1 引言
互联网诞生以来, 网络技术飞速发展, 已经深刻地改变了人们的生活方式、社会结构和经济模式. 根据中国互联网络信息中心 (CNNIC) 发布的第 55《中国互联网络发展状况统计报告》, 截至 2025 年 1 月, 我国网民数量达到 11.08 亿, 互联网普及率达 78.6 1 ($\textbf{1 来源:}$ 2 ($\textbf{2 来源:}$
网络暴力事件的传播通常起源于某一特定事件或行为, 如个人的言论、图片、视频等内容, 引发公众注意并形成初始反应. 社交媒体平台 (如微博、微信、小红书、抖音、Twitter、Facebook 等) 迅速放大该事件, 通过用户的点赞、评论和转发等互动行为, 推动内容扩散. 当事件获得广泛关注后, 新闻媒体的介入进一步增加其曝光度和传播范围. 由于互联网的隐匿性以及网民之间潜在的阶层矛盾[1 ] , 事件往往引发公众广泛讨论. 支持与反对的声音交织出现, 大量的评论和帖子使事件持续发酵, 并通过多个社交媒体平台和在线社区扩散, 进一步加快传播速度和扩大覆盖范围. 在传播过程中, 政府可能介入, 通过发布官方声明、采取法律措施或由相关部门介入调查, 以平息舆论并保护相关当事人的权益. 网络暴力事件具有传播速度快、影响范围广、动态性强等特点[2 ] . 在短时间内, 其可能对社会造成深远影响. 深入分析网络暴力事件中参与主体及其相互作用, 是构建治理机制的关键.
针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件.
博弈论是一种研究在特定条件和规则约束下, 参与方根据有限信息和自身偏好选择策略的理论方法. 通过分析各方的决策互动, 博弈论旨在揭示在不同博弈结构中, 各方如何通过理性决策实现最优策略 [12 ] . 当博弈主体地位不平等的情况下, 例如在电力市场竞价和供需、合作博弈等领域, 则必须严格遵守博弈顺序[13 ,14 ] . 这种情景下的博弈问题被称为动态博弈[15 ] . 在动态博弈中, 与静态博弈不同, 需要进行全局分析和分阶段分析, 不仅要考虑自身策略, 还要预估其他博弈方可能会做出的决策, 从而再次改变自身的决策 [16 ] . 基于博弈视角, 可以建立政府和平台运营商之间的动态和静态博弈分析模型, 从理论上探究网络暴力事件难以控制的内在原因. 但在网络暴力事件中, 政府不仅要考虑自身的监管策略, 还要通过观察平台运营商所作出的策略来调整自身的监管力度. 因此, 运用动态博弈模型对网络暴力事件进行研究, 找到最终博弈方的稳定策略, 是非常有效的.
目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响.
多阶段博弈涉及到复杂的动态优化问题, 各阶段的决策不仅依赖当前状态, 还需要考虑未来可能的状态及其带来的影响. Ambler 等 [24 ] 借用 Hansen 和 Prescott[25 ,26 ] 所提出的动态经济周期模型数值解来分析政府和代理人之间的最优政策问题并考证实了动态规划算法的实用性. Sleet[27 ] 表明自由裁量的政策制定者可以通过模仿致力于特定行动的政府来管理代理人的期望, 这也表明了可信均衡收益集具有递归结构, 能够用数值表征. Ni 等[28 ] 设计了一种 Q-learning 方法来解决多阶段博弈. 李玉龙等 [29 ] 同样在关联基础设施网络中运用算法求解最佳策略. 在此背景下, 本文考虑设计出一个递归算法来求解政府和平台运营商的均衡解. 该递归算法能够通过快速累积之前的信息效用, 有效地计算阶段的最优策略. 这种采用算法代替人工计算的方法不仅提高了计算的效率, 还能更准确地捕捉到各阶段之间的依赖关系, 确保模型求解的精确性.
在信息不对称的网络环境中, 不同主体承担的角色和信息获取能力存在差异 [30 ] . 在实际的网络暴力治理中, 这种差异经常导致信息掌握较多的一方, 为了谋取利益, 选择传播虚假信息或进行伪装, 例如平台运营商可能会涉及虚假报告的行为. 在这样的背景下, 我们注意到政府与多个平台运营商之间的研究相对较少. 因此, 本文旨在通过引入更新规则, 研究在网络暴力事件治理中政府与多个平台运营商之间的最优治理策略, 以应对信息不对称带来的挑战. 本文的主要贡献可以概括为以下几点: 1) 考虑到网络暴力事件存在阶段性特征, 引入贝叶斯更新规则处理网络暴力事件中由于信息不完全引起的条件概率事件, 并建立了一个两阶段重复博弈模型来描述政府和平台运营商之间持续交互的过程. 2) 在分析多阶段均衡策略的基础上, 设计了一种基于 Q-Learning 阶段最优决策选择算法 (Q-Strategy) 来求解t阶段的均衡策略. 并通过案例仿真实验证实了该方法治理的有效性. 3) 以中国 "7.7 杭州女子取快递遭诽谤涉嫌出轨事件" 为案例, 深入剖析了其演化路径, 将事件划分为潜伏发酵期、规模扩大期和消退恢复期三个阶段, 并提供阶段性治理方案.
2 多阶段信念更新博弈模型构建与分析
2.1 模型描述
本文基于多元主体共治理论, 构建了政府与多家平台运营商在网络暴力事件治理中的多阶段动态博弈模型. 该模型通过引入信念更新机制, 刻画了不完全信息条件下政府与平台运营商之间的策略互动及动态均衡演化过程. 模型重点探索不同主体的策略选择对网络暴力事件的发展及治理效果的影响. 如图 1 所示, 该博弈模型中, 政府的目标是以最小治理成本实现社会效益最大化 [31 ] , 其可选策略包括强监管与弱监管. 平台运营商根据类型被划分为合作型和非合作型两类: 合作型平台倾向于抑制网络暴力传播, 以长期利益为导向; 非合作型平台则更注重短期收益, 可能选择推动传播. 平台的策略选择通过抑制传播或推动传播来向政府传递信号, 影响政府对平台类型的信念更新, 进而影响其监管策略. 该博弈遵循序贯理性原则, 政府在未完全知晓平台监管力度的情况下, 通过观察平台的实际行动更新对其类型的信念, 并根据策略采取行动; 平台则基于对政府监管意图的判断, 调整自身策略.
图1
2.2 基本假设及符合和含义
$\textbf{假设 1}$ $\Delta C$
$\textbf{假设 2}$ $|N|$ $|F|$ $|F^{'}|$ $\sigma $ $0 <\sigma <1$ .
$\textbf{假设 3}$ $C$ . 当迷惑行为的总收益小于总成本时, 无论政府采取强监管还是弱监管策略, 平台运营商的最佳选择是停止迷惑行为并转向抑制网络暴力传播的策略. 这表明, 迷惑行为的实施成本在一定条件下会限制平台的收益最大化策略, 进而迫使平台在强监管环境下以合作方式降低损失.
$\textbf{假设 4}$
$\textbf{假设 5}$
2.3 博弈过程
本文假设政府为先行者, 基于初始信念选择监管策略, 平台运营商则作为追随者根据其策略调整行为. 构建动态博弈模型以描述这种互动. 博弈顺序如下所示 (见图 2 )
图2
(1) 政府 $G$
(2) 平台运营商 $P$
(3) 如果平台运营商的策略不符合预算 (即总收益低于成本), 博弈将在当前阶段停止; 否则, 双方继续信念与策略的调整, 进入下一阶段.
2.4 博弈信念和收益分析
在传统的博弈理论中, 博弈包括参与者、策略和收益三个元素 [32 ] . 本文研究不完全信息博弈中的动态贝叶斯博弈. 博弈参与者的不完全信息一般根据相应的联合概率分布来表示, 因此, 构建贝叶斯更新模型还需要一定的因素, 如信息效用和信念等 [33 ] .
在博弈中, 信念是指在不完全信息条件下, 参与者对其他参与者的类型、意图、行为或策略的主观判断或估计 [34 ] . 信息效用是指在决策过程中, 参与者从获取的信息中所能获得的价值. 具体描述如下: 政府已知参与网络暴力事件的网络平台运营商的数量 $|N|$
$\textbf{定义 2.1}$ $t$
(2.1) $\begin{equation} b_G^t(i) = \min (1,\frac{{{e^{\frac{{a + 1 + {u_i^{1:t}}}}{Y}}} - 1}}{{e - 1}}), \end{equation}$
其中 $a$ ${u_i^{1:t}}$ $t$ $Y$ $b$
随着累积信息效用的增加, 政府的信念值趋向于 1, 表示对平台运营商行为的信任度提升. 若信息效用高, 信念增长会加速; 反之, 低效用或不确定信息会减缓信念的增长 [35 ] .
$\textbf{定义 2.2} $ ( 平台运营商的信念) 在 $t$
(2.2) $\begin{equation} b_p^t({\theta _k}|a) = \frac{{p(a|{\theta _k})b_p^{t - 1}({\theta _k}|a)}}{{\sum\limits_{{\theta _j} \in \{ {\theta _1},{\theta _2}\} } {p(a|{\theta _j})b_p^{t - 1}({\theta _j}|a)} }}, \end{equation}$
其中 $p(a|{\theta _k})$ ${\theta _k}$ $a$ $b_p^{t - 1}({\theta _k}|a)$ $t-1$ ${\theta _k}$
通过观察政府采取某种策略, 平台运营商可以更新其信念, 判断政府是否更倾向于某种类型 (例如更严格或宽松的监管), 并相应调整自己的行为 (如减少虚假信息的传播).
政府的目标是通过制定有效的监管行为来遏制网络暴力, 并通过观察平台的行为来尽可能多的获取信息. 政府的收益不仅包括社会效益 (例如减少网络暴力对社会造成的伤害) 和监管成本, 还包括通过平台行为获取的信息效用 [36 ]. 然而, 由于信息不对称以及平台可能采取的迷惑行为, 政府的实际收益和信息效用之间存在差异, 这对政府的决策和策略调整产生重要影响.
因此, 本文将政府的收益定义为: 从平台运营商真实表现集中获得的收益和从平台运营商虚假表现集中获得的收益之差,再加上强监管下社会收益和额外成本之差. 在 $t-1$ $b_G^{t-1}(i)$ . 在该博弈过程中假设政府选择策略 ${a_2}$ ${b_1}$ $t$
(2.3) $\begin{equation} R_G^t = \sum\limits_{i = 1}^{\left| F \right|} {\left| N \right|[(1 - \sigma ){u_1}b_{G(i)}^{t - 1} - \sigma \sum\limits_{j = 1}^{\left| {F'} \right|} {\beta {u_2}b_G^{t - 1}(j)} ]} + \Delta R - \Delta C. \end{equation}$
当政府选择策略 ${a_2}$ ${b_2}$ $t$
(2.4) $\begin{equation} R_G^t = \sum\limits_{i = 1}^{\left| F \right|} {\left| {{N}} \right|\sum\limits_{j = 1}^{\left| {F'} \right|} {\beta {u_2}b_G^{t - 1}(j)} + \Delta R} - \Delta C. \end{equation}$
网络平台运营商在博弈中最终目标是尽可能的增加自己的收益, 本文使用效用、策略成本、虚假表现行为成本等参数来定义网络平台运营商的收益. 同样网络平台运营商的信念也会影响平台运营商的收益. 在 $t$ ${a_2}$ ${b_1}$
(2.5) $\begin{equation} R_P^t = \sum\limits_{i = 1}^{\left| F \right|} {\left| N \right|[ - (1 - \sigma ){u_1}b_P^t({\theta _1}\left| a \right.) + \sum\limits_{j = 1}^{\left| {F'} \right|} {\beta \sigma } {u_2}b_P^t({\theta _1}\left| a \right.)]}. \end{equation}$
当政府选择策略 ${a_2}$ ${b_2}$
(2.6) $\begin{equation} R_P^t = \sum\limits_{i = 1}^{\left| F \right|} {\left| N \right|\sum\limits_{j = 1}^{\left| {F'} \right|} {\beta {u_2}b_P^t({\theta _2}\left| a \right.)} - {C}}. \end{equation}$
本文主要研究当政府选择强监管策略时网络暴力治理情况, 故当政府选择策略 ${a_1}$
3 均衡分析
在动态博弈模型中, 均衡概念用于描述博弈中各参与者在一定条件下的稳定状态. 在治理网络暴力事件的模型中, 均衡概念有助于分析和预测在特定策略和信息条件下, 政府和平台运营商如何调整行为以达到稳定状态. 在不完全信息动态博弈中, 政府可能对平台运营商的真实意图或策略存在不确定性. 运用精炼贝叶斯均衡分析可以帮助理解在信息不完全的情况下.
3.1 单阶段博弈均衡
在博弈的第一阶段, 政府和网络平台运营商都有一个初始信念 $b_G^0(i),b_p^0({\theta _j})$ $t$ $W^t = \left\{ {W_G^t,W_p^t} \right\}$
因此, 每个 $t$ $t-1$ $t$
(3.1) $\begin{equation} \left\{ {_{W_P^{t*} \in \arg \max \sum\limits_{a \in {S_G}} {\sum\limits_{b \in {S_P}} {W_G^{t*}W_P^tR_P^t}. } }^{W_G^{t*} \in \arg \max \sum\limits_{a \in {S_G}} {\sum\limits_{b \in {S_P}} {W_G^tW_P^{t*}R_G^t},} }} \right. \end{equation}$
(3.2) $\begin{equation} \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {R_G^t(W_G^{t*},W_P^{t*}) \ge R_G^t(W_G^t,W_P^{t*})},\\{R_P^t(W_G^{t*},W_P^{t*}) \ge R_P^t(W_G^{t*},W_P^t)}. \end{array}} \right. \end{equation}$
在博弈中存在两种情况: 第一种情况: 平台运营商选择的策略使得总收益能够覆盖总成本, 即其收益与成本基本持平甚至略有盈余. 在这种情况下, 平台运营商倾向于维持现有策略, 以追求短期利益. 第二种情况: 平台运营商选择的策略导致总收益无法覆盖总成本, 即成本显著高于收益. 在此情况下, 由于监管压力的加剧, 平台运营商被迫放弃追求短期收益的不良行为, 并选择配合政府的政策, 采取策略抑制网络暴力的传播.
$\textbf{定理 3.1}$
$\textbf{证}$ $({a_i},{b_j})$ $R_G^t(i,j)$ $R_P^t(i,j)$ . 设政府部门选择 ${a_1}$ $x$ $0 <x <1$ . 平台运营商选择 ${b_1}$ $y$ $0 <y <1$ . 博弈均衡可以用复制动态方程求解.
(3.3) $\begin{equation} {E_{11}} = xR_G^t({a_1},{b_1}) + (1 - x)R_G^t({a_2},{b_1}), \end{equation}$
(3.4) $\begin{equation} {E_{12}} = xR_G^t({a_1},{b_2}) + (1 - x)R_G^t({a_2},{b_2}), \end{equation}$
(3.5) $\begin{equation} \begin{array}{l} F(y) = y(1 - y)({E_{11}} - {E_{22}})\\ ~~~~~~= y(1 - y)[xR_G^t({a_1},{b_1}) + (1 - x)R_G^t({a_2},{b_1}) - xR_G^t({a_1},{b_2}) - (1 - x)R_G^t({a_2},{b_2})]. \end{array} \end{equation}$
(3.6) $\begin{equation} {E_{21}} = yR_P^t({a_1},{b_1}) + (1 - y)R_P^t({a_1},{b_2}), \end{equation}$
(3.7) $\begin{equation} {E_{22}} = yR_P^t({a_2},{b_1}) + (1 - y)R_P^t({a_2},{b_2}), \end{equation} $
(3.8) $\begin{equation} \begin{array}{l} F(x) = x(1 - x)({E_{21}} - {E_{22}})\\ ~~~~~~= x(1 - x)[yR_P^t({a_1},{b_1}) + (1 - y)R_P^t({a_1},{b_2}) - yR_P^t({a_2},{b_1}) - (1 - y)R_P^t({a_2},{b_2})]. \end{array} \end{equation}$
根据微分方程稳定性定理, 如果要使得稳定状态, 则令$F(x) = 0,F(y) = 0$ . 求得解为
(3.9) $\begin{equation} \left\{ {_{y = \frac{{R_P^t({a_2},{b_2}) - R_P^t({a_1},{b_2})}}{{R_P^t({a_1},{b_1}) - R_P^t({a_1},{b_2}) - R_P^t({a_2},{b_1}) + R_P^t({a_2},{b_2})}},}^{x = \frac{{R_G^t({a_2},{b_2}) - R_G^t({a_2},{b_1})}}{{R_G^t({a_1},{b_1}) - R_G^t({a_1},{b_2}) - R_G^t({a_2},{b_1}) + R_G^t({a_2},{b_2})}},}} \right. \end{equation}$
(3.10) $\begin{matrix} W_G^{t*} =\,& \Bigg(\frac{{R_G^t({a_2},{b_2}) - R_G^t({a_2},{b_1})}}{{R_G^t({a_1},{b_1}) - R_G^t({a_1},{b_2}) - R_G^t({a_2},{b_1}) + R_G^t({a_2},{b_2})}},\\ &\frac{{R_G^t({a_1},{b_1}) - R_G^t({a_1},{b_2})}}{{R_G^t({a_1},{b_1}) - R_G^t({a_1},{b_2}) - R_G^t({a_2},{b_1}) + R_G^t({a_2},{b_2})}}\Bigg), \end{matrix}$
(3.11) $\begin{matrix} W_P^{t*} =\,& \Bigg(\frac{{R_P^t({a_2},{b_2}) - R_P^t({a_1},{b_2})}}{{R_P^t({a_1},{b_1}) - R_P^t({a_1},{b_2}) - R_P^t({a_2},{b_1}) + R_P^t({a_2},{b_2})}},\\ &\frac{{R_P^t({a_1},{b_1}) - R_P^t({a_2},{b_1})}}{{R_P^t({a_1},{b_1}) - R_P^t({a_1},{b_2}) - R_P^t({a_2},{b_1}) + R_P^t({a_2},{b_2})}}\Bigg). \end{matrix}$
在讨论单阶段博弈均衡时选择建立演化博弈模型, 强调静态均衡是动态均衡的特例 (无时间维度).
3.2 多阶段博弈均衡
在不完全信息动态博弈中, 精炼贝叶斯均衡要求均衡战略在每一个后续博弈上构成贝叶斯均衡. 多阶段分析假设博弈在多个时间点连续进行, 双方根据累积的信念和收益进行动态调整, 最终达到全局均衡.
$\textbf{定义 3.1}$
(3.12) $\begin{equation} \begin{split} {a^*}(b) & \in \arg \max\limits_a \sum\limits_\theta {b_p^t} ({\theta _j}|a){u_2}(a,b,\theta), \\ {b^{\rm{*}}}(\theta) & \in \arg \max\limits_b b_G^t(i){u_1}(a,b,\theta), \end{split} \end{equation}$
其中 $b(\theta )$ $a(b)$
阶段 $t$ $t-1$
(3.13) $\begin{equation} W_p^{t - 1} = f(b_G^{t - 2}(i),b_p^{t - 2}({\theta _j})), \end{equation}$
(3.14) $\begin{equation} W_G^{t - 1} = f(b_G^{t - 2}(i),b_p^{t - 2}({\theta _j})). \end{equation}$
在阶段 $t$
(3.15) $W_G^{t*},W_p^{t*} = f[(b_G^{t - 1}(i),b_p^{t - 1}({\theta _j})],$
(3.16) $b_G^t(i),b_p^t({\theta _j}) = f[W_G^{t*},W_p^{t*},b_G^{t - 1}(i),b_p^{t - 1}({\theta _j})],$
在 $t$ $1$ ) , 网络平台运营商选择不推动网络暴力的传播 ($0$ ).
3.3 基于 Q-Learning 阶段最优决策选择算法 (Q-Strategy)
本文在建立的多阶段信念更新博弈模型的基础上, 设计了一种递归算法 Q-Strategy, 用于求解$t$ 表 2 所示, 该算法首先使用信念函数计算前一阶段的后验信念, 然后根据这些后验信念计算前一阶段的均衡策略. 随着迭代的进行, 搜寻到各参与者的最优策略, 最终使系统达到稳定. 如果累计的网络平台运营商的额外管理成本超过预算, 算法将调整双方的均衡策略. 最终, 算法输出 $t$
4 案例分析
4.1 案例
由于网络暴力事件频繁发生, 本文选取了近年来影响力较大的 3 个网络暴力事件进行具体分析.
$\textbf{事件 1}$
$\textbf{事件 2}$
$\textbf{注:}$ 表 3 和表 4 的数据来源于国内十大平台运营商和政府对事件 1、事件 2 在传播过程中的行为监测的量化分析.网络暴力事件强度 $I$ $k$ $w$
$\textbf{事件 3}$
4.2 阶段划分
在大数据时代, 网络空间充斥着各种信息, 网络暴力的形成大多数是由这些信息的聚合而产生, 网络暴力事件的发展模式大致类似于信息的生命周期, 包括产生、使用、维护、存档以及删除 [37 ]. 因此, 基于信息生命周期理论, 学者对网络暴力划分为三阶段乃至多阶段来进行研究. 本文则根据事件 3 具体传播路径划分为潜伏发酵期、规模扩大期及消退恢复期等三个阶段. 如表 5 , 每个阶段具有不同的特征, 且政府和平台运营商运营商针对不同阶段采取了不同的治理手段和经验.
5 仿真分析
5.1 模型验证
在事件 1 的仿真中, 我们设定初始参数, 包括政府的初始信念为 0.5、平台运营商的初始信念为 0.3、(其中, 网络暴力事件强度为 10、政府干预强度为 10、平台响应强度为 10) 平台虚假表现比率的初始值为 0.1. 最终的仿真结果如图 3 所示. 在模型中, 政府干预的强度影响平台的决策策略, 从而改变均衡结果. 通过观察仿真过程中的六个阶段, 可以看出该模型较好地再现网络暴力事件的传播路径, 验证了模型在捕捉事件动态方面的有效性. 图 3 中显示, 第二阶段的事件强度呈现出明显的上升趋势, 表明网络暴力事件的强度达到了高峰, 这一高峰与郑某遭受网暴的高潮时期相对应, 反映了公众对事件的强烈反应. 在第四阶段, 事件强度再次出现显著的高峰, 与郑某因抑郁离世的时间点高度吻合, 揭示了该事件对其心理状态的深远影响.
图3
5.2 收益对策略效率的影响
根据对真实网络暴力事件分阶段的分析, 为找到影响博弈方做出决策从而影响网络暴力事件最终结果的关键因素, 本节进行数值仿真分析, 分别对不同阶段博弈方做出的不同决策下, 所获得的收益进行合理的假设, 假设的数值分别为: $R_G^t({a_1},{b_1})=1$, $R_G^t({a_2},{b_1})=6$, $R_G^t({a_1},{b_2})=4$, $R_G^t({a_2},{b_2})=12$, $R_P^t({a_1},{b_1})=2$, $R_P^t({a_1},{b_2})=15$, $R_P^t({a_2},{b_1})=4$, $R_P^t({a_2},{b_2})=2$.
由图 4 中的 a、c、e 子图的数值仿真结果可以看出, 政府强监管策略的收益变化对政府和平台运营商的策略选择产生了影响. 当政府采取强监管策略的收益逐渐降低时, 政府对强监管策略的意愿也逐渐减少, 转而选择弱监管策略. 政府策略选择的变化同样会影响平台运营商的策略. 随着政府从强监管策略转向弱监管策略, 平台运营商也逐渐从抑制策略转向推动策略. 这是因为, 当政府采取弱监管策略时, 平台运营商选择推动策略的收益增加, 从而促使平台运营商倾向于采取推动策略.
图4
由图 4 中的 b、d、f 子图的数值仿真结果可以看出, 平台运营商策略收益的变化对政府和平台运营商的策略选择都会产生影响. 当平台运营商采取推动网络暴力的策略时, 其收益逐渐增加, 平台运营商的意愿也会随之增强, 从抑制策略转向推动策略. 由于平台运营商策略的变化, 政府的策略选择也会受到影响. 随着平台运营商从抑制策略转向推动策略, 政府也会从强监管策略逐渐转向弱监管策略. 这是因为, 当平台运营商选择推动策略时, 政府选择弱监管策略的收益增加, 从而促使政府倾向于选择弱监管策略.
5.3 初始信念对阶段的影响
考虑到潜伏期政府和平台运营商可能对不同事件持有不同的先验信念, 本研究模拟分析了这些初始信念对各阶段事件发展的影响. 基于合理假设, 具体参数设置如下: $|N|$ ${U_1}$ ${U_2}$ $\sigma $ $\beta $ $Y$
图 5 展示了在不同初始信念情况下, 平台运营商和政府的信念随博弈阶段的变化情况. 平台运营商的初始信念大小直接影响网络暴力治理的速度. 随着时间的推移, 平台运营商的信念值趋于收敛, 但在某些阶段出现明显波动. 这表明, 政府在网络暴力治理政策方面的稳定性增加, 最终促使平台运营商形成长期稳定的治理机制. 在模拟的前三个阶段中, 发现政府的初始信念越高, 政府对平台运营商的监管效果越好, 平台运营商的虚假表现行为越少. 政府通过不断更新信念, 最终会对其行动产生更高的信心. 在整个网络暴力事件的演变过程中, 对于潜伏发酵期, 无论政府选择何种策略, 平台运营商往往会采取迷惑政府的行为以获取额外收益. 然而, 在消退恢复期, 当政府的信念值保持为 1 时, 平台运营商由于政府的压力而无法继续迷惑政府, 最终选择抑制网络暴力的传播, 并且不再产生虚假表现行为.
图5
5.4 成本对政府和平台运营商收益的影响
图 6 展示了不同虚假信息发布成本 (分别为 5、10、20、50) 对政府和平台运营商在 10 个博弈阶段中收益的影响. 从图中可以看出, 政府收益在不同虚假信息发布成本 $C$ $C$ 图 6 的数据表明, 提高虚假信息发布成本是一种有效的策略, 不仅能够保护政府的收益不受重大影响, 还能显著减少平台运营商发布虚假信息的行为, 进而降低平台运营商的收益. 这种成本机制的设计可以作为政策制定者在遏制虚假信息传播时的重要参考.
图6
5.5 事件 3 初始信念和平台成本对阶段均衡策略的影响
在本节中, 我们通过案例分析的方法, 深入探讨了如何有效缩短网络暴力事件的演变周期. 具体而言, 我们针对事件 3 的发展路径进行了系统分析. 这一分析中, 在其他数值不变的条件下, 我们同样设定了 40 个参与网络暴力事件的平台运营商, 以模拟其在事件发展过程中的角色和影响力.
图 7 展示了在不同初始信念值和不同迷惑政府虚假行为成本下, 平台运营商的表现. 在第一阶段, 当平台运营商的初始信念值为 0.9 时, 随着推动网络暴力成本的增加, 平台运营商最终会改变策略, 选择抑制网络暴力的传播并减少虚假行为. 在第二阶段, 如果平台运营商的初始信念值为 0.8, 不论推动网络暴力的成本增加还是减少, 都不会影响双方在该阶段的策略选择. 这可能是因为平台运营商在这一阶段通过推动网络暴力获得的利润远大于其付出的成本, 因此更倾向于采取迷惑政府的手段以获取更高的收益. 然而, 如果平台运营商的初始信念值略微提高, 将会促使其改变策略选择, 这也证明了政府在强监管下对平台运营商的影响. 在第三阶段, 高初始信念值下, 平台运营商的虚假行为概率显著降低, 表明政府的强监管在此阶段有效减少了平台运营商的虚假表现行为.
图7
综上所述, 为了避免第二阶段的出现, 可以通过提高双方的信念值, 使网络暴力事件直接从第一阶段跳跃到第三阶段. 此外, 政府可以增强对违规平台运营商的惩罚力度, 从而在第一阶段就有效遏制网络暴力事件的传播.
6 结论
本研究以网络暴力事件为背景, 初步尝试从博弈角度为政府与平台运营商合作治理网络暴力提供思路. 通过构建多阶段动态博弈模型, 揭示了政府与多个平台运营商在网络暴力事件治理中的互动机制. 模型中引入了信念更新机制, 以描述在不完全信息条件下双方策略的变化. 鉴于多阶段均衡策略求解的复杂性, 本文设计了基于 Q-learning 的阶段最优决策算法 (Q-Strategy) 来求解阶段$t$
针对潜伏发酵期, 舆论开始发酵, 政府应加强网络暴力教育和宣传工作, 提高公众对网络暴力的认知和防范意识. 同时, 平台运营商需要加强对网络暴力信息的辨识, 控制舆情的发酵. 可以通过平台运营商联合推出警告机制, 提醒网民发表友善言论, 从而遏制网络暴力的进一步蔓延;针对规模扩大期, 舆论已经形成一定规模, 政府应及时制定相关法律法规和政策, 以便快速处理网络暴力事件, 并为受害者提供法律援助. 同时, 平台运营商可以通过关闭评论、降低推荐等行为, 防止网络暴力事件进一步扩大, 并为受害者提供积极引导;针对消退恢复期, 舆论热度逐渐下降, 但需防止舆论对受害者的二次伤害. 政府应加强对网络暴力事件的调查和处理, 追究责任, 维护公正. 平台运营商需加强对受害者的支持, 严管网络暴力行为的传播, 维护平台运营商的公共利益. 社会也应为受害者提供心理疏导和支持, 帮助其恢复正常生活.
事件 1 (郑某案例) 和事件 2 (杨某案例) 都突显了网络暴力对个人心理健康的严重威胁. 郑某因网络暴力和抑郁症最终自杀, 显示了在网络暴力治理中长期心理支持和社会支持的重要性. 事件 3 (谷某案例) 展示了在网络暴力规模扩大期, 通过法律手段成功维护自身权益的重要性. 谷某的案例反映了及时的法律干预和积极维权可以显著提高维权成功率. 这些案例综合表明, 针对网络暴力的治理应涵盖从早期预防、法律援助到长期心理支持的全方位措施.
此外, 从图 4 中的六个子图可以看出, 无论平台运营商发布虚假信息的成本如何变化, 政府收益在博弈过程中始终表现出较高的稳定性. 这表明政府在网络暴力治理过程中对平台运营商具有绝对的领导权, 而平台运营商的收益对传播虚假信息的成本非常敏感. 根据图 6 中成本对收益的影响分析, 随着成本的增加, 平台运营商的收益显著下降且波动性减小. 这表明, 高成本有效抑制了平台运营商传播虚假信息的动机. 图 5 显示, 高初始信念值和强监管策略显著降低了平台运营商的虚假信息传播行为, 证明了政府的强监管在治理网络暴力方面具有显著成效.
7 管理启示
政府的引领作用: 政府在网络暴力治理中应发挥主导作用, 制定明确的法律法规和政策, 尤其是在潜伏期和规模扩大期, 通过早期预防、及时干预和法律措施减少网络暴力带来的极端结果. 对于如杨某这样因网络暴力自杀的案例, 政府应进一步强化网络暴力的法律法规, 提高对受害者的保护力度.
平台运营商的关键角色: 平台运营商应加强对网络暴力信息的识别和控制能力. 针对事件 3 中的情况, 平台应采取有效措施管理和过滤恶意评论, 特别是在悲剧事件发生时, 防止对受害者及其家属的二次伤害.
多主体协同治理: 网络暴力治理需要政府、平台运营商、公众和法律机构的协同参与. 在事件 3 中, 社会各界应积极支持受害者, 增强社会对网络暴力问题的关注和理解, 共同应对网络暴力带来的负面影响.
成本控制与收益平衡: 平台运营商应认识到恶意信息传播的社会成本和对平台信誉的长期损害. 通过提高虚假信息的处理成本, 减少恶意评论的传播, 有助于维护平台的公共利益和受害者的权益.
信息周期管理: 根据网络暴力事件的发展阶段, 采取针对性措施. 潜伏期加强预防教育, 扩大期强化法律干预, 消退期提供心理支持和社会帮助. 在杨某事件中, 尤其需要在消退恢复期提供充分的心理支持, 防止因网络暴力而引发的极端行为.
通过建立多阶段动态博弈模型对郑某、谷某和杨某案例的分析, 本研究进一步强调了网络暴力治理中阶段性措施和多方协作的重要性, 为未来的研究和实践提供了参考. 目前的研究主要从政府和平台运营商两个角度出发, 未来应扩展现有的多主体博弈模型, 考虑施暴者、受害者和公众等更多参与方的互动机制, 以深入研究不同主体在网络暴力事件中的作用和影响.
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拖延行为是多人讨价还价（协商）中参与人不能在首次协商中达成协议的现象.本文探讨通过动态讨价还价过程在多人间分配价值变化物品的策略博弈模型及其均衡的解析表示，并分析参与者达成协议的拖延行为特性.设计了价值变化物品分配的多人动态讨价还价过程，建立了多人动态讨价还价模型.以此为基础，构建了多人策略博弈模型，给出了物品价值变化率在不同范围内的多人动态讨价还价博弈均衡的具体形式.进一步，基于均衡分析给出了多人讨价还价过程中参与人拖延达成协议的条件，并分析了物品价值随博弈轮数发生规律性变化时，物品价值变化率对讨价还价中参与者是否愿意采取拖延行为达成协议的影响.给出了揭示拖延行为特性的上、下两个阈值.研究发现，当物品价值变化率低于下阈值时，拖延行为不会发生；当物品价值变化率高于上阈值时，一定会出现拖延行为；物品价值变化率在这两个阈值之间时，部分参与者愿意采取拖延行为.而其他参与者不愿意拖延达成协议，且其收益随着博弈轮数的增加趋近于0，在此范围内，耐心程度越高的参与者越会采取拖延行为.本文的研究为通过动态协商方式达成合作的多主体预计达成合作的时间以及设计合理的合作协议提供了一定的理论指导.
Liu J Wang X J Strategic game equilibrium and participants' delaying behaviour in multi-person dynamic bargaining under item value change
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本文结合P2P网贷平台的特点，建立了一个基于双边市场定价理论的两阶段动态博弈模型，用来研究P2P平台的不同商业模式，特别是盈利模式.为揭示在我国金融环境下以P2P为代表的新型金融产品的持续经营条件与未来发展方向，结合我国新出台的P2P相关政策，在模型中考虑政策影响，理论研究结果表明：1）在二部制收费和只收会员费的两种不同盈利模式下，网络外部性均会使多归属P2P平台的利润降低；2）二部制收费的盈利模式优于只收取会员费的盈利模式；3）现有P2P相关政策对保证本金（利息）模式的明令禁止将更好的保障出借人的利益.基于所得结论，最后提出若干关于我国P2P平台发展及监管的政策建议.
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1
2024
... 网络暴力事件的传播通常起源于某一特定事件或行为, 如个人的言论、图片、视频等内容, 引发公众注意并形成初始反应. 社交媒体平台 (如微博、微信、小红书、抖音、Twitter、Facebook 等) 迅速放大该事件, 通过用户的点赞、评论和转发等互动行为, 推动内容扩散. 当事件获得广泛关注后, 新闻媒体的介入进一步增加其曝光度和传播范围. 由于互联网的隐匿性以及网民之间潜在的阶层矛盾[1 ] , 事件往往引发公众广泛讨论. 支持与反对的声音交织出现, 大量的评论和帖子使事件持续发酵, 并通过多个社交媒体平台和在线社区扩散, 进一步加快传播速度和扩大覆盖范围. 在传播过程中, 政府可能介入, 通过发布官方声明、采取法律措施或由相关部门介入调查, 以平息舆论并保护相关当事人的权益. 网络暴力事件具有传播速度快、影响范围广、动态性强等特点[2 ] . 在短时间内, 其可能对社会造成深远影响. 深入分析网络暴力事件中参与主体及其相互作用, 是构建治理机制的关键. ...
网络暴力刑法规制的信息传播犯罪模式
1
2024
... 网络暴力事件的传播通常起源于某一特定事件或行为, 如个人的言论、图片、视频等内容, 引发公众注意并形成初始反应. 社交媒体平台 (如微博、微信、小红书、抖音、Twitter、Facebook 等) 迅速放大该事件, 通过用户的点赞、评论和转发等互动行为, 推动内容扩散. 当事件获得广泛关注后, 新闻媒体的介入进一步增加其曝光度和传播范围. 由于互联网的隐匿性以及网民之间潜在的阶层矛盾[1 ] , 事件往往引发公众广泛讨论. 支持与反对的声音交织出现, 大量的评论和帖子使事件持续发酵, 并通过多个社交媒体平台和在线社区扩散, 进一步加快传播速度和扩大覆盖范围. 在传播过程中, 政府可能介入, 通过发布官方声明、采取法律措施或由相关部门介入调查, 以平息舆论并保护相关当事人的权益. 网络暴力事件具有传播速度快、影响范围广、动态性强等特点[2 ] . 在短时间内, 其可能对社会造成深远影响. 深入分析网络暴力事件中参与主体及其相互作用, 是构建治理机制的关键. ...
异化的网络评论——再论网络暴力信息的阶段化治理
1
2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
异化的网络评论——再论网络暴力信息的阶段化治理
1
2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
论新型犯罪对刑法理论的影响: 以网络犯罪为中心
1
2022
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
论新型犯罪对刑法理论的影响: 以网络犯罪为中心
1
2022
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
网络谣言刑事归责限度理论的构建——兼论网络谣言与网络暴力的界分
1
2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
网络谣言刑事归责限度理论的构建——兼论网络谣言与网络暴力的界分
1
2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
大数据背景下网络暴力行为的法律规制困境与完善
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
大数据背景下网络暴力行为的法律规制困境与完善
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
网络暴力公私合作治理模式的反思与调试
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
网络暴力公私合作治理模式的反思与调试
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
网络暴力治理的法治化转型及立法体系建构
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
网络暴力治理的法治化转型及立法体系建构
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
信息疫情背景下网络暴力事件公众观点演化机制研究
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
信息疫情背景下网络暴力事件公众观点演化机制研究
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
群体性网络暴力治理——以网络平台风险预防义务为视角
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
群体性网络暴力治理——以网络平台风险预防义务为视角
1
2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
网络暴力的治理层次与责任结构
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
网络暴力的治理层次与责任结构
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2023
... 针对这一问题, 学者们提出了各种理论治理策略, 包括刑法解释论和多元主体共治论[3 ] . 刑法的回应主要限于严重损害事件, 对一般网暴行为的威慑作用有限[4 ] . 赵嘉雯和蔡鹏程 [5 ,6 ] 主张增设专项罪名, 但也有人认为刑法已有足够法律依据, 应扩大入罪条件解释. 在处理网暴事件时, 需考虑实质性区别和难点问题, 包括损害结果不构成刑法意义上的实质损害, 因果关系认定困难等. 对于群体性特征的网络暴力, 应实质性判断 "情节严重", 不仅仅以点击次数作为标准[7 ] . 同时, 承担刑事责任的范围需考虑主观、故意等要素. 另一种策略是多元主体共治论, 探讨如何在法律框架内协同多元治理主体规制网络暴力行为 [8 ] . 杨红叶等[9 ] 通过数学模型进行演化仿真分析网络暴力事件的发酵过程, 并提供策略以遏制负面观点的传播. 邵登辉等 [10 ] 则从群体性角度出发, 建立了政府监督与平台运营商风险预防义务相结合的治理体系, 以实现网络暴力治理的公共化. 刘晓春 [11 ] 则通过梳理网络暴力治理层次, 提出了对政府、媒体、平台运营商、公众的科学权责结构体系配置. 随着多元共治观点的凸显, 单一法律责任或监管机构难以取得成效. 因此, 本文将重点探讨政府和平台运营商在网络暴力治理中的具体角色与责任, 并分析它们如何通过有效合作, 共同应对网络暴力事件. ...
Evolutionary stable strategies and game dynamics
1
1978
... 博弈论是一种研究在特定条件和规则约束下, 参与方根据有限信息和自身偏好选择策略的理论方法. 通过分析各方的决策互动, 博弈论旨在揭示在不同博弈结构中, 各方如何通过理性决策实现最优策略 [12 ] . 当博弈主体地位不平等的情况下, 例如在电力市场竞价和供需、合作博弈等领域, 则必须严格遵守博弈顺序[13 ,14 ] . 这种情景下的博弈问题被称为动态博弈[15 ] . 在动态博弈中, 与静态博弈不同, 需要进行全局分析和分阶段分析, 不仅要考虑自身策略, 还要预估其他博弈方可能会做出的决策, 从而再次改变自身的决策 [16 ] . 基于博弈视角, 可以建立政府和平台运营商之间的动态和静态博弈分析模型, 从理论上探究网络暴力事件难以控制的内在原因. 但在网络暴力事件中, 政府不仅要考虑自身的监管策略, 还要通过观察平台运营商所作出的策略来调整自身的监管力度. 因此, 运用动态博弈模型对网络暴力事件进行研究, 找到最终博弈方的稳定策略, 是非常有效的. ...
A differential privacy based multi-stage network fingerprinting deception game method
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2023
... 博弈论是一种研究在特定条件和规则约束下, 参与方根据有限信息和自身偏好选择策略的理论方法. 通过分析各方的决策互动, 博弈论旨在揭示在不同博弈结构中, 各方如何通过理性决策实现最优策略 [12 ] . 当博弈主体地位不平等的情况下, 例如在电力市场竞价和供需、合作博弈等领域, 则必须严格遵守博弈顺序[13 ,14 ] . 这种情景下的博弈问题被称为动态博弈[15 ] . 在动态博弈中, 与静态博弈不同, 需要进行全局分析和分阶段分析, 不仅要考虑自身策略, 还要预估其他博弈方可能会做出的决策, 从而再次改变自身的决策 [16 ] . 基于博弈视角, 可以建立政府和平台运营商之间的动态和静态博弈分析模型, 从理论上探究网络暴力事件难以控制的内在原因. 但在网络暴力事件中, 政府不仅要考虑自身的监管策略, 还要通过观察平台运营商所作出的策略来调整自身的监管力度. 因此, 运用动态博弈模型对网络暴力事件进行研究, 找到最终博弈方的稳定策略, 是非常有效的. ...
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2004
... 博弈论是一种研究在特定条件和规则约束下, 参与方根据有限信息和自身偏好选择策略的理论方法. 通过分析各方的决策互动, 博弈论旨在揭示在不同博弈结构中, 各方如何通过理性决策实现最优策略 [12 ] . 当博弈主体地位不平等的情况下, 例如在电力市场竞价和供需、合作博弈等领域, 则必须严格遵守博弈顺序[13 ,14 ] . 这种情景下的博弈问题被称为动态博弈[15 ] . 在动态博弈中, 与静态博弈不同, 需要进行全局分析和分阶段分析, 不仅要考虑自身策略, 还要预估其他博弈方可能会做出的决策, 从而再次改变自身的决策 [16 ] . 基于博弈视角, 可以建立政府和平台运营商之间的动态和静态博弈分析模型, 从理论上探究网络暴力事件难以控制的内在原因. 但在网络暴力事件中, 政府不仅要考虑自身的监管策略, 还要通过观察平台运营商所作出的策略来调整自身的监管力度. 因此, 运用动态博弈模型对网络暴力事件进行研究, 找到最终博弈方的稳定策略, 是非常有效的. ...
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2004
... 博弈论是一种研究在特定条件和规则约束下, 参与方根据有限信息和自身偏好选择策略的理论方法. 通过分析各方的决策互动, 博弈论旨在揭示在不同博弈结构中, 各方如何通过理性决策实现最优策略 [12 ] . 当博弈主体地位不平等的情况下, 例如在电力市场竞价和供需、合作博弈等领域, 则必须严格遵守博弈顺序[13 ,14 ] . 这种情景下的博弈问题被称为动态博弈[15 ] . 在动态博弈中, 与静态博弈不同, 需要进行全局分析和分阶段分析, 不仅要考虑自身策略, 还要预估其他博弈方可能会做出的决策, 从而再次改变自身的决策 [16 ] . 基于博弈视角, 可以建立政府和平台运营商之间的动态和静态博弈分析模型, 从理论上探究网络暴力事件难以控制的内在原因. 但在网络暴力事件中, 政府不仅要考虑自身的监管策略, 还要通过观察平台运营商所作出的策略来调整自身的监管力度. 因此, 运用动态博弈模型对网络暴力事件进行研究, 找到最终博弈方的稳定策略, 是非常有效的. ...
Does neutral stability imply Lyapunov stability?
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1995
... 博弈论是一种研究在特定条件和规则约束下, 参与方根据有限信息和自身偏好选择策略的理论方法. 通过分析各方的决策互动, 博弈论旨在揭示在不同博弈结构中, 各方如何通过理性决策实现最优策略 [12 ] . 当博弈主体地位不平等的情况下, 例如在电力市场竞价和供需、合作博弈等领域, 则必须严格遵守博弈顺序[13 ,14 ] . 这种情景下的博弈问题被称为动态博弈[15 ] . 在动态博弈中, 与静态博弈不同, 需要进行全局分析和分阶段分析, 不仅要考虑自身策略, 还要预估其他博弈方可能会做出的决策, 从而再次改变自身的决策 [16 ] . 基于博弈视角, 可以建立政府和平台运营商之间的动态和静态博弈分析模型, 从理论上探究网络暴力事件难以控制的内在原因. 但在网络暴力事件中, 政府不仅要考虑自身的监管策略, 还要通过观察平台运营商所作出的策略来调整自身的监管力度. 因此, 运用动态博弈模型对网络暴力事件进行研究, 找到最终博弈方的稳定策略, 是非常有效的. ...
Stakeholders ecological-economic compensation of river basin: A multi-stage dynamic game analysis
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2022
... 博弈论是一种研究在特定条件和规则约束下, 参与方根据有限信息和自身偏好选择策略的理论方法. 通过分析各方的决策互动, 博弈论旨在揭示在不同博弈结构中, 各方如何通过理性决策实现最优策略 [12 ] . 当博弈主体地位不平等的情况下, 例如在电力市场竞价和供需、合作博弈等领域, 则必须严格遵守博弈顺序[13 ,14 ] . 这种情景下的博弈问题被称为动态博弈[15 ] . 在动态博弈中, 与静态博弈不同, 需要进行全局分析和分阶段分析, 不仅要考虑自身策略, 还要预估其他博弈方可能会做出的决策, 从而再次改变自身的决策 [16 ] . 基于博弈视角, 可以建立政府和平台运营商之间的动态和静态博弈分析模型, 从理论上探究网络暴力事件难以控制的内在原因. 但在网络暴力事件中, 政府不仅要考虑自身的监管策略, 还要通过观察平台运营商所作出的策略来调整自身的监管力度. 因此, 运用动态博弈模型对网络暴力事件进行研究, 找到最终博弈方的稳定策略, 是非常有效的. ...
突发公共卫生事件网络谣言网格化预警模型研究
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2024
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
突发公共卫生事件网络谣言网格化预警模型研究
1
2024
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
基于银保合作的企业融资决策博弈复杂性研究
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2023
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
基于银保合作的企业融资决策博弈复杂性研究
1
2023
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
物品价值变化下多人动态讨价还价的策略博弈均衡与参与者拖延行为
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2021
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
物品价值变化下多人动态讨价还价的策略博弈均衡与参与者拖延行为
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2021
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
多归属 P2P 网贷平台定价及盈利模式分析: 一个两阶段动态博弈模型
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2019
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
多归属 P2P 网贷平台定价及盈利模式分析: 一个两阶段动态博弈模型
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2019
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
Two-tier regulation models for the user-generated content platform: A game theoretic analysis
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2023
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
Dynamic feedback Stackelberg games with alternating leaders
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2008
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
Dynamic Bayesian game optimization method for multi-energy hub systems with incomplete load information
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2024
... 目前学者在各个领域中对多阶段动态博弈的研究颇多. 如张桂蓉等 [17 ] 建立了基于不完全信息的网络谣言传播影响力评估模型, 横向预测网络谣言流传程度. 马军海等 [18 ] 依托动态演化博弈模型探究了中小企业贷款对供应链决策的影响. 刘佳等 [19 ] 利用动态多人讨价还价模型分析了参与人拖延达成协议的具体条件. 刘赫等[20 ] 构建了一个两阶段动态博弈模型研究了 P2P 网贷平台运营商不同定价模式. Nan 等 [21 ] 建立了垄断市场和双头垄断市场的三阶段序列博弈模型, 探索了政府和平台运营商如何维护用户生成内容平台秩序的最优监管策略. Nie 等[22 ] 建立了具有交替领先者的离散时间动态斯塔克尔伯格博弈模型, 分析不固定的追随者和领导者. Huang 等 [23 ] 则通过贝叶斯规则处理信息不完全引起的条件概率问题, 分析了动态价格机制下多能枢纽之间的约束关系. 为此, 本文将延续前人研究的思路, 进一步探讨多阶段动态博弈在网络暴力治理中的潜力和挑战. 我们将结合具体案例, 分析不同因素在多阶段动态博弈中的作用及其相互影响. ...
Recursive methods for computing equilibria of general equilibrium dynamic Stackelberg games
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1997
... 多阶段博弈涉及到复杂的动态优化问题, 各阶段的决策不仅依赖当前状态, 还需要考虑未来可能的状态及其带来的影响. Ambler 等 [24 ] 借用 Hansen 和 Prescott[25 ,26 ] 所提出的动态经济周期模型数值解来分析政府和代理人之间的最优政策问题并考证实了动态规划算法的实用性. Sleet[27 ] 表明自由裁量的政策制定者可以通过模仿致力于特定行动的政府来管理代理人的期望, 这也表明了可信均衡收益集具有递归结构, 能够用数值表征. Ni 等[28 ] 设计了一种 Q-learning 方法来解决多阶段博弈. 李玉龙等 [29 ] 同样在关联基础设施网络中运用算法求解最佳策略. 在此背景下, 本文考虑设计出一个递归算法来求解政府和平台运营商的均衡解. 该递归算法能够通过快速累积之前的信息效用, 有效地计算阶段的最优策略. 这种采用算法代替人工计算的方法不仅提高了计算的效率, 还能更准确地捕捉到各阶段之间的依赖关系, 确保模型求解的精确性. ...
Noncooperative and dominant player solutions in discrete dynamic games
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1975
... 多阶段博弈涉及到复杂的动态优化问题, 各阶段的决策不仅依赖当前状态, 还需要考虑未来可能的状态及其带来的影响. Ambler 等 [24 ] 借用 Hansen 和 Prescott[25 ,26 ] 所提出的动态经济周期模型数值解来分析政府和代理人之间的最优政策问题并考证实了动态规划算法的实用性. Sleet[27 ] 表明自由裁量的政策制定者可以通过模仿致力于特定行动的政府来管理代理人的期望, 这也表明了可信均衡收益集具有递归结构, 能够用数值表征. Ni 等[28 ] 设计了一种 Q-learning 方法来解决多阶段博弈. 李玉龙等 [29 ] 同样在关联基础设施网络中运用算法求解最佳策略. 在此背景下, 本文考虑设计出一个递归算法来求解政府和平台运营商的均衡解. 该递归算法能够通过快速累积之前的信息效用, 有效地计算阶段的最优策略. 这种采用算法代替人工计算的方法不仅提高了计算的效率, 还能更准确地捕捉到各阶段之间的依赖关系, 确保模型求解的精确性. ...
Rules rather than discretion: The time inconsistency of optimal plans
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1977
... 多阶段博弈涉及到复杂的动态优化问题, 各阶段的决策不仅依赖当前状态, 还需要考虑未来可能的状态及其带来的影响. Ambler 等 [24 ] 借用 Hansen 和 Prescott[25 ,26 ] 所提出的动态经济周期模型数值解来分析政府和代理人之间的最优政策问题并考证实了动态规划算法的实用性. Sleet[27 ] 表明自由裁量的政策制定者可以通过模仿致力于特定行动的政府来管理代理人的期望, 这也表明了可信均衡收益集具有递归结构, 能够用数值表征. Ni 等[28 ] 设计了一种 Q-learning 方法来解决多阶段博弈. 李玉龙等 [29 ] 同样在关联基础设施网络中运用算法求解最佳策略. 在此背景下, 本文考虑设计出一个递归算法来求解政府和平台运营商的均衡解. 该递归算法能够通过快速累积之前的信息效用, 有效地计算阶段的最优策略. 这种采用算法代替人工计算的方法不仅提高了计算的效率, 还能更准确地捕捉到各阶段之间的依赖关系, 确保模型求解的精确性. ...
Recursive monetary policy games with incomplete information
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2007
... 多阶段博弈涉及到复杂的动态优化问题, 各阶段的决策不仅依赖当前状态, 还需要考虑未来可能的状态及其带来的影响. Ambler 等 [24 ] 借用 Hansen 和 Prescott[25 ,26 ] 所提出的动态经济周期模型数值解来分析政府和代理人之间的最优政策问题并考证实了动态规划算法的实用性. Sleet[27 ] 表明自由裁量的政策制定者可以通过模仿致力于特定行动的政府来管理代理人的期望, 这也表明了可信均衡收益集具有递归结构, 能够用数值表征. Ni 等[28 ] 设计了一种 Q-learning 方法来解决多阶段博弈. 李玉龙等 [29 ] 同样在关联基础设施网络中运用算法求解最佳策略. 在此背景下, 本文考虑设计出一个递归算法来求解政府和平台运营商的均衡解. 该递归算法能够通过快速累积之前的信息效用, 有效地计算阶段的最优策略. 这种采用算法代替人工计算的方法不仅提高了计算的效率, 还能更准确地捕捉到各阶段之间的依赖关系, 确保模型求解的精确性. ...
A multistage game in smart grid security: A reinforcement learning solution
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2019
... 多阶段博弈涉及到复杂的动态优化问题, 各阶段的决策不仅依赖当前状态, 还需要考虑未来可能的状态及其带来的影响. Ambler 等 [24 ] 借用 Hansen 和 Prescott[25 ,26 ] 所提出的动态经济周期模型数值解来分析政府和代理人之间的最优政策问题并考证实了动态规划算法的实用性. Sleet[27 ] 表明自由裁量的政策制定者可以通过模仿致力于特定行动的政府来管理代理人的期望, 这也表明了可信均衡收益集具有递归结构, 能够用数值表征. Ni 等[28 ] 设计了一种 Q-learning 方法来解决多阶段博弈. 李玉龙等 [29 ] 同样在关联基础设施网络中运用算法求解最佳策略. 在此背景下, 本文考虑设计出一个递归算法来求解政府和平台运营商的均衡解. 该递归算法能够通过快速累积之前的信息效用, 有效地计算阶段的最优策略. 这种采用算法代替人工计算的方法不仅提高了计算的效率, 还能更准确地捕捉到各阶段之间的依赖关系, 确保模型求解的精确性. ...
基于不完全信息博弈的关联基础设施网络保护策略研究
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2022
... 多阶段博弈涉及到复杂的动态优化问题, 各阶段的决策不仅依赖当前状态, 还需要考虑未来可能的状态及其带来的影响. Ambler 等 [24 ] 借用 Hansen 和 Prescott[25 ,26 ] 所提出的动态经济周期模型数值解来分析政府和代理人之间的最优政策问题并考证实了动态规划算法的实用性. Sleet[27 ] 表明自由裁量的政策制定者可以通过模仿致力于特定行动的政府来管理代理人的期望, 这也表明了可信均衡收益集具有递归结构, 能够用数值表征. Ni 等[28 ] 设计了一种 Q-learning 方法来解决多阶段博弈. 李玉龙等 [29 ] 同样在关联基础设施网络中运用算法求解最佳策略. 在此背景下, 本文考虑设计出一个递归算法来求解政府和平台运营商的均衡解. 该递归算法能够通过快速累积之前的信息效用, 有效地计算阶段的最优策略. 这种采用算法代替人工计算的方法不仅提高了计算的效率, 还能更准确地捕捉到各阶段之间的依赖关系, 确保模型求解的精确性. ...
基于不完全信息博弈的关联基础设施网络保护策略研究
1
2022
... 多阶段博弈涉及到复杂的动态优化问题, 各阶段的决策不仅依赖当前状态, 还需要考虑未来可能的状态及其带来的影响. Ambler 等 [24 ] 借用 Hansen 和 Prescott[25 ,26 ] 所提出的动态经济周期模型数值解来分析政府和代理人之间的最优政策问题并考证实了动态规划算法的实用性. Sleet[27 ] 表明自由裁量的政策制定者可以通过模仿致力于特定行动的政府来管理代理人的期望, 这也表明了可信均衡收益集具有递归结构, 能够用数值表征. Ni 等[28 ] 设计了一种 Q-learning 方法来解决多阶段博弈. 李玉龙等 [29 ] 同样在关联基础设施网络中运用算法求解最佳策略. 在此背景下, 本文考虑设计出一个递归算法来求解政府和平台运营商的均衡解. 该递归算法能够通过快速累积之前的信息效用, 有效地计算阶段的最优策略. 这种采用算法代替人工计算的方法不仅提高了计算的效率, 还能更准确地捕捉到各阶段之间的依赖关系, 确保模型求解的精确性. ...
不对称信息下考虑风险的绿色供应链决策研究
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2024
... 在信息不对称的网络环境中, 不同主体承担的角色和信息获取能力存在差异 [30 ] . 在实际的网络暴力治理中, 这种差异经常导致信息掌握较多的一方, 为了谋取利益, 选择传播虚假信息或进行伪装, 例如平台运营商可能会涉及虚假报告的行为. 在这样的背景下, 我们注意到政府与多个平台运营商之间的研究相对较少. 因此, 本文旨在通过引入更新规则, 研究在网络暴力事件治理中政府与多个平台运营商之间的最优治理策略, 以应对信息不对称带来的挑战. 本文的主要贡献可以概括为以下几点: 1) 考虑到网络暴力事件存在阶段性特征, 引入贝叶斯更新规则处理网络暴力事件中由于信息不完全引起的条件概率事件, 并建立了一个两阶段重复博弈模型来描述政府和平台运营商之间持续交互的过程. 2) 在分析多阶段均衡策略的基础上, 设计了一种基于 Q-Learning 阶段最优决策选择算法 (Q-Strategy) 来求解t阶段的均衡策略. 并通过案例仿真实验证实了该方法治理的有效性. 3) 以中国 "7.7 杭州女子取快递遭诽谤涉嫌出轨事件" 为案例, 深入剖析了其演化路径, 将事件划分为潜伏发酵期、规模扩大期和消退恢复期三个阶段, 并提供阶段性治理方案. ...
不对称信息下考虑风险的绿色供应链决策研究
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2024
... 在信息不对称的网络环境中, 不同主体承担的角色和信息获取能力存在差异 [30 ] . 在实际的网络暴力治理中, 这种差异经常导致信息掌握较多的一方, 为了谋取利益, 选择传播虚假信息或进行伪装, 例如平台运营商可能会涉及虚假报告的行为. 在这样的背景下, 我们注意到政府与多个平台运营商之间的研究相对较少. 因此, 本文旨在通过引入更新规则, 研究在网络暴力事件治理中政府与多个平台运营商之间的最优治理策略, 以应对信息不对称带来的挑战. 本文的主要贡献可以概括为以下几点: 1) 考虑到网络暴力事件存在阶段性特征, 引入贝叶斯更新规则处理网络暴力事件中由于信息不完全引起的条件概率事件, 并建立了一个两阶段重复博弈模型来描述政府和平台运营商之间持续交互的过程. 2) 在分析多阶段均衡策略的基础上, 设计了一种基于 Q-Learning 阶段最优决策选择算法 (Q-Strategy) 来求解t阶段的均衡策略. 并通过案例仿真实验证实了该方法治理的有效性. 3) 以中国 "7.7 杭州女子取快递遭诽谤涉嫌出轨事件" 为案例, 深入剖析了其演化路径, 将事件划分为潜伏发酵期、规模扩大期和消退恢复期三个阶段, 并提供阶段性治理方案. ...
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2012
... 本文基于多元主体共治理论, 构建了政府与多家平台运营商在网络暴力事件治理中的多阶段动态博弈模型. 该模型通过引入信念更新机制, 刻画了不完全信息条件下政府与平台运营商之间的策略互动及动态均衡演化过程. 模型重点探索不同主体的策略选择对网络暴力事件的发展及治理效果的影响. 如图 1 所示, 该博弈模型中, 政府的目标是以最小治理成本实现社会效益最大化 [31 ] , 其可选策略包括强监管与弱监管. 平台运营商根据类型被划分为合作型和非合作型两类: 合作型平台倾向于抑制网络暴力传播, 以长期利益为导向; 非合作型平台则更注重短期收益, 可能选择推动传播. 平台的策略选择通过抑制传播或推动传播来向政府传递信号, 影响政府对平台类型的信念更新, 进而影响其监管策略. 该博弈遵循序贯理性原则, 政府在未完全知晓平台监管力度的情况下, 通过观察平台的实际行动更新对其类型的信念, 并根据策略采取行动; 平台则基于对政府监管意图的判断, 调整自身策略. ...
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2004
... 在传统的博弈理论中, 博弈包括参与者、策略和收益三个元素 [32 ] . 本文研究不完全信息博弈中的动态贝叶斯博弈. 博弈参与者的不完全信息一般根据相应的联合概率分布来表示, 因此, 构建贝叶斯更新模型还需要一定的因素, 如信息效用和信念等 [33 ] . ...
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2004
... 在传统的博弈理论中, 博弈包括参与者、策略和收益三个元素 [32 ] . 本文研究不完全信息博弈中的动态贝叶斯博弈. 博弈参与者的不完全信息一般根据相应的联合概率分布来表示, 因此, 构建贝叶斯更新模型还需要一定的因素, 如信息效用和信念等 [33 ] . ...
On dynamical multi-team and signaling games
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2006
... 在传统的博弈理论中, 博弈包括参与者、策略和收益三个元素 [32 ] . 本文研究不完全信息博弈中的动态贝叶斯博弈. 博弈参与者的不完全信息一般根据相应的联合概率分布来表示, 因此, 构建贝叶斯更新模型还需要一定的因素, 如信息效用和信念等 [33 ] . ...
Belief-based refinements in signalling games
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1993
... 在博弈中, 信念是指在不完全信息条件下, 参与者对其他参与者的类型、意图、行为或策略的主观判断或估计 [34 ] . 信息效用是指在决策过程中, 参与者从获取的信息中所能获得的价值. 具体描述如下: 政府已知参与网络暴力事件的网络平台运营商的数量 $|N|$
A dynamic games approach to proactive defense strategies against advanced persistent threats in cyber-physical systems
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2020
... 随着累积信息效用的增加, 政府的信念值趋向于 1, 表示对平台运营商行为的信任度提升. 若信息效用高, 信念增长会加速; 反之, 低效用或不确定信息会减缓信念的增长 [35 ] . ...
Signal extraction for simulated games with a large number of players
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2006
... 政府的目标是通过制定有效的监管行为来遏制网络暴力, 并通过观察平台的行为来尽可能多的获取信息. 政府的收益不仅包括社会效益 (例如减少网络暴力对社会造成的伤害) 和监管成本, 还包括通过平台行为获取的信息效用 [36 ]. 然而, 由于信息不对称以及平台可能采取的迷惑行为, 政府的实际收益和信息效用之间存在差异, 这对政府的决策和策略调整产生重要影响. ...
基于生命周期理论的微博舆情引控研究
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2017
... 在大数据时代, 网络空间充斥着各种信息, 网络暴力的形成大多数是由这些信息的聚合而产生, 网络暴力事件的发展模式大致类似于信息的生命周期, 包括产生、使用、维护、存档以及删除 [37 ]. 因此, 基于信息生命周期理论, 学者对网络暴力划分为三阶段乃至多阶段来进行研究. 本文则根据事件 3 具体传播路径划分为潜伏发酵期、规模扩大期及消退恢复期等三个阶段. 如表 5 , 每个阶段具有不同的特征, 且政府和平台运营商运营商针对不同阶段采取了不同的治理手段和经验. ...
基于生命周期理论的微博舆情引控研究
1
2017
... 在大数据时代, 网络空间充斥着各种信息, 网络暴力的形成大多数是由这些信息的聚合而产生, 网络暴力事件的发展模式大致类似于信息的生命周期, 包括产生、使用、维护、存档以及删除 [37 ]. 因此, 基于信息生命周期理论, 学者对网络暴力划分为三阶段乃至多阶段来进行研究. 本文则根据事件 3 具体传播路径划分为潜伏发酵期、规模扩大期及消退恢复期等三个阶段. 如表 5 , 每个阶段具有不同的特征, 且政府和平台运营商运营商针对不同阶段采取了不同的治理手段和经验. ...
