对网上欺诈产生的原因、条件、制约因素以及治理的途径作一些解释和探讨，并对我国健全网上信用机制提出一些建议。关键词网上购物完全但不完美信息动态博弈重复博弈计算机仿真中图分类号 0225 1 引言近年来，以B2C、C2C为代表的电子商务在我国发展迅速。根据中国互联网络信息中心(CNN— Ic)发布的第 19次《中国互联网络发展状况统计报告》显示：截止到2006年 12月底，中国的网民总人数达到了 13700万人，其中 15％的网民平时有网上购物的习惯 j。但是，随着网上购物的蓬勃发展，也伴随而来了越来越多的网上欺诈和交易投诉，根据消费者保护协会最新统计，2006年下半年，在增长最快的服务类投诉中，互联网服务以增幅54％位居第一，其中商品质量投诉占六成以上。本文将运用博弈论建立一些模型，结合不完美信息动态博弈和重复博弈的思想，解释当前一部分网上购物信用缺失的原因，并进一步分析提高互联网信用水平的一些途径和方法。 2 不完美信息一次博弈模型：商家的信用缺失动态博弈各博弈方的行为是有先后次序的，我们将所有博弈方都有关于得益的信息，但是至少部分博弈方缺乏博弈进程信息的动态博弈，称为“完全但不完美信息动态博弈”[2j。不完美信息博弈的基本特征是信息的不对称。在网上购物中，商家了解商品的质量，而消费者则很可能缺乏这方面的信息，因此他属于不完美信息博弈方。首先建立一个完全但不完美信息的双价商品交易模型作为分析的基本模型。 (1)博弈方：商家(博弈方1)和消费者(博弈方2) (2)博弈方的策略(参考图 1的扩展形) 第一阶段商家先决定商品质量的优劣，注意：第一阶段的商家是特殊的博弈方，对优劣的选择在交易发生之前就早已确定的，在此作为一个客观因素；第二阶段商家对商品选择高价与低价；第三阶段消费者选择买与不买。 (3)博弈方的得益(参考图 1的扩展形) 买 (H，V—HJ(0，0J(H—C，W—HJ(一C，OJ【L，v—LJ(0，0J(L，W—L】(0，0J 图 I 不完美信息的双价商品交易模型 P ，Pb——商品优、劣的概率，一般通过经验性的知识或平均情况得到。 V，w一分别表示优质商品和劣质商品的价值。 H，I一分别表示商家卖的高价商品和低价商品的价格。 c——商家将劣质品卖高价以次充好时所需要进行伪装的成本。 3 假定 (1)因为信息的不完美，消费者无法识别商品收稿日期：2007年4月5 Et，修回日期：2007年5月 11 Et 作者简介：王俊逸，男，硕士研究生，研究方向：智能分布式系统。曹立明，男，教授，博士生导师，研究方向：智能分布式系统。维普资讯 http://www.cqvip.com 第 36卷(2008)第 1期计算机与数字工程 71 优劣，他看到的只有高价与低价。(2)劣质品的商家卖低价视为正当交易，只有劣质品卖高价才是以次充好的欺诈行为。(3)根据现实情况，约定 V> w且 H>L，进一步得到 V—L>V—H>W—L>0 >W —H。首先分析 H—C<0或 H—CW—L>0，则消费者面对低价品买比不买合算，所以商家低价销售获利 L；而商家以次充好即使全部卖出也不过获利 H—C。因为 H—C< 0或 H—CV — H>W —L>0，可以放心购买。(1)商家在商品质量好时卖高价，次品时卖低价；(2)买方买下全部商品；(3)买方的判断是卖高价的一定是优质品，卖低价的一定是次品。这些判断和策略组合在 C>H或者C>H—L时构成了完美贝叶斯均衡，市场完全成功。现实购物中，伪装成本 c的大小依赖于消费者对商品信息的了解程度。要想从根本上解决网上购物中的欺诈问题，关键要提高伪装成本 c，一旦 C>H或 C>H—L，那么理性的商家就不会进行欺诈。中国现在的购物网站，提供了都只是商品的图片和一些文字说明。这些信息便于伪装，几乎不需要任何成本，根据模型，如果 C接近于 0，那么劣质品卖高价就不需要成本。而消费者是否购买取决于市场的情况，如果 pg(V—H)+pb(W—H)>0，消费者还会购买；如果 pg(V—H)+pb(W —H)<0，则消费者期望得益为负，消费者选择不买或者采用混合策略，这时市场已经接近失败，优质商家最终也只能退出市场。这种劣质品淘汰优质品进而破坏整个市场的机制称为“逆向选择”。通过上述分析可以得到这样的结论：伪装成本 c与价格的相对关系是决定网上购物信用缺失程度的关键性因素，伪装成本过低是导致网上欺诈屡见不鲜的一个重要原因，这不仅损害了消费者的利益，而且增加了交易过程中的不信任，从而会严重影响市场效率。 4 模型的扩展：随机结束的重复博弈模型传统购物中不仅消费者具有更多识别商品优劣的手段，而且政府也经常打击欺诈行为。可以将 C的含义推广，理解为卖方的全部欺诈代价，并把政府的惩罚归入进来，即 C=G+c ，c 代表原来狭义的伪装成本，G代表政府的惩罚。但是我国针对网上购物的监督力量有限，用传统政府打击的途径提高欺诈代价 c现阶段也有很大难度。针对一次博弈手段的局限，可以试图从重复博弈的角度来考虑。重复博弈就是将原来图 1的博弈重复进行很多次。现实中即使交易不存在欺诈，也不能保证消费者以后就一定会光顾这个商家。所以为了更符合现实中情况，考虑采用一种随机结束的重复博弈，假定在每一次交易结束，双方都预期有 P(0≤P≤1)的概率进行下一次交易。假定欺诈代价 C比较小。显然只有一次博弈的话，碰到劣质品的商家很可能会以次充好，信任机制被破坏。分析重复博弈对双方策略的影响。首先制定触发策略：只要交易事实上发生，消费者都选择购买，但是一旦发现高价买了次品，就中止未来所有的交易；商家的策略就是讲信用，但这需要 P足够大。商家如果在第一阶段碰到次品并打算欺诈 (对于无限次重复博弈，在其他阶段也一样)，获利 H—C，但失去了未来可能的交易机会。商家如果选择优质品卖高价，次品卖低价，那么以后每次交易的期望得益 M=P XH+P XL，贴现系数是 8= 1／(1+r)，其中 r为一个阶段的市场利率，与银行利率相关。商家坚持诚信经营的总得益是： +p X 6 X M+(P X 6 )X M+(P X 6 )X M+ ⋯ + ㈩当 +(一M+—— —— )>H—C (2) 一 lp x 0 > ) 时，以次充好是对商家来说得不偿失，理性的商家都会选择讲信用；而消费者就可以放心地购买。特别的，考虑 C>H—L的情况，此时保证市场成功所需要满足的最小概率 P =1／6(1一(M／(M +H—L—C)))，其中M+H—L—C10>P ，即只要 C>H—L，即使没有未来的交易可能，商家也会遵守信用。这显然与一次博弈的分析结果一致。重复博弈为改善网络信用状况提供一种新的思路：提升重复交易的概率 P来规范商家的行为。 P>P。是保证市场完全成功的约束条件，即使事实上双方以后没有进行实际的交易，但是只要双方预期交易的概率满足要求，那么相互信任就可以建立维普资讯 http://www.cqvip.com 72 王俊逸等：基于不完美信息博弈的网上购物信任问题分析第 36卷起来。 5 模型的进一步扩展：扩散效应与市场惩罚通过上述的博弈分析，可以看到网上欺诈普遍存在的原因：商家和消费者的信息极其不对称，导致商家以次充好的伪装成本低廉；我国对网络的监督力量不足，现阶段的政府惩罚作用有限；网络交易尤其是 C2C交易时，商家的流动性很大，双方预期再次交易的可能性 P不高，达不到 P 的要求。进一步观察公式 1和公式 2，定义 R=P×8× M+P ×8 ×M+⋯，则公式 2变为 L+R>H—C 即 H一(C+R)P0 卜万丽时，商家才会选择讲信誉，而顾客则可以放心购买。信息传播范围 m越大，R越大，c就越大，对应 P。就越小，使得现实中的 P更容易满足要求。如果考虑二级、三级的扩散效应，即没有直接被欺骗的人也会充当信息的传递者，传递范围m会呈几何级数增长，商家将面对消费者的急剧流失和成本的节节攀升，欺骗所获得的利益比起扩散效应带来的市场惩罚完全微不足道了。之所以在这里考虑扩散效应，是因为网络其实恰恰是最适合的信息传播平台，以互联网为媒介，扩散效应的影响力将更加明显，欺诈行为传播的越广，商家就越是不敢在网上购物中作假。互联网的信息传播和共享将成为保障网上购物健康发展的有效手段。 6 模型仿真试验为了更形象地说明问题，采用计算机仿真来模拟博弈的过程。首先确定博弈模型的一些参数： H ：250，L=200，G +C1=25，P ：0．5，Pb：0．5，8 = 0．95。商家有两种策略：诚信经营和以次充好；而消费者的策略是放心购买，但是一旦发现被骗，就会利用扩散效应，使得 m个人不再和商家交易。因此仿真程序模拟的就是一个商家和 m个消费者之间的博弈。为比较各种不同策略给商家带来的利益，制定两种仿真方案。 1)商家一直选择诚信经营，每阶段都是优质品卖高价，劣质品卖低价，直到商家和所有的m个消费者都没有了预期再交易的可能才结束。 2)商家选择欺诈，在每次交易确实发生、而商品是劣质品时，商家都可以选择以次充好，随机选择一个作为欺诈阶段。一旦欺诈发生，就没有消费者再愿意交易，博弈结束。根据仿真方案，我们可以编写仿真程序，一次完整的博弈算法流程如下。 (1)博弈分为多个阶段。每阶段博弈开始都是随机选择一个消费者与商家对局。但除了第一阶段交易确定发生以外，以后每次交易是否发生都需要根据预期交易发生概率 P。 (2)如果交易没有发生，表示双方没有预期的交易可能。从传播范围 m中删去这个消费者，1TI 减 1。如果 m=0，则没有可以交易的人了，博弈结束，转(6)。否则，返回(1)。 (3)如果交易确实发生了，则交易开始。根据优质品概率P 决定当前商品的优劣，如果是优质品，商家卖高价，消费者买，商家得益 H的贴现值，返回(1)。如果是劣质品，则商家有两种选择：以次充好和诚信经营。 (4)如果诚信经营卖低价，得到L的贴现值。继续有机会和消费者博弈，返回(1)。 (5)如果选择以次充好，得到H—c的贴现值。但消费者会把商家的欺诈行为告知其余的m一1 个消费者，则没有可以交易的消费者，一次博弈过程就此结束。 (6)将商家每个阶段所得利益累加起来，得到一次完整博弈过程的总得益。对于不同的P和 m，维普资讯 http://www.cqvip.com 第 36卷(2oo8)第 1期计算机与数字工程 73 用不同的随机数流分别模拟两种策略 1000次，可以得到它们的平均得益。从图2可以看到，随着 P 的增加，商家的得益不断增加。在 P比较小的时候，欺诈的平均得益大于诚信经营的得益。但一旦 P增加到[0．1，0．15]区间之后，诚信经营获得的利益始终大于欺诈，并且随着 P的增加差距越来越大。这证明了增加 P的值的确可以有效保证市场完全成功，只要 P>P。，欺诈行为就是得不偿失的。临界概率 P。在[0．1，0．15]之间，逐次少量增加 △P，可以得到当P=P。：0．119时，诚信经营的平均得益 =230．0774，以次充好的平均得益 =230． 0589，两者最近似。理论计算得到的 P。应该 =0． 105，两者比较接近。交易发生概率P 图2 m=1时商家得益在不同交易发生概率下的变化信恳传播范围m 图3 保证市场成功的 P 在不同信息传播范围 m下的变化 P>P。保证市场成功，但现实中的 P。可能比较大。扩散效应的引入能有效降低 P 。根据图3 我们看到，随着 m的增加，临界概率 P 不断减小。在 in=1时，P。=0．119；而 in增加到 50时，保证市场成功的P =0．00234，降幅为98％。这使得现实中的P更容易满足P 的要求。仿真试验生动地揭示了整个博弈的过程，虽然商家预期和一个消费者下次交易的可能性不高，但是预见到扩散效应和一旦欺诈带来的 in个潜在客户的损失，理性的商家是决不愿冒险的。而网络强大的信息传播能力更是保证了这种市场惩罚的确实存在。 7 政策的建议第一，有效利用互联网传播信息，增加欺诈行为的扩散效应，使市场惩罚发挥作用。购物网站可以对商家做出公开的评定，曝光欺诈的行为；还可以提供给消费者自主交流的论坛。第二，美国的电子商务拥有完善的第三方认证，每次交易都有信用机构对交易双方进行信用评价 J。这种评价非常权威，其扩散效应的影响力更大，很值得我们借鉴。第三，可以建立消费者与政府交流的平台，通过消费者的举报来调查，惩罚欺诈行为。参考文献 [1]CNNIC．第 19次中国互联网络发展状况统计报告 [R]．中国互联网络信息中心，2007 [2]谢识予．经济博弈论[M]．上海：复旦大学出版社，2002 [3]谢识予．假冒伪劣现象的经济学分析[J]．经济研究，1997，(8)：71～78 [4]王晓燕．CtoC电子商务中的信任问题：一个进化博弈分析模型[J]．商业研究，2005，(6)：179—181 (上接第63页) 布式站点的应用，也提供了特殊的组件以区分数据管理和数据综合，数据分析和显示。参考文献 [1]J．Albrecht and W．Lehner．On—Line Analytical Processing in Distributed Data Warehouses．In IDEAS proceed— ings．IEEE Comput．Soc．Press，July 1998 [2]P．Bradley，U．Fayyad，and O．Mangasarian．Dat— aMining：Overview and Optimization Opportunities． In IN— FORMS：Journal of Computing，1998 [3]B．Carpenter，G．Fox，D．Leskiw，X．Li，and Y． Wen．Language Bindings for a Data—Parallel Runtime．NPAC — Syracuse University，Syracuse，New York 13244，1997 [4]J．Chattratichat，J．Darlington，Y．Guo，S．Hed— vall，M．Kohler，and J．Syed．An Architecture for Distributed Enterprise Data Mining．HPCN，Amsterdam，1999 [5]M．Craven and J．Shavlik．Using Neural Networks for Data Mining．Future Generation Computer Systems，1997． [6]DSTC．XML Metadata Interchange，1999．See Web site at http：／／www．dstc．edu．au／MOF／维普资讯 http://www.cqvip.com

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