46 安徽农业大学学报（社会科学版） 2020年 术层面主要有匿名隐私保护，访问控制和差分隐 注进级到“隐私保护”，且对于隐私保护的 私保护[)。关于隐私保护法律监管的研究成果已 研究从技术、法理领域拓展到保险、伦理 较丰硕[]。由于法律约束能减少个人隐私溢用 等更多领域，也有少量研究成果开始重视电商 和个人隐私信息侵犯，因此，大多数研究成果均 平台与消费者在隐私保护决策中的主观能动性， 含“法律约束与政府监管是影响个人跑私的最币 综上所述，目前关于电商平台与消费者隐私 要因素”的假设。然面而，若直接将法律与制度因素 信息保护的研究大都将法律与制度因素影响置于 影响置于首位，默认个人和企业都是相对被动的 首位，默认电商参与主体的被动地位，鲜有重视电 主体，显然是 一种片面的社会化观点 企业在 商平台与电商消费者主观能动性的研究成果，着 追求利益的同时又有着保护消费者个人隐私信息 重法理研究，少有伦理研究。关于电商消费者个 的使命，这迫使企业不得不将个人隐私保护策略 人隐私信息的研究多从隐私关注角度切人，鲜有 纳人到企业发展战略的重要位置 将博弈模型店 从隐私保护角度进行的研究。因此，有必要加 用于隐私保护问题的研究已较多见町，但大都 这方面的研究。 基于行为双方完全理性的假设，存在一定局限性 二、电商平台与消费者隐私信息保护演化博 演化博奔结合经典博弈理论和生态进化理论，采 弈模型 用了参与人具有非完全理性的假设，认为研究的 一)电商平台与消者私信息保护演化 对象是有限理性的参与人群体)。日前演化博 博弈的前提假设与变量描迷 弈已应用于用户知识共享[1)、社交平台隐私保 电商平台与消费者之间关于消费者隐私信自 护)、网媒行为监管、快递物流业个人信息隐 保护的博弈是 个长期过程，博奔者并非 一次博 私保护等众多领域。 弈即能达到最优，而是需要进行多次博弈，在不断 关于电子商务平台隐私信息保护的研究，属 获取新信息和调整自身状态的过程中达到相对稳 于隐私保护的研究范畴。朱慧等研究了两个B2C 定状态。演化博弈论强调的是动态均衡，本文应 电商平台的隐私信息共享机制 ,顾炜红在序员 用演化博奔论[四对电商平台与消费者个人隐 博弈模型的框果上加入网络隐私保护技术并探索 信息保护的策略选择进行研究。 在电子商务市场化中的运用，认为通过降低消费 假设1：博弈中的局中人包括电商消费者和 者隐私信息转卖收人进而可以起到保护消费者隐 电商平台，变量符号中i-1表示消费者，i=2表 私的作用)。但运用演化博弈模型研究电商平 示电商平台。局中人是以白身效用最大化为唯 台消费者隐私保护的成果尚不多见。事实上， 决策原则的相互独立的决策者。在未实施消费者 2019年1月】日我国《子商条法》的正式实施 隐私保护行为之前局中人均存在正常收益。实施 使电子商务参与主体在依法行使权力的同时必须 隐私保护行为会为博弈双方带来 个总收益量 履行相应的义务，电商平台对清费者隐私信息的 总收益量的分配取决于各自的收益系数。 保护行为更加规范，电商消费者也逐步从“隐私关 表1模型相关变量设置与释义(1) 变量名称 符号 解释 正常收益 P:i-12 消费者隐私保护行为未实施前的正常收益 总收并 0（i=1.2) 实施清费者隐私保护行为后博弈双方获取的总收益量 总收拉系数：G一1,2) 当双方均选择隐私保护时，博方对另一方收益量的利用程 行动程度 a:(i-1,2) 博弃方愿意实施隐私保护的行动程度 成本 消费者隐私保护成本由博奔双方共同承担，设消费者的成本分粗比例为女，则电商 平台的成本分相比例为 风险 实施消费者隐私保护行为存在的风险包括博奔方的经济利益受损、声誉受损，隐私 信息被光被非法交易等 术层面主要有匿名隐私保护、访问控制和差分隐 私保护[3]。关于隐私保护法律监管的研究成果已 较丰硕[4-5]。由于法律约束能减少个人隐私滥用 和个人隐私信息侵犯,因此,大多数研究成果均暗 含“法律约束与政府监管是影响个人隐私的最重 要因素”的假设。然而,若直接将法律与制度因素 影响置于首位,默认个人和企业都是相对被动的 主体,显然是一种片面的社会化观点[6]。企业在 追求利益的同时又有着保护消费者个人隐私信息 的使命,这迫使企业不得不将个人隐私保护策略 纳入到企业发展战略的重要位置。将博弈模型应 用于隐私保护问题的研究已较多见[7-12],但大都 基于行为双方完全理性的假设,存在一定局限性。 演化博弈结合经典博弈理论和生态进化理论,采 用了参与人具有非完全理性的假设,认为研究的 对象是有限理性的参与人群体[13]。目前演化博 弈已应用 于 用 户 知 识 共 享[14]、社 交 平 台 隐 私 保 护[3]、网媒行为监管[15]、快递物流业个人信息隐 私保护[16]等众多领域。 关于电子商务平台隐私信息保护的研究,属 于隐私保护的研究范畴。朱慧等研究了两个B2C 电商平台的隐私信息共享机制[17],顾炜红在序贯 博弈模型的框架上加入网络隐私保护技术并探索 在电子商务市场化中的运用,认为通过降低消费 者隐私信息转卖收入进而可以起到保护消费者隐 私的作用[18]。但运用演化博弈模型研究电商平 台消费 者 隐 私 保 护 的 成 果 尚 不 多 见。事 实 上, 2019年1月1日我国《电子商务法》的正式实施, 使电子商务参与主体在依法行使权力的同时必须 履行相应的义务,电商平台对消费者隐私信息的 保护行为更加规范,电商消费者也逐步从“隐私关 注”[19-20]进级到“隐私保护”,且对于隐私保护的 研究从技术[21]、法理领域拓展到保险[22]、伦理[23] 等更多领域,也有少量研究成果[24]开始重视电商 平台与消费者在隐私保护决策中的主观能动性。 综上所述,目前关于电商平台与消费者隐私 信息保护的研究大都将法律与制度因素影响置于 首位,默认电商参与主体的被动地位,鲜有重视电 商平台与电商消费者主观能动性的研究成果,着 重法理研究,少有伦理研究。关于电商消费者个 人隐私信息的研究多从隐私关注角度切入,鲜有 从隐私保护角度进行的研究。因此,有必要加强 这方面的研究。 二、电商平台与消费者隐私信息保护演化博 弈模型 (一)电商平台与消费者隐私信息保护演化 博弈的前提假设与变量描述 电商平台与消费者之间关于消费者隐私信息 保护的博弈是一个长期过程,博弈者并非一次博 弈即能达到最优,而是需要进行多次博弈,在不断 获取新信息和调整自身状态的过程中达到相对稳 定状态。演化博弈论强调的是动态均衡,本文应 用演化博弈论[25]对电商平台与消费者个人隐私 信息保护的策略选择进行研究。 假设1:博弈中的局中人包括电商消费者和 电商平台,变量符号中i=1表示消费者,i=2表 示电商平台。局中人是以自身效用最大化为唯一 决策原则的相互独立的决策者。在未实施消费者 隐私保护行为之前局中人均存在正常收益。实施 隐私保护行为会为博弈双方带来一个总收益量, 总收益量的分配取决于各自的收益系数。 表1 模型相关变量设置与释义(1) 变量名称 符号 解释 正常收益 Pi(i=1,2) 消费者隐私保护行为未实施前的正常收益 总收益 Qi(i=1,2) 实施消费者隐私保护行为后博弈双方获取的总收益量 总收益系数 λi(i=1,2) 当双方均选择隐私保护时,博弈方i对另一方收益量的利用程度 行动程度 αi(i=1,2) 博弈方i愿意实施隐私保护的行动程度 成本 C 消费者隐私保护成本由博弈双方共同承担,设消费者的成本分担比例为k,则电商 平台的成本分担比例为1-k 风险 R 实施消费者隐私保护行为存在的风险包括博弈方的经济利益受损、声誉受损、隐私 信息被曝光或被非法交易等 46 安徽农业大学学报(社会科学版) 2020年