好評獎勵在網(wǎng)絡(luò)購物過程中的廣泛推行,致使在線評論嚴重偏離真實情形.這一不正當競爭行為不但降低了在線評論的參考價值,而且破壞了網(wǎng)絡(luò)購物市場正常的經(jīng)營秩序.基于社會交易理論,構(gòu)建營銷者、消費者與網(wǎng)絡(luò)平臺三方參與的演化博弈模型,在考慮網(wǎng)絡(luò)平臺實施獎懲機制的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)分析買賣雙方關(guān)于好評獎勵計劃的博弈演化路徑、穩(wěn)定策略及參數(shù)變化對演化過程的影響.研究發(fā)現(xiàn):在不同的約束條件下,(0,0)或(1,1)是系統(tǒng)動態(tài)演化的穩(wěn)定策略;策略成本、額外收益和獎懲效用促進博弈雙方朝向(0,0)均衡點進行演化.根據(jù)買賣雙方的演化博弈特點,提出阻斷好評獎勵計劃實行的三點建議:提高好評獎勵的策略成本,降低好評獎勵的額外收益,加大網(wǎng)絡(luò)平臺的獎懲效用.
【部分圖文】：

３期?宋之杰，％好評槳勵影＿消費者在線評論的演化博弈分析?１〇１??心＝１?ＧＡ＝３，?￡Ｂ＝６ｆ?＾５＝１、辦＝２，策略成本Ｑ取值分別為３、２和１，策略成本Ｃｕ取值??分別為２、和１，?Ａ、Ｂ雙方博弈的初始比例為（０．６，?０．７），博弈雙方策略成本分別變化時的??演化結(jié)果如圖３（１）和圖３（２）所示．巾仿真結(jié)果可知，任意一方的策略成本Ｇ提高時ｆ其演化??路徑曲線的斜率將會變大，博弈雙方朝向（〇，〇）穩(wěn)定均衡點演化的速度將會變快．此外，策略??成本的提高，還將導致演化博弈系統(tǒng)鞍點的取值變大，進而提高了博弈雙方朝向（〇，〇）點演化??的概率．??圖３（１）?Ａ方策略成本變化的仿真結(jié)果?圖３（２）?Ｂ方策略成本變化的仿真結(jié)果??２）額外收益五變化對演化過程的影響．設(shè)演化博弈支付矩陣中的各參數(shù)取值為？．?Ｃｋ＝３，??辦＝１，?ＧＡ＝３，?Ｑｓ＝２，?＾＝１，?Ｇｓ＝２．額外收益取值分別為８，?９和１０，額外收益馬取??值分別為６、７和８，?Ａ、Ｂ雙方博弈的初始比例為（０．６，?０．７），博弈雙方額外收益分別變化時的??演化結(jié)果如圖令１）和圖４（２）所示．由仿真結(jié)果可知，任意一方的額外收益五降低時，其演化??路徑曲線的斜率將會變大，博弈雙方朝向（〇，〇）穩(wěn)定均衡點演化的速度將會變快．但額外收益??的減少，還將導致演化博弈系統(tǒng)鞍點的取值變大，進而提高了博弈雙方朝向（〇，〇）點演化的概??率，并降低了博弈雙方朝向（Ｕ）點演化的概率．??圖４（１｝?Ａ方額外收益變化的仿真結(jié)果?圖４（２）?Ｂ方額外收益變化的仿真結(jié)果??３）獎勵效用尸變化對演化過程的影響．設(shè)演化博弈支付矩陣中的各參數(shù)取值為；＝８，??￡＾＝３，以＝３，足４＝６，?

還將導致演化博弈系統(tǒng)鞍點的取值變大，進而提高了博弈雙方朝向（〇，〇）點演化??的概率．??圖３（１）?Ａ方策略成本變化的仿真結(jié)果?圖３（２）?Ｂ方策略成本變化的仿真結(jié)果??２）額外收益五變化對演化過程的影響．設(shè)演化博弈支付矩陣中的各參數(shù)取值為？．?Ｃｋ＝３，??辦＝１，?ＧＡ＝３，?Ｑｓ＝２，?＾＝１，?Ｇｓ＝２．額外收益取值分別為８，?９和１０，額外收益馬取??值分別為６、７和８，?Ａ、Ｂ雙方博弈的初始比例為（０．６，?０．７），博弈雙方額外收益分別變化時的??演化結(jié)果如圖令１）和圖４（２）所示．由仿真結(jié)果可知，任意一方的額外收益五降低時，其演化??路徑曲線的斜率將會變大，博弈雙方朝向（〇，〇）穩(wěn)定均衡點演化的速度將會變快．但額外收益??的減少，還將導致演化博弈系統(tǒng)鞍點的取值變大，進而提高了博弈雙方朝向（〇，〇）點演化的概??率，并降低了博弈雙方朝向（Ｕ）點演化的概率．??圖４（１｝?Ａ方額外收益變化的仿真結(jié)果?圖４（２）?Ｂ方額外收益變化的仿真結(jié)果??３）獎勵效用尸變化對演化過程的影響．設(shè)演化博弈支付矩陣中的各參數(shù)取值為；＝８，??￡＾＝３，以＝３，足４＝６，?．Ｃ７Ｂ＝２，?％＝２．獎勵心取值分別為０．５、１和１．５，獎勵取值分別為??０．５、１和１．５，?Ａ、Ｂ雙方博弈的初始比例為（０．６，?０．？），博弈雙方獎勵效用分另ｌｊ變化時的演化??結(jié)果如圖５（１）和圖５（２〕所示．．由仿真結(jié)果可知ｔ任意一方的獎勵效用提高時，其演化路徑??

１０２??數(shù)學的實踐與認識??５０卷??曲線的斜率將會變大，博弈雙方朝向（〇，〇）穩(wěn)定均衡點演化的速度將會變快．而且，獎勵效用??Ｐ的增加，還將導致演化博弈系統(tǒng)鞍點的取值變大，進而提高了博弈雙方朝向（〇，〇）點演化的??概率，并降低了博弈雙方朝向（１山點演化的概奉．??圖５（１）?Ａ方獎勵效用變化的仿真緒果?圖Ｓ：ｐ）＿?Ｂ方獎勵效用變化＿仿真結(jié)果??４）懲罰效用Ｇ變化對演化過程的影響．設(shè)演化博弈支付矩陣中的各參數(shù)取值為ｓ?＆?＝８，??（７４＝３，辦＝１，風４＝６，?Ｑｂ＝２，?Ｊ＾＝２．懲罰效用Ｑ取值分別為１、２和３，懲莉效用Ｇ＿ｇ取值??分別為１、１Ｊ．和２，?Ａ、Ｂ雙方博弈的初始比例為（０．６，?０．７），博弈雙方懲罰效用分別變化時的??演化結(jié)果如圖６（１）和圖６（２）所示．由仿真結(jié)果可知，任意一方的懲罰效用Ｇ提高時，其演化??路徑曲線的斜率將會變大，博弈雙方朝向（〇刈穩(wěn)定均衡點演化的速度將會變快．而且，懲罰??效用Ｇ的提高，還將導致演化博弈系統(tǒng)鞍點的取值變大，進而提高了博弈雙方朝向（０，０）點??演化的概率，并降低了博弈雙方朝向（Ｕ）點演化的概宇??６結(jié)論與建議??圖６（２）?Ｂ方懲■效用瘦化的仿真結(jié)果??本文基于演化博弈模型，并采用數(shù)值模擬仿真的方法，系統(tǒng)分析了營銷者好評獎勵計劃??影響在線評論偏離真實性的演化過程，并得到以下研究結(jié)論；１）與博弈雙方中至少有一方的??額外收益小于其策略成本與平臺的獎懲效用之和時，雙方最終必將演化博弈至（〇，〇）點的穩(wěn)??定均衡狀態(tài)，即營銷者不再實行好評獎勵計劃，消費者也不參加好評獎勵活動．茍當博弈雙方??
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本文編號：2839547