龔映梅,劉珍羽
(昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院,昆明 650031)
消費(fèi)者行為是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程,它涉及感知、認(rèn)知、行為以及與環(huán)境因素的互動(dòng),也涉及交易的過(guò)程,具有復(fù)雜多樣性的特點(diǎn)。目前,對(duì)消費(fèi)者行為的研究集中于消費(fèi)者在動(dòng)態(tài)市場(chǎng)下的行為變化,主要探索影響消費(fèi)者行為的因素。對(duì)消費(fèi)者行為的研究方法大都基于實(shí)證研究且從全局變量入手,采用從上至下的方法建模,忽視消費(fèi)者個(gè)體異質(zhì)性對(duì)整體結(jié)果的影響。因此,需要新的研究方法來(lái)解決融合了技術(shù)和社會(huì)現(xiàn)象、異質(zhì)的消費(fèi)者和市場(chǎng)非線性宏觀結(jié)果[1]的復(fù)雜性問(wèn)題?;贏gent建模與仿真(ABMS)技術(shù)在處理這種復(fù)雜性的問(wèn)題中是一種有潛力的方法。ABMS可以建模代表復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng),并且可以建模實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者行為轉(zhuǎn)換過(guò)程中的路徑,是適應(yīng)消費(fèi)者行為復(fù)雜性、幫助構(gòu)建動(dòng)態(tài)市場(chǎng)模型以及優(yōu)化和提升對(duì)消費(fèi)者行為理解的有效方法。
ABMS在各科領(lǐng)域中代表著人工智能的前沿學(xué)科,該方法最開(kāi)始起源于復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)(CAS)。采用ABMS技術(shù)方法,能夠?qū)?fù)雜系統(tǒng)中大量相互獨(dú)立且又彼此交互的基本元素進(jìn)行自底向上的建模,以期觀察微觀個(gè)體與宏觀涌現(xiàn)現(xiàn)象的聯(lián)系。
ABMS中的Agent主體有4個(gè)特點(diǎn):①這些主體是獨(dú)立且唯一可識(shí)別的;②自主和自我指導(dǎo),即一個(gè)Agent將個(gè)人信息與自己的決策和行動(dòng)聯(lián)系起來(lái);③具有一個(gè)隨時(shí)間變化的個(gè)人狀態(tài),即Agent的行為以其條件狀態(tài)變化;④表現(xiàn)出與其他影響其行為的主體的動(dòng)態(tài)互動(dòng),即個(gè)體Agent的行為會(huì)影響他們自己的行為、其他Agent的行為以及環(huán)境。從技術(shù)上講,ABM可以被描述為一種分散的自底向上的方法。因此,它可以解釋在屬性和決策過(guò)程方面的人口異質(zhì)性、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的影響以及由Agents的交互作用產(chǎn)生的突發(fā)現(xiàn)象(涌現(xiàn)行為)。所以,ABM通常是理解復(fù)雜系統(tǒng)其他方法的自然補(bǔ)充。
ABMS的研究思路是首先根據(jù)研究意圖和目標(biāo)通過(guò)觀察分析實(shí)際系統(tǒng)建立一個(gè)概念模型,抽象成由一群智能體構(gòu)成的虛擬系統(tǒng),該系統(tǒng)包含了一定數(shù)量的Agent和環(huán)境、信息等;其次,研究者對(duì)模型進(jìn)行基本假設(shè),結(jié)合實(shí)際去對(duì)該系統(tǒng)個(gè)體Agent從微觀層面進(jìn)行屬性、行為等定義,同時(shí)進(jìn)行交互規(guī)則和方法的初始定義,系統(tǒng)的交互行為是推動(dòng)系統(tǒng)演變的重要?jiǎng)恿?,所以該交互?guī)則包括Agent間的交互以及Agent與環(huán)境間的交互;最后該系統(tǒng)不再受人為的干擾進(jìn)行自發(fā)演化。研究者們只需觀察利用系統(tǒng)在交互過(guò)程中產(chǎn)生的多樣化數(shù)據(jù)以及系統(tǒng)的演變規(guī)律進(jìn)行總結(jié)歸納來(lái)解決現(xiàn)實(shí)復(fù)雜系統(tǒng)中的問(wèn)題。
當(dāng)前的消費(fèi)者既彰顯個(gè)性,又存在從眾心理和行為,其行為同時(shí)展現(xiàn)出社會(huì)化和個(gè)性化這兩種看似矛盾的變化趨勢(shì)。消費(fèi)者市場(chǎng)是復(fù)雜系統(tǒng)的一個(gè)主要例子,對(duì)于這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),微觀層面的分析(即個(gè)體消費(fèi)者對(duì)外界營(yíng)銷的反應(yīng))和宏觀層面的分析(消費(fèi)者對(duì)營(yíng)銷模式的整體反應(yīng))都很重要。
2.2.1 體現(xiàn)群體行為涌現(xiàn)性
數(shù)字化時(shí)代對(duì)消費(fèi)者行為的關(guān)注重心已經(jīng)從“個(gè)體行為”轉(zhuǎn)向“群體行為”(如社交網(wǎng)絡(luò)和朋友圈的行為)。群體行為不是個(gè)體行為的簡(jiǎn)單相加,兩者的行為特征并不相同,從理論上講,理解了個(gè)體行為不等于就掌握了群體行為[2]。基于以上挑戰(zhàn),建模與仿真方法可以成為提供定量結(jié)果和復(fù)雜行為環(huán)境測(cè)試的關(guān)鍵手段[3]。作為一種演繹方法,ABMS使建模者能夠使用定義良好的數(shù)學(xué)方程來(lái)定義理性行為人的行為[4]。另一方面,它還能夠研究具有多代理系統(tǒng)的突發(fā)行為及其在多次迭代中的交互[5]。
2.2.2 量化消費(fèi)者異質(zhì)性
在管理領(lǐng)域應(yīng)用的大多數(shù)ABM方法都涉及代表人類的Agent,一個(gè)特殊的挑戰(zhàn)在于量化、校準(zhǔn)和證明驅(qū)動(dòng)現(xiàn)實(shí)世界消費(fèi)者行為的軟因素(非理性行為和主觀選擇)。因此,在基于Agent的模型中,開(kāi)發(fā)將人類行為嵌入Agent相關(guān)聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)化方法是很重要的。Smith和Rand提供了一個(gè)例子,說(shuō)明了如何從實(shí)驗(yàn)中推導(dǎo)出主體行為的規(guī)則,并論證了行為學(xué)科學(xué)家和基于主體的建模者之間的關(guān)系深化[6],這不僅為對(duì)ABM感興趣的研究人員提供了有效的人類行為規(guī)則,也為行為學(xué)科學(xué)家提供了一個(gè)實(shí)驗(yàn)突破口。
2.2.3 減少數(shù)據(jù)的依賴性
在對(duì)消費(fèi)者行為的研究中,傳統(tǒng)的方法收集到的數(shù)據(jù)基本上是靜態(tài)數(shù)據(jù),同時(shí)需要大量的數(shù)據(jù)采集工作,耗費(fèi)成本高,但消費(fèi)者行為往往是在動(dòng)態(tài)市場(chǎng)條件下做出決策,這代表著數(shù)據(jù)不應(yīng)該是靜態(tài)的,而是動(dòng)態(tài)變化的[7]。因此引入來(lái)源于生物學(xué)概念的Agent建模仿真可以彌補(bǔ)以上不足,ABMS方法只需要簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)構(gòu)建初始模型,隨后利用Agent的智能特性模擬消費(fèi)者異質(zhì)性行為過(guò)程中會(huì)得到多樣化的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)包含了對(duì)真實(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的挖掘分析[8],以供管理者參考。
2.2.4 市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的適應(yīng)性
在市場(chǎng)環(huán)境中,重要的除了效率,還有魯棒性和彈性——對(duì)市場(chǎng)中不可預(yù)見(jiàn)的情況做出迅速恢復(fù)或轉(zhuǎn)型能力反應(yīng)。這種思維方式不僅給商業(yè)運(yùn)作帶來(lái)了不同的方法,也給管理本身帶來(lái)了不同的方法。與傳統(tǒng)優(yōu)化模型相比,ABM的適用性取決于決策環(huán)境:給定的初始環(huán)境和一組假設(shè)(自下而上)可能的未來(lái)場(chǎng)景(市場(chǎng)環(huán)境),Agent在給定決策環(huán)境下會(huì)改變自己的行為去適應(yīng)環(huán)境。
在研究解釋消費(fèi)者行為時(shí),不同研究者依據(jù)研究背景的不同,有不同的研究方法。莫文等對(duì)消費(fèi)者行為的研究角度分為3類,分別是基于消費(fèi)決策的觀點(diǎn)、基于消費(fèi)體驗(yàn)的觀點(diǎn)和基于影響 (改變)消費(fèi)行為的觀點(diǎn)[9],其中營(yíng)銷學(xué)最傾向和主張的是基于影響消費(fèi)者行為的觀點(diǎn)。因此,本文從基于影響消費(fèi)者行為的觀點(diǎn)入手,在檢索閱讀大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,總結(jié)出基于Agent的建模與仿真技術(shù)在消費(fèi)者行為中的研究應(yīng)用主要在3個(gè)方面,分別是內(nèi)部因素(消費(fèi)者異質(zhì)性)對(duì)消費(fèi)者行為的影響、外部因素對(duì)消費(fèi)者行為的影響、心理作為中間變量對(duì)消費(fèi)者行為的影響。
消費(fèi)者是異質(zhì)性的,每個(gè)消費(fèi)者都是獨(dú)立做出購(gòu)買決策的,在每個(gè)時(shí)期的同一時(shí)間最多選擇一種產(chǎn)品。市場(chǎng)上很多消費(fèi)者彼此不認(rèn)識(shí),他們只是根據(jù)自己的特征信息來(lái)做決定。根據(jù)這一特點(diǎn),Du和Xiao利用計(jì)算機(jī)生成的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),在基于Agent的模型中結(jié)合博弈論等方法探討了定價(jià)策略問(wèn)題,將供應(yīng)鏈成員(供應(yīng)商、零售商、消費(fèi)者)的實(shí)際適應(yīng)能力納入模型,表明消費(fèi)者個(gè)人對(duì)商店估值和產(chǎn)品估值的異質(zhì)偏好影響其定價(jià)策略[10]。Mashhadi等通過(guò)調(diào)查分析研究消費(fèi)者對(duì)于租用手機(jī)而不是購(gòu)買手機(jī)的接受程度,建立了規(guī)范化Logistic回歸模型,構(gòu)建了消費(fèi)者決策模型。該決策模型隨后被用于基于Agent的模擬(ABS)框架,以模擬社會(huì)影響、先前決策和異質(zhì)個(gè)人特征對(duì)消費(fèi)者租賃決策的影響。研究結(jié)果表明,正在租賃手機(jī)的消費(fèi)者更傾向于在未來(lái)再次租賃手機(jī),而目前擁有手機(jī)的消費(fèi)者更傾向于購(gòu)買未來(lái)的手機(jī)[11]。Tang和Zhu將改進(jìn)的SEIR流行病模型與異構(gòu)Agent模型相結(jié)合考慮了消費(fèi)者3個(gè)方面的異質(zhì)性:敏感性、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和對(duì)接收信息流的考慮,旨在分析消費(fèi)者異質(zhì)性通過(guò)影響購(gòu)買決策來(lái)改變消費(fèi)者購(gòu)買行為最終影響新產(chǎn)品擴(kuò)散的規(guī)模和速度。初步研究結(jié)果表明,消費(fèi)者敏感性的異質(zhì)性決定了目標(biāo)消費(fèi)者購(gòu)買新產(chǎn)品的概率;由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)引起的消費(fèi)者異質(zhì)性決定了潛在消費(fèi)者與購(gòu)買消費(fèi)者連接的概率,同時(shí)結(jié)合人群效應(yīng)和互動(dòng)效應(yīng),共同決定了潛在消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下購(gòu)買的概率;而信息流引起的消費(fèi)者異質(zhì)性決定了潛在消費(fèi)者在信息不斷更新的情況下進(jìn)行理性購(gòu)買的概率[12]。
以上學(xué)者運(yùn)用基于Agent的建模與仿真技術(shù)研究消費(fèi)者行為時(shí),主要考慮了消費(fèi)者個(gè)人因素即個(gè)體異質(zhì)性對(duì)其消費(fèi)行為的影響,個(gè)體的異質(zhì)性主要表現(xiàn)在消費(fèi)者本身對(duì)產(chǎn)品和外部刺激的偏好。個(gè)體的異質(zhì)性直接或間接地影響消費(fèi)者的行為,對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買決策起著關(guān)鍵性作用。
Rand等[13]將交互分為兩大類:①直接互動(dòng),即消費(fèi)者直接與某些其他代理互動(dòng)。例如,在口碑傳播中,消費(fèi)者創(chuàng)建和分享關(guān)于產(chǎn)品的口碑信息,可能會(huì)以積極或消極的方式影響其同伴的態(tài)度,這種影響通常發(fā)生在用戶的社交網(wǎng)絡(luò)中。Backs等利用ABM方法構(gòu)建代表服裝市場(chǎng)中制造商的幾個(gè)代理和代表消費(fèi)者(組)的幾百和幾千個(gè)代理組成的社交網(wǎng)絡(luò),以期觀察消費(fèi)者在社交網(wǎng)絡(luò)中受到同伴的影響,被直接和間接的互動(dòng)改變服裝購(gòu)買決定[14]。②間接互動(dòng),即消費(fèi)者不直接與某個(gè)代理互動(dòng),但會(huì)受到其他代理的決策總和的影響。例如,以社會(huì)影響的形式。Bruzzone等模擬一個(gè)中型城市(60萬(wàn)居民)中的個(gè)體行為受到的社會(huì)影響,將人類模擬為智能個(gè)體Agent,該模型中包含了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)層,旨在將智能體與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)口碑現(xiàn)象的模擬相匹配,用于捕捉社交網(wǎng)絡(luò)如何與人類活動(dòng)相關(guān)聯(lián),以及“個(gè)人觀點(diǎn)”在社交互動(dòng)中發(fā)生的作用如何提高社交網(wǎng)絡(luò)中的消費(fèi)者對(duì)綠色食品的消費(fèi)[3]。
以上學(xué)者運(yùn)用基于Agent的建模與仿真技術(shù)研究消費(fèi)者行為時(shí),主要研究的是外部因素如社會(huì)影響的直接互動(dòng)和間接互動(dòng)對(duì)消費(fèi)者行為的影響,其主要作用于消費(fèi)者在不同外部因素下的選擇行為和購(gòu)買決策行為,其實(shí)現(xiàn)過(guò)程是通過(guò)消費(fèi)者與外部因素間的交互進(jìn)而改變其購(gòu)買行為。綜上,外部因素對(duì)消費(fèi)者的行為也起著關(guān)鍵性作用。
Wei等研究消費(fèi)者在誘餌效應(yīng)的影響下,個(gè)人的自我理性和損失規(guī)避會(huì)產(chǎn)生心理認(rèn)知偏差,從而在兩個(gè)選項(xiàng)中做出購(gòu)買行為,滿足營(yíng)銷企業(yè)目標(biāo)產(chǎn)品的促銷,這一系列的結(jié)果是通過(guò)Agent的量化演變消費(fèi)者的心理認(rèn)知變化過(guò)程得出[15]。Potluri等在研究對(duì)數(shù)據(jù)本地化限制帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)后果時(shí),建立了生產(chǎn)者和消費(fèi)者兩種類型的代理,模擬在仿真迭代的過(guò)程中,消費(fèi)者Agent和生產(chǎn)者Agent在彼此屬性(如服務(wù)價(jià)格、服務(wù)質(zhì)量或消費(fèi)者敏感性)規(guī)則下的交互。結(jié)果顯示,在每次迭代中,消費(fèi)者都會(huì)根據(jù)生產(chǎn)者的服務(wù)價(jià)格和服務(wù)質(zhì)量帶來(lái)的感知效用最大化尋找最優(yōu)生產(chǎn)者,從而改變其購(gòu)買行為[16]。Ackland等展示買家如何通過(guò)之前成功和失敗的交易了解賣家(藥品供應(yīng)鏈)的質(zhì)量,從而建立長(zhǎng)期的信任。其建立的ABM假設(shè)理性的Agents(批發(fā)商、零售商和消費(fèi)者)在交易經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)時(shí),會(huì)以信任作為中間變量影響改變他們的購(gòu)買行為。該結(jié)果也表明,引入從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的能力和建立信任網(wǎng)絡(luò)有助于從供應(yīng)鏈中消除低質(zhì)量藥品[17]。Fatas-Villafranca等提出基于Agent的產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)模型依賴于消費(fèi)者社會(huì)學(xué)習(xí)和企業(yè)的創(chuàng)新,該模型利用行為經(jīng)濟(jì)學(xué)和消費(fèi)者心理學(xué),將消費(fèi)者學(xué)習(xí)建模為在隨機(jī)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行的適應(yīng)社會(huì)和新事物的過(guò)程。在模型中,消費(fèi)者創(chuàng)造了原始的行為模式,但他們也通過(guò)對(duì)社會(huì)的依賴去模仿類似的其他人。因此,該模型揭示了消費(fèi)者通過(guò)創(chuàng)新和對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)來(lái)更新他們對(duì)產(chǎn)品的心理偏好,從而改變他們的消費(fèi)行為[18]。
以上學(xué)者運(yùn)用基于Agent的建模與仿真技術(shù)研究消費(fèi)者行為時(shí),均以心理作為中間變量來(lái)研究消費(fèi)者購(gòu)買決策的過(guò)程,心理變量涉及外界條件刺激下心理產(chǎn)生的偏好變化和感知效用變化,最后消費(fèi)者根據(jù)其心理的中介作用做出最終的購(gòu)買行為。因此,心理變化的中介作用對(duì)消費(fèi)者的行為起著關(guān)鍵作用。
基于Agent的建模與仿真技術(shù)在消費(fèi)者行為中的應(yīng)用領(lǐng)域具有強(qiáng)大的生命力,是描述復(fù)雜消費(fèi)者行為特性、探究其個(gè)體微觀行為與在特定市場(chǎng)環(huán)境下涌現(xiàn)的宏觀行為內(nèi)在聯(lián)系的有效方法。但隨著數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展,消費(fèi)者行為變得愈加復(fù)雜,對(duì)消費(fèi)者行為的研究不能只局限在對(duì)表層因素的分析,還需要完善技術(shù)手段對(duì)影響消費(fèi)者行為的因素進(jìn)行更深層次多角度的分析。因此,目前面臨著以下不足與挑戰(zhàn)。
在文獻(xiàn)中已經(jīng)注意到通過(guò)ABMS進(jìn)行跨學(xué)科研究的可能性,但對(duì)它的需要還沒(méi)有得到充分的解決。如果ABM要作為一種過(guò)渡工具向前發(fā)展,就需要增加跨學(xué)科性,通過(guò)更好地整合環(huán)境、社會(huì)和技術(shù)元素,使多學(xué)科程度的提高加快對(duì)消費(fèi)者行為的研究。
基于Agent建模仿真方法的研究發(fā)展迅速但尚不成熟,對(duì)其建模的可信度建立在對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)構(gòu)建的理解判斷上,其運(yùn)行結(jié)果也是在模型運(yùn)作機(jī)制中得出。但是真實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)果往往來(lái)于真實(shí)世界,因此ABMS方法更多地體現(xiàn)出一種充分性,但不能真實(shí)地證明其必要性。為了降低這種錯(cuò)誤理解,所以在對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)建模時(shí)要做到以下3點(diǎn):①前提假設(shè)的科學(xué)合理性;②試驗(yàn)?zāi)P偷恼_性;③靈活性參考模型仿真結(jié)果。
可以看出,ABMS是一種很有價(jià)值的方法,向消費(fèi)者行為的建模與仿真注入了活力,可以補(bǔ)充實(shí)證研究,減少對(duì)數(shù)據(jù)的依賴。ABMS中Agent主體具有的主動(dòng)性、能動(dòng)性、適應(yīng)性以及與環(huán)境的交互性等特點(diǎn),可以完美地模擬消費(fèi)者在市場(chǎng)環(huán)境中的行為變化,同時(shí)對(duì)個(gè)體Agent自底向上的異質(zhì)性建模和Agent主體對(duì)動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)變化表現(xiàn)出的適應(yīng)性,使研究者們對(duì)未來(lái)市場(chǎng)環(huán)境條件可能出現(xiàn)的結(jié)果有個(gè)預(yù)估的評(píng)判,也可以對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)施的政策和干預(yù)措施有個(gè)提前的了解。當(dāng)然,ABMS最被經(jīng)常用來(lái)對(duì)消費(fèi)者行為影響因素進(jìn)行過(guò)程性研究,可以較好地重現(xiàn)消費(fèi)者的購(gòu)買決策過(guò)程。此外,對(duì)消費(fèi)者行為的研究也要順應(yīng)時(shí)代變化進(jìn)行多角度的分析,加強(qiáng)與其他方法技術(shù)的融合和完善跨學(xué)科性的研究,有助于對(duì)營(yíng)銷管理和企業(yè)創(chuàng)新帶來(lái)“非線性”發(fā)展。