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1、内容简介

略

129-信息服务商演化博弈模型研究

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2、内容说明

略

动态条件下用户隐私保护的信息服务商演化博弈模型

在如今的互联网应用中，用户要想获得较多的信息或者有针对性的服务，必须以提交更多的个人信息作为交换。虽然信息服务商可以在收集用户信息的时候，做到合理收集，并且不泄露用户的个人信息，但是信息服务商在没有明确利益的前提下，是不会轻易选择自己的隐私保护行为策略的。如果对于信息服务商泄露用户隐私的行为，政府部门不加强惩罚力度，虽然这样对于信息服务商来讲，得到的收益会比付出的成本要多，但是使用户遭受了不良的事件——隐私被泄露，给用户利益带来损失，进而形成的市场评价或者网络平台评价也就不好，自然也就降低信息服务商保护用户隐私的声誉，那么也就会降低用户对信息服务商的信任，用户选择信息服务商提供的服务就会降低，也就不会有较多的用户选择提供更多的个人信息，最终导致的结果就是信息服务商无法收集到用户的信息，进而不能进行市场预测或者个性化推荐功能，进而实现不了商业价值，发展前景也就渺茫；如果对于信息服务商泄露隐私信息的行为，政府机构加强了对非法行为的惩罚力度，那么也就提高了信息服务商保护用户隐私的声誉，使得用户相信信息服务商对隐私行为采取了保护措施，获得信任收益；从而使得用户获得因周围人或网络评价良好而带来的收益，那么自然也会吸引较多的用户选择信息服务商提供的服务，更多的用户放心的提交个人信息，进而用户获得所需要的服务，满足信息需求，信息服务商也实现了商业价值，发展前景良好。此外，根据研究调查显示，用户的不良经历如账号被盗，收到垃圾短信、邮件、骚扰电话，会使得用户提高隐私保护意识，周围人或者网络平台对信息服务商隐私保护的不好的评价，也会影响用户提交个人信息行为的选择。那么根据调查结果，相对应的，信息服务商会为用户提供隐私安全控制措施，保护用户隐私不被泄露，提供不同级别的隐私保护功能，用户可以根据自己的偏好，选择不同级别的隐私保护措施。可见，用户自身的偏好、用户经历、周围人的评价及网络平台的评价等这些干扰因素影响着用户的意识，进而影响着用户提交个人信息的行为。对于信息服务商泄露隐私信息的行为，政府部门的惩罚力度对于用户来说是一种保护隐私的部门，对于信息服务商的健康发展来说是一种监督的部门，在互联网发展的时代中，政府部门扮演着很重要的角色。

5.1.1模型假设和收益矩阵

基于以上分析，为方便模型的计算与求解，对动态情况下的信息服务商和用户的收益作以下假设：

（1）信息服务商隐私保护策略中利益最相关的两大博弈主体—信息服务商和用户都是有限理性的，在决策中不能一次选择出最优策略，拥有不断模仿、学习的能力，可以通过之后的博弈过程不断调整自己的行为策略，以找到最优策略，获取最大的利益；

（2）博弈主体的行为策略：信息服务商的行为策略集合是（收集，不收集），用户的行为策略集合是（提交，不提交）；

（3）收集用户信息的信息服务商所占的比例为p，不收集用户信息的信息服务商所占的比例为1-p（0≤p≤1）；愿意提交个人信息的用户比例为q，不愿意提交个人信息的用户所占的比例为1-q（0≤q≤1）；

（4）定义个人信息的初始价值为F；

（5）定义用户的个人偏好，对隐私的重视度为a。a>0，表示用户比较重视隐私信息，不愿意提交个人信息，因而用户所获得的服务收益会受损；a<0，表示用户不太重视隐私信息，乐意提交个人信息，因而用户会因个人偏好的程度较低而获得相对应的收益；

（6）定义用户的经历为b。b>0，表示用户没有经历不良的隐私泄露事件，愿意提交个人信息，因而用户所获得的服务收益会增加；b <0，表示用户经历了不良的隐私泄露事件，不乐意提交个人信息，因而用户获得的服务收益受损；

（7）定义用户对信息服务商的信任度为c。c>0，表示用户相信信息服务商会对其提交的个人信息加以保护，因而获得信任收益；c<0，表示用户不相信信息服务商会对其提交的个人信息加以保护，因而获得信任损失；

（8）定义周围人的评价以及网络的评价为d。d>0，说明周围人以及网络对信息服务商保护用户隐私的措施评价良好，于是提交个人信息，用户因外界评价良好获得的收益；d<0，说明说明周围人以及网络对信息服务商保护用户隐私的措施评价较差，用户不提交信息，用户因外界评价较差而收益受损；

（9）定义信息服务商的声誉为e。e>0，表示信息服务商的声誉良好，用户会放心的提交个人信息，赢得用户的信任，进而信息服务商获得信任收益；e<0，表示信息服务商的声誉较差，用户不会提交个人信息，失去用户的信任，进而信息服务商获得信任损失；

（10） 定义信息服务商提供服务的有用性和易用性为f。f>0，表示信息服务商提供的服务对用户有用并且容易接受，用户则会放心的提交个人信息，进而信息服务商因服务质量受到收益；f<0，表示信息服务商提供的服务对用户没有有用并且不容易接受，用户不会提交个人信息，进而信息服务商获得损失；

（11）定义信息服务商合法收集行为为λ，为用户带来的收益系数为β（精准推荐、减少浏览成本）；

（12）对于用户不提交信息而进行的收集行为，政府部门会加大惩罚力度。h(0≤h≤1)表示信息服务商非法收集行为，若被政府发现非法收集，则对信息服务商的惩罚为g，对用户的补偿定义为Q；

（13）信息服务商在对用户提交个人信息时候所付出的奖励（享受会员、高级会员的待遇）成本为C(C≠0)，用户得到的奖励为K（K≠0）

（14）定义泄露用户的个人信息造成的损失为L，由信息服务商和用户共同承担损失，承担系数为α(0≤α≤1) ，其中信息服务商承担的的隐私损失为αL，用户承担的隐私损失为 (1-α)L 。

3、仿真分析

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4、参考论文

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