[发明专利]一种基于行为经济学偏好理论的群智感知系统的激励方法

说明书

本发明公开了一种基于行为经济学偏好理论的群智感知系统的激励方法，主要包括：将群智感知系统的工作流程抽象为6个步骤：1)平台发布任务；2)用户选择任务；3)决定参与计划；4)平台选择参与用户；5)用户报告感知数据；6)报酬支付；针对平台端，将行为经济学中的情境效应引入任务发布机制，建立群智感知中任务对用户吸引程度的函数，进而提高用户的积极性；针对用户端，通过设计新的报酬支付机制，修正基于传统经济学的效用函数，提高用户的效用；根据行为经济学中关于情景效应以及公平偏好的理论和实验，对新的模型进行参数调试，本发明在一定程度上降低了平台成本，提升了平台端与用户端的收益，从而进一步提高了社会效益。

技术领域

本发明涉及群智感知技术领域，尤其涉及一种将行为经济学偏好理论引入群智感知系统的激励机制和激励方法。

背景技术

群智感知是一个将人与虚拟网络相结合的系统，通过招募广大参与用户来获取感知数据。群智感知系统由平台端和用户端两个部分组成。在平台端，需要招募足够数量的参与者来执行感知任务；在用户端，需要保证用户的参与水平；无论是在平台端还是用户端，都需要保证其效用水平，所以，设计激励机制很有必要。

在传统的激励机制中，通常是基于传统经济学的理论，遵循偏好一致、实际效用等于实际收益的假设，前者表示个体对物品的偏好程度不会因为特定的情景而发生改变，后者表示个体的效用函数中一般仅包括实际得到的收益。而在行为经济学中，情境效应证明了个体的偏好会随着决策背景的变化而发生偏差；同时个体的一些社会性偏好，比如互惠偏好、公平偏好等会导致用户的效用不等同于实际收益，而由此导致用户的决策出现偏差。所以，以传统经济学理论为导向设计的激励机制有可能出现对用户决策判断失误、机制合理性不高等问题。

基于以上的分析，在平台端，本文引入行为经济学中的情境效应，设计了基于情境效应的任务发布框架，修正了传统经济学中偏好一致的假设；在用户端，根据行为经济学中的公平偏好理论，修正了基于传统经济学的参与用户效用函数，并基于此设计了基于公平偏好的用户报酬分配机制。通过仿真实验结果表明，我们的机制可以较好提高参与者积极性，与此同时在一定程度上降低了平台成本，提升了平台端与用户端的收益，从而进一步提高了社会效益。

在群智感知系统中，基于传统经济学中偏好理论的激励机制可能存在着对参与者决策的判断出现偏差、平台决策失准以及机制作用效果不佳等问题。比如在平台端发布任务的时候，若在选择集合中加入新的任务，根据偏好独立性原理，那么原有任务的被选择概率会降低。但是情境效应证明如果加入的任务满足一定条件，那么反而会使得特定的任务被选择概率提高；在用户端，传统经济学中考虑用户做出决策的依据仅仅是用户获得的实际报酬，而行为经济学中的互惠利他偏好、公平偏好等也会成为影响用户决策的重要因素，而有时候这些因素可能会导致机制的作用效果不佳，或更有甚者会起到反作用。所以本发明将行为经济学的理论引入群智感知的激励机制设计中，修正了基于传统经济学的参与用户效用函数，提高了参与者积极性，与此同时在一定程度上降低了平台成本，提升了平台端与用户端的收益，从而进一步提高了社会效益。

发明内容

本发明目的在于为群智感知系统设计一种激励机制，修正基于传统经济学激励机制的不足，并提高系统中各参与方的效用，具体技术方案如下：

一种基于行为经济学偏好理论的群智感知系统的激励方法，包括如下步骤：

步骤1、根据以平台为中心的群智感知模型的定义，对系统进行建模，分为平台端和用户端；

步骤2、将群智感知系统的工作流程抽象为6个步骤：1)平台发布任务； 2)用户选择任务；3)决定参与计划；4)平台选择参与用户；5)用户报告感知数据；6)报酬支付；

步骤3、针对平台端，将行为经济学中的情境效应引入任务发布机制，设计新的任务发布机制，建立群智感知系统中任务对用户吸引程度的函数，进而提高用户的积极性；