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(河北工業(yè)大學 a.經濟管理學院；b.理學院，天津 300401)

0 引言

口碑是消費者之間關于所購產品或服務的一種非正式溝通，主要表現為消費者在購買產品時會借鑒他人對產品的評價，同時在購買后也會將自己的產品體驗與他人分享[1-2]。在電商環(huán)境下，借助社會化媒體平臺，口碑信息突破了時空限制，具有傳播范圍廣、速度快、信息量大等特點，對消費者的購買決策能產生更大影響[3]。有研究表明，在銷量預測、產品質量控制、電商售假監(jiān)管等方面，口碑信息扮演著越來越重要的角色[4-5]。然而，某些組織或個人在利益的驅動下，利用網絡信息監(jiān)管的缺失，弄虛作假，制造虛假口碑信息誤導消費者，直接影響口碑信息發(fā)揮其自身作用，嚴重制約電商和社會化媒體的健康發(fā)展。因此，本文研究電商環(huán)境下社會化媒體虛假口碑信息控制，探索行之有效的控制和優(yōu)化口碑信息的措施，有較強的現實意義。

社會化媒體虛假口碑信息控制研究屬于社會化媒體信息質量管理范疇。社會化媒體的出現與發(fā)展，個人不但是信息的接收者，并且都可以成為信息的發(fā)布者和傳播者，造成信息量大量增長且難以預測，加劇了信息質量管理的難度[6]。近年來，為解決新時代下的信息質量問題，眾多學者開始聚焦社會化媒體下的信息質量管理研究，主要涉及信息質量影響因素、不實信息控制等方面?；谏鐣襟w信息質量影響因素研究大多從網站平臺、消費用戶、政府部門等方面考慮[7-9]。社會化媒體不實信息控制研究則大多以信息質量影響因素研究結論為基礎，進行實證研究或建立相關理論模型，并提出管控措施[10-11]。然而，這些研究主要從信息理論的大范疇出發(fā)，沒有涉及到具體信息類型，對具體不實信息控制針對性不強。對于電商環(huán)境下的口碑信息核心問題，應該以電商平臺和消費者角度進行研究，以期取得更好的效果。因此，本文研究社會化媒體虛假口碑信息控制將是對現有研究的一個重要補充。

社會化媒體平臺是用戶分享信息的重要平臺，在平臺上用戶享有極大的參與性與自主性[12]，大量口碑信息在其中發(fā)布與傳播，同時虛假口碑信息也會通過這一渠道散布。因此，社會化媒體平臺在虛假口碑信息控制中起著至關重要的作用。虛假口碑信息會造成電商平臺形象受損，收益降低。出于自身利益考慮，電商平臺可能會協助社會化媒體平臺凈化電商環(huán)境，監(jiān)管網絡水軍、懲治職業(yè)差評師等，從而控制虛假口碑信息[13]。社會化媒體平臺和電商平臺均是以消費者為核心，消費者也是口碑傳播過程中的關鍵節(jié)點。消費者參與控制虛假口碑信息，發(fā)布真實口碑信息，積極質疑、凈化虛假評論，有利于電商環(huán)境下虛假口碑信息問題的解決[14]?？梢钥闯?，除社會化媒體平臺這一核心主體外，電商平臺與消費者均是社會化媒體口碑信息的主要參與方。因此，本文以社會化媒體平臺作為核心參與方，以電商平臺與消費者為主要參與方，構建社會化媒體虛假口碑信息控制模型是創(chuàng)新可行且有必要的。

演化博弈在有限理性假設前提下，可有效刻畫博弈人的學習機制和策略演化，已被廣泛應用于各個領域[15-16]。本文選擇演化博弈作為研究方法，建立演化博弈模型，并刻畫博弈行為演化過程，定量討論社會化媒體虛假口碑控制策略。由于應突出社會化媒體平臺為虛假口碑核心治理方，電商平臺和消費者為參與角色，且不考慮電商平臺和消費者之間的協同和制約效應對社會化媒體平臺控制虛假口碑的作用，因此未將其統(tǒng)一置于三方博弈框架下分析。主要以社會化媒體平臺控制虛假口碑為核心出發(fā)點，分別討論電商平臺的協助與不協助和消費者的參與與不參與所產生的治理效果，并闡述各方博弈下各因素對演化穩(wěn)定策略的影響，為找到最佳控制社會化媒體虛假口碑信息策略提供理論依據。另外，結合數值仿真模擬，分析影響虛假口碑信息控制的相關參數變化對演化結果的影響，從而探討出有效控制和優(yōu)化社會化媒體口碑信息的措施。

1 問題描述與模型假設

1.1 問題描述

本文基于演化博弈理論，研究電商環(huán)境下社會化媒體虛假口碑信息控制問題。博弈參與方為社會化媒體平臺、電商平臺和消費者這3個有限理性的主體，分別構建社會化媒體平臺與電商平臺、社會化媒體平臺與消費者兩個演化博弈系統(tǒng)模型。

社會化媒體平臺對虛假口碑信息有兩種應對策略，分別為控制虛假口碑信息和不控制虛假口碑信息。社會化媒體平臺對虛假口碑信息采取控制策略較不控制策略相比有以下幾點不同：一是采取控制策略收益較大；二是控制需要付出一定的成本；三是控制虛假口碑信息，提升口碑質量，會為電商平臺和消費者創(chuàng)造潛在收益；四是電商平臺協助水平會影響社會化媒體的治理積極性，從而決定社會化媒體對虛假口碑信息的控制力度。另外，若對虛假口碑信息采取不控制策略，會給協助控制的電商平臺和積極參與的消費者造成損失，其自身也會受到政府管理部門處罰。

電商平臺對虛假口碑信息控制起到輔助作用，其策略主要為協助社會化媒體控制和不協助社會化媒體控制。電商平臺采取協助策略會獲得額外收益，但也需付出一定的協助控制成本。同時，協助控制會相應減少社會化媒體平臺控制成本，并為其創(chuàng)造潛在收益。當社會化媒體不控制虛假口碑信息時，電商平臺出于減少虛假口碑信息對其平臺造成負面影響考慮，會有一定概率主動進行控制。若電商平臺和社會化媒體平臺對虛假口碑信息都不進行控制，造成虛假口碑信息泛濫，電商平臺會間接因信譽度下降造成損失。

表1 主要參數及其含義Tab.1 Main parameters and their implications

消費者在虛假口碑信息控制中的角色主要為參與治理，即策略為參與虛假口碑信息控制和不參與控制。其中參與控制主要表現為兩方面：一是信息素養(yǎng)較高，發(fā)布真實口碑信息；二是出于社會責任感，主動參與治理。若消費者選擇參與策略，付出一定參與成本的同時，會獲得相應的參與收益，也能得到社會化媒體平臺的獎勵。另外，也會間接為社會化媒體平臺創(chuàng)造收益。若消費者選擇不參與策略，有一定概率會散布虛假口碑信息，如一些職業(yè)差評師等，也會受到社會化媒體平臺的懲罰。

1.2 參數設計

將問題描述中的主要相關名詞與概念符號化，主要包括收益、成本、損失與其它約束變量4類，如表1所示。

1.3 模型假設

假設1：電商平臺選擇協助策略的概率為x(0≤x≤1)，則不協助概率為1-x；社會化媒體平臺選擇控制策略的概率為y(0≤y≤1)，則不控制的概率為1-y；消費者選擇參與的概率為z(0≤z≤1)，則不參與的概率為1-z。

假設2：在社會化媒體平臺與電商平臺博弈系統(tǒng)中，電商平臺協助有利于提高社會化媒體平臺控制積極性，控制力度較大，即1>μ1>μ2>0?？刂屏Χ戎饕谏鐣襟w平臺采取控制策略的成本以及為電商平臺創(chuàng)造的潛在收益，μ1,μ2↑?μ1P1,μ2P1,μ1C1,μ2C1↑。電商平臺主動協助控制概率主要體現在社會化媒體平臺不控制情況下，電商平臺采取協助策略的成本以及為社會化媒體平臺創(chuàng)造的潛在收益兩方面，λ↑?λC2,λP2↑，且0<λ<1。

假設3：在社會化媒體平臺與消費者博弈系統(tǒng)中，采取不參與策略的消費者散布虛假口碑信息概率和虛假口碑信息被誤認的概率共同決定消費者不參與控制的收益，δ1,δ2↑?δ1δ2G5↑。且δ1還單獨與散布虛假口碑信息消費者的懲罰量有關，δ1↑?δ1L5↑，其中0<δ1,δ2<0。消費者參與控制為社會化媒體平臺創(chuàng)造收益的比率在社會化媒體平臺不控制時體現。比率越高，社會化媒體平臺不控制策略潛在收益越大，γ1↑?γ1P4↑，其中0<γ1<1，γ1=1表示社會化媒體平臺選擇控制策略時，消費者參與為其帶來的潛在收益。同理可得，γ2↑?γ2P3↑，其中0<γ2<1，γ2=1表示消費者選擇參與策略時，社會化媒體平臺控制為其帶來的潛在收益。

2 模型構建與演化分析

2.1 模型構建

基于以上問題描述及模型假設，考慮2×2非對稱博弈，分別構建社會化媒體平臺與電商平臺、社會化媒體平臺與消費者在不同行為選擇下的收益矩陣，如表2、表3所示。

表2 社會化媒體平臺與電商平臺博弈支付矩陣Tab.2 Game payment matrix between social media platform and E-commerce platform

表3 社會化媒體平臺與消費者博弈支付矩陣Tab.3 Game payment matrix between social media platform and consumers

U1=y(G3+μ1P1-C2)+
(1-y)(G3-λC2-L1)

(1)

U2=yμ2P1-(1-y)L3

(2)

(3)

U3=x(G1+P2-μ1C1+C3)+
(1-x)(G1-μ2C1)

(4)

U4=x(G2+λP2)+(1-x)(G2-L2)

(5)

(6)

根據演化博弈理論可得，社會化媒體平臺與電商平臺策略選擇的復制動態(tài)方程為

Fu(x)=x(1-x)[y(μ1P1-μ2P1+λC2-C2+L1-L3)+G3-λC2-L1+L3]

(7)

Fu(y)=y(1-y)[x(P2-λP2+μ2C1-μ1C1+C3-L2)+G1-G2-μ2C1+L2]

(8)

V1=y(G4+G5+P3+R-C4)+(1-y)(G4+G5-C4-C5-L4)

(9)

V2=y(δ1δ2G5+γ2P3-δ1L5)+(1-y)δ1δ2G5

(10)

(11)

V3=z(G1+P4-C1)+(1-z)(G1-C1)

(12)

V4=z(G2+γ1P4)+(1-z)(G2-L2)

(13)

(14)

根據演化博弈理論可得，社會化媒體平臺與消費者策略選擇的復制動態(tài)方程為

Fv(z)=z(1-z)[y(P3-γ2P3+R+C5+δ1L5+L4)+G4+G5-δ1δ2G5-C4-C5-L4]

(15)

Fv(y)=y(1-y)[z(P4-γ1P4-L2)+G1-G2-C1+L2]

(16)

2.2 模型演化分析

與參與方單獨治理虛假口碑信息相比，電商平臺與社會化媒體平臺同時采取控制行動，治理難度相對較小，體現在付出較小成本可以獲得較大收益，即表示為(μ1-μ2)P1-C2+G3>0與G1-G2+(1-λ)P2-μ1C1+C3>0。由于口碑質量與雙方利益均相關，若任何一方不參與控制虛假口碑信息，則存在搭便車現象，會造成對方成本提高，收益降低，即用公式表示為G3-λC2-L1+L3<0且L2-μ2C1+G1-G2<0。

當消費者參與控制虛假口碑時，為防止社交媒體平臺主動控制的積極性降低，應令社交媒體平臺選擇控制策略時的凈收益較大，即表示為(1-γ1)P4+G1-G2-C1>0。若社會化媒體平臺不控制虛假口碑信息，消費者參與控制將會付出較高成本，則會選擇不參與策略，即表示為G4+(1-δ1δ2)G5-C4-C5-L4<0。

表4 均衡點穩(wěn)定性分析表Tab.4 Stability analysis of equilibrium points

圖1 社會化媒體平臺與電商平臺及消費者博弈演化示意圖Fig.1 Evolution diagrams for game between social media platform and E-commerce platform or consumers

3 參數分析與數值仿真

由上文分析可知，E4和D4點是理想收斂點。在社會化媒體平臺與電商平臺博弈系統(tǒng)中，演化穩(wěn)定策略(控制，協助)所產生的利益效果較大，因此應盡量通過調整相關變量來使區(qū)域Ⅱu面積增大。同理，在社會化媒體平臺與消費者博弈系統(tǒng)中，應調整相關變量來使區(qū)域Ⅱv面積增大，讓演化穩(wěn)定策略趨向(控制，參與)。

3.1 參數G1、G2、G3、G4、G5

由以上分析可知，各策略收益的大小直接影響各參與方采取相應行動的積極性，進而演化成不同的穩(wěn)定結果。若社會化媒體平臺對虛假口碑信息不進行控制，在短期內可以獲得較為可觀的收益，則將會大大降低社會化媒體平臺的監(jiān)管積極性。因此，倡導健康網絡環(huán)境下社會化媒體平臺間的良性競爭將引導大眾追求高質量口碑信息。進而制約未對虛假口碑信息進行控制的社會化媒體平臺的短期收益，如消費者服務收入以及廣告收入等，從而提高監(jiān)管積極性，促使博弈結果朝良性方向演化。

3.2 參數C1、C2、C3、C4

由以上分析可知，三方高控制成本嚴重制約虛假口碑信息治理，合理的成本是虛假口碑控制的關鍵。社會化媒體平臺和電商平臺控制投入成本的降低依賴于信息處理技術的提升以及政府的支持補貼等方面，尤其是對電商平臺補貼的提高，一方面增強其控制積極性，另一方面電商平臺協助控制下社會化媒體平臺控制成本減少量隨之增大，有利于博弈結果朝良性方向演化。對于消費者參與方來說，政府的政策引導、社會反虛假口碑大環(huán)境影響及各平臺支持都將進一步完善監(jiān)督和舉報獎懲機制，有利于消費者參與控制虛假口碑信息成本投入降低。

3.3 參數P1、P2、P3、P4

由以上分析可知，對各參與方來說，互相為對方創(chuàng)造的潛在收益越大，系統(tǒng)越偏向收斂于良性結果。這就需要建立社會化媒體平臺和電商平臺等參與方的虛假口碑信息協同治理體系，并激勵消費者積極參與治理，同時合作建立水軍探測和評論人以及商家可信度量化機制。從而增強三者之間的良性互動，實現多方共贏的局面，確保電商環(huán)境下的網絡口碑信息質量。

3.4 參數L1、L2、L3、L4、L5、R

由以上分析可知，電商平臺協助和消費者參與控制的風險越小，越有助于網絡口碑信息質量的提高，這就需要政府為電商平臺和消費者參與治理虛假口碑提供相應的政策支持來控制風險損失，降低參與方對損失的擔心。同時，政府懲罰力度的加強和消費者及媒體責任感的提升，會加大消費者散布虛假口碑代價，也會督促社會化媒體平臺和電商平臺嚴格監(jiān)管虛假口碑信息。另外可以發(fā)現，消費者受到的參與獎勵越大，對虛假口碑信息的控制越有利，因此應在成本控制范圍內合理增加獎金投入。

3.5 參數λ、μ1、μ2、δ1、δ2、γ1、γ2

由以上分析可知，虛假口碑信息控制的核心參與方為社會化媒體平臺，在社會化媒體平臺玩忽職守下，即使電商平臺主動協助控制水平較高仍難以實現系統(tǒng)的良性發(fā)展。若電商平臺不協助，社會化媒體平臺過度的控制虛假口碑信息會造成平臺用戶流量降低，阻礙社會化媒體平臺的進一步發(fā)展，進而間接影響口碑信息質量控制。因此加強對社會化媒體平臺的規(guī)范督促不容忽視，使其可以認真科學地控制虛假口碑信息。從消費者角度來看，消費者信息素養(yǎng)的提高在保證不散布虛假口碑信息的基礎上會增強虛假口碑辨別能力，從而正向顯著影響網絡口碑信息質量。另外，解決虛假口碑信息控制問題，需要消費者和社會化媒體平臺的共同控制，其中任何一方短期給對方帶來的收益比率增大到一定程度的時候，會助長對方消極行為，長期影響下會降低平臺控制積極性和消費者信任度，從而導致整體虛假口碑信息控制的低效率。

3.6 數值仿真

運用Matlab進行數值仿真，模擬社會化媒體平臺與電商平臺和消費者演化博弈趨勢，以更加清晰地反映各參數的變化對博弈演化方向的影響。以參數λ為例，除λ外，給社會化媒體平臺與電商平臺博弈系統(tǒng)中其余參數賦值分別為：G1=5，G2=4，G3=3.5，C1=4，C2=1.5，C3=2，L1=5.5，L2=1，L3=2，P1=5，P2=4，μ1=0.8，μ2=0.6，令λ分別為0.2、0.4、0.6、0.8，其他數據保持初始值不變，通過改變λ的值觀察圖像的變化，仿真結果如圖2所示。從仿真圖中可以看出，隨著λ的增大，鞍點向右上方不斷偏移，收斂到不良狀態(tài)的可能性變大，驗證了在社會化媒體平臺玩忽職守下，即使電商平臺主動協助控制水平較高仍難以實現系統(tǒng)的良性發(fā)展。其它參數變化數值仿真同參數λ仿真方法類似，可依次對其進行仿真，驗證上述結論。

圖2 參數λ影響下的演化過程仿真Fig.2 Simulation of evolution process under the influence of parameterλ

4 結論與建議

本文在有限理性條件下，分別構建社會化媒體平臺與電商平臺、社會化媒體平臺與消費者兩個演化博弈系統(tǒng)模型，來討論電商環(huán)境下社會化媒體虛假口碑信息控制策略。通過復制動態(tài)方程求解與穩(wěn)定性分析找出演化穩(wěn)定策略點。重點分析了各參數對演化結果的影響，然后分別給出相應的對策建議，并通過Matlab仿真對結論進行了驗證。

通過演化博弈分析，發(fā)現社會化媒體平臺、電商平臺協同治理以及消費者的積極參與，是電商環(huán)境下社會化媒體虛假口碑信息問題解決的關鍵。其中，社會化媒體平臺是虛假口碑信息控制的核心參與方，應倡導社會化媒體間良性競爭，合理控制其短期收益，確定科學控制力度，提高社會化媒體平臺監(jiān)管積極性和有效性。電商平臺的協助將很大程度上提高虛假口碑信息控制的效率，應創(chuàng)新虛假評論識別技術來合理控制其協助成本，要加強正向輿論導向來督促其協助控制虛假口碑。消費者信息素養(yǎng)的提高，參與控制的損失風險度降低，以及獎勵機制下參與動力的激發(fā)都將對虛假口碑信息的控制起到積極作用。另外，政府也應積極介入，適時對平臺進行規(guī)范監(jiān)督，合理分配補貼，完善獎懲機制，引導建立健康電商環(huán)境，都將有利于虛假口碑信息的控制。