50 安撒农业大学学报（社会科学版） 2020年 E0,) 博弈双方选择隐私保护的因素有成本C、风险 R总收最系数入，。行动得度。：.菊外收普S:,搭 便车收益B,以及承诺成本A,这些参数的变化 都有可能引起博弈结果趋于不同 平 其中 额外收益S,既影响x·、y·的分母又影响其分 子，因此S,对于隐私保护行动选择的影响无法从 O0,0 1,d 临界点D(xy)的表达式中推导出。为了进 ·步分析及验证各参数对消费者隐私保护策略的 图4kC+R-5-A<,g,0,-S,-B.1-k)C+ 影响，运用系统动力学软件Vensim PLE进行 -S,一A<:a,Q,一S,一B,同时成立的动态演化困 仿直。 三、电商平台与消碧老隐私信息保护演化捕 博弈双方的演化稳定策略均是（不保护，不保护） 第二类，当C+R S,-A<Aa:Q:-S,-B 且(1一k)C+R一S2-A<λ：a1Q1一S,-B2时 信息保护系统动力学仿真模型 有两个ESS(稳定均衡点)：0(0,0)和(1,1)，博弈 根据表1和表2.运用Vensim PLE款件，建 双方的选择取决于临界点D(x,y)的位置 立消费者和电商平台演化博弈的SD模型，如图5 (四)电商平台与消賣者隐私信息保护演化博 所示。采取控制变量法，研究各个变量与消费者 森模型的参数 隐私保护策略概率的关系。 由以上演化博弈模型的稳定分析可知，影咱 等费者隐积保钱 电商平台的领外收益S: 电商平台隐私不保护率1 费者板外收益 商平台行动程度 清费者行动程度。 风 电育平台私保护总收益Q 收 消费者的正家收拉 、清费者的车收益B 费者隐不保”概率1一 电育平台隐保护假率 国5演化博奔系统动力学模型 该模型有4个流位变量，分别表示消费者采 (二)电商平台与消费者隐私信息保护系统动 取隐私保护和不保护的比例、电商平台采取隐 力学的仿真结果 保护和不保护的比例。同时，还有2个流率变量 1.额外收益S 分别表示消费者采取隐私保护策略的比例变化、 假设P:=50,Q:=60,,=0.5,a:=0.5,C 电商平台采取隐私保护策略的比例变化。除此之 20,k=0.5,R=0,B,=4,A=0,主动实施隐私保 外，还有16个外部变量和6个中间变量。假设 护的消费者所获取的额外收益S。分别为5.5.6.5 INITIAL TIME- 0,FINISH TIME 9,10,主动实施隐私保护的电商平台所获取的额 STEP一1，本文若重分析领外收益、搭便车收益 外收益S2分别为7、9、10、11，得到系统演化结果 和承诺成本的仿真结果。 可图) 由图6 可知，在其他 数值 下变的情况 下，隐私保护概率与额外收益5，呈正相关关系。 图4 kC + R-S1-A<λ1α2Q2-S1-B1,(1-k)C+ R-S2-A<λ2α1Q1-S2-B2 同时成立的动态演化图 博弈双方的演化稳定策略均是(不保护,不保护)。 第二类,当kC+R-S1 -A <λ1α2Q2 -S1 -B1 且 (1-k)C+R-S2-A <λ2α1Q1-S2-B2 时, 有两个ESS(稳定均衡点):0(0,0)和 (1,1),博弈 双方的选择取决于临界点D(x* ,y * )的位置。 (四)电商平台与消费者隐私信息保护演化博 弈模型的参数 由以上演化博弈模型的稳定分析可知,影响 博弈双方选择隐私 保 护 的 因 素 有 成 本 C、风 险 R、总收益系数λi、行动程度αi、额外收益Si、搭 便车收益Bi 以及承诺成本A,这些参数的变化 都有可能引起博弈结果趋于不同的平衡。其中, 额外收益Si 既影响x* 、y * 的分母又影响其分 子,因此Si 对于隐私保护行动选择的影响无法从 临界点D(x* ,y * )的表达式中推导出。为了进 一步分析及验证各参数对消费者隐私保护策略的 影响,运 用 系 统 动 力 学 软 件 Vensim PLE 进 行 仿真。 三、电商平台与消费者隐私信息保护演化博 弈模型的系统动力学仿真 (一)基于演化博弈的电商平台与消费者隐私 信息保护系统动力学仿真模型 根据表1和表2,运用 Vensim PLE 软件,建 立消费者和电商平台演化博弈的SD模型,如图5 所示。采取控制变量法,研究各个变量与消费者 隐私保护策略概率的关系。 图5 演化博弈系统动力学模型 该模型有4个流位变量,分别表示消费者采 取隐私保护和不保护的比例、电商平台采取隐私 保护和不保护的比例。同时,还有2个流率变量, 分别表示消费者采取隐私保护策略的比例变化、 电商平台采取隐私保护策略的比例变化。除此之 外,还有16个外部变量和6个中间变量。假设 INITIALTIME=0,FINISH TIME=50,TIME STEP=1,本文着重分析额外收益、搭便车收益 和承诺成本的仿真结果。 (二)电商平台与消费者隐私信息保护系统动 力学的仿真结果 1.额外收益Si 假设Pi =50,Qi =60,λi =0.5,αi =0.5,C= 20,k=0.5,R=0,Bi=4,A=0,主动实施隐私保 护的消费者所获取的额外收益S1 分别为5.5、6.5、 9、10,主动实施隐私保护的电商平台所获取的额 外收益S2 分别为7、9、10、11,得到系统演化结果 (见图6)。由图6可知,在其他参数值不变的情况 下,隐私保护概率与额外收益Si 呈正相关关系。 50 安徽农业大学学报(社会科学版) 2020年