畢崇武　張燕婷　金燕等

關(guān)鍵詞： 信息鏈； 健康信息質(zhì)量； 自治； 演化博弈

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．０６．００４

〔中圖分類號〕Ｇ２０３ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２４） ０６－００４５－１４

近年來， 突發(fā)公共衛(wèi)生事件頻發(fā)， 公眾對在線健康信息的關(guān)注與需求不斷提升。作為用戶表達(dá)與傳播意見的重要平臺， 社交媒體存在大量冗雜、沖突、難辨真?zhèn)蔚牡唾|(zhì)量健康信息， 對用戶的健康決策造成諸多負(fù)面影響。為了解決這一問題， 各級監(jiān)管部門和在線健康平臺采用立法、技術(shù)、行規(guī)等手段對在線健康信息進(jìn)行了多方位治理。然而， 這些治理策略多是從外部監(jiān)管的視角開展， 是一種外部治理要件。而用戶作為信息治理的重要主體， 在健康信息生產(chǎn)、傳播與利用的鏈條中扮演著多重角色，其參與健康信息治理的行為對健康信息治理效果有重要影響， 應(yīng)當(dāng)從用戶這一本源性要素出發(fā)， 充分調(diào)動用戶參與健康信息治理的主觀能動性， 從源頭上改善在線健康信息的質(zhì)量， 提升健康信息治理效果［１］ 。鑒于此， 本文引入信息鏈理論， 分析用戶在信息鏈上的角色定位， 采用演化博弈方法構(gòu)建“生產(chǎn)者—傳播者—消費者” 治理模型， 探究影響用戶參與在線健康信息治理行為的因素及演化規(guī)律，為相關(guān)部門制定措施、引導(dǎo)用戶參與在線健康信息治理提供依據(jù)。

１ 相關(guān)研究

在線健康信息治理的目標(biāo)是通過從信息環(huán)境、信息源、信息渠道等角度對健康信息進(jìn)行多方位治理， 促進(jìn)形成良好的信息生態(tài)， 使用戶更加便捷有效地利用健康信息［２］ 。早期的治理方法側(cè)重于對單一治理主體或治理手段的研究， 隨著國家層面治理體系的不斷復(fù)雜化與綜合化， 逐步出現(xiàn)多主體聯(lián)合治理的趨勢［３－４］ 。根據(jù)參與主體的不同， 在線健康信息治理研究可歸納為如下３ 類：

１） 宏觀層面： 政府治理視角的研究。政府將立法監(jiān)管作為治理健康信息問題、緩解健康信息焦慮的主要手段， 通過負(fù)責(zé)指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)空間治理相關(guān)技術(shù)規(guī)范的制定實施該手段［５］ 。例如， 英國確定了《Ｒ３ 安全網(wǎng)絡(luò)規(guī)則》， 制定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容管理措施， 明確設(shè)立內(nèi)容分級和過濾系統(tǒng)， 讓用戶自行選擇需要的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容［６］ ； 美國以立法治理模式為主，從經(jīng)濟(jì)懲罰和補(bǔ)助兩方面鼓勵公共平臺安裝低質(zhì)量健康信息過濾系統(tǒng)； 韓國通過成立信息道德委員會對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)管， 抑制低質(zhì)量健康信息的傳播［７］ 。此外， 我國出臺了《“健康中國２０３０” 規(guī)劃綱要》《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》等政策法規(guī)， 為促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)健康法治化、有序化發(fā)展提供了重要指引［８］ 。

２） 中觀層面： 平臺治理視角的研究。社交媒體平臺通過引入技術(shù)手段來提高低質(zhì)量信息傳播的成本， 抑制網(wǎng)絡(luò)謠言和有害信息的擴(kuò)散。例如， 貼標(biāo)簽、降權(quán)、自動化檢測等［９－１０］ 。如Ｔｗｉｔｔｅｒ 根據(jù)虛假信息的內(nèi)容形式分別添加誤導(dǎo)性信息（Ｍｉｓｌｅａｄ?ｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、有爭議的聲明（Ｄｉｓｐｕｔｅｄ Ｃｌａｉｍｓ）以及未經(jīng)證實的聲明（Ｕｎｖｅｒｉｆｉｅｄ Ｃｌａｉｍｓ） 等標(biāo)簽，并針對不同類型信息采取刪除、警告等不同的措施［１１］ ； Ｆａｃｅｂｏｏｋ 通過與第三方事實核查組織合作，利用自動化技術(shù)實現(xiàn)對海量信息的檢測與標(biāo)注［１２］ ；Ｉｎｓｔａｇｒａｍ 則使用圖像匹配技術(shù)來查找相似的內(nèi)容并添加標(biāo)簽， 同時減少對該類信息的推薦［１３］ ； 抖音推出新標(biāo)簽“疫苗” 以檢測相關(guān)視頻并附加橫幅“了解有關(guān)ＣＯＶＩＤ－１９ 疫苗的更多信息”， 將用戶引向可驗證的、權(quán)威的健康信息來源［１４］ 。

３） 微觀層面： 用戶治理視角的研究。與政府、平臺所實施的治理措施不同， 用戶作為治理主體時側(cè)重于依靠其自主性和獨立性實現(xiàn)在線健康信息自治［１５］ 。如Ｗａｎｇ Ｂ Ｒ 等［１６］ 的研究表明， 用戶自主的質(zhì)疑、尋求確認(rèn)等行為會引導(dǎo)其他用戶對虛假信息的懷疑， 促進(jìn)真相的早日出現(xiàn)， 避免更多的用戶被誤導(dǎo)； 屈楠偉等［１７］ 發(fā)現(xiàn)部分擁有信息素養(yǎng)的用戶對低質(zhì)量健康信息進(jìn)行質(zhì)疑、批判、驗證， 可以引發(fā)群體智慧實現(xiàn)對低質(zhì)量信息的自治。王巍［１８］ 認(rèn)為，少數(shù)意見領(lǐng)袖分享傳播的正確信息會影響到普通用戶的觀點， 使之采取正確的態(tài)度和信息行為以減少虛假健康信息的傳播。

綜上所述， 國內(nèi)外學(xué)者對各類主體參與在線健康信息治理進(jìn)行了多角度的研究， 但對用戶作為治理主體的研究多是將用戶當(dāng)作一個群體進(jìn)行， 忽略了用戶個體屬性的異質(zhì)性。事實上， 在信息生產(chǎn)、傳播與利用的整個信息鏈上， 用戶作為生產(chǎn)者、傳播者、消費者等不同的角色存在時， 相互之間存在著利益沖突， 會影響其參與在線健康信息治理的動機(jī)、行為和效果。哪些因素影響用戶參與健康信息自治？ 用戶如何參與健康信息治理？ 如何動態(tài)調(diào)整并確定自治行為？ 鑒于演化博弈方法能夠有效體現(xiàn)影響因素、用戶自治行為及時間變化三者之間的關(guān)系， 本文采用演化博弈方法研究健康信息鏈上用戶個體自治行為的動態(tài)轉(zhuǎn)化過程， 探究影響在線健康信息用戶自治效果的主要因素。

２ 信息鏈視角下在線健康信息質(zhì)量演化博弈模型

２.１ 模型基本要素

為探究影響用戶參與在線健康信息治理時的因素及演化規(guī)律， 本文構(gòu)建了在線健康信息“生產(chǎn)者—傳播者—消費者” 三方博弈模型， 深入分析信息鏈上的不同角色自治行為之間的動態(tài)均衡過程［１９－２０］ 。該模型包括用戶角色和用戶行為兩類要素，其中， 傳播者與消費者對低質(zhì)量信息的反饋是用戶自治的核心， 反饋態(tài)度的積極性會驅(qū)動用戶行為的轉(zhuǎn)變， 進(jìn)而推動用戶之間不同的“供給—消費” 循環(huán)， 促使自治目標(biāo)的實現(xiàn)［１８，２１］ ， 如圖１ 所示。

１） 健康信息鏈。健康信息鏈?zhǔn)墙】敌畔⒃谟脩魝€體間所形成的信息鏈條， 反映了個體間在線健康信息生產(chǎn)、傳播與消費的完整生命周期。用戶在鏈條上的不同環(huán)節(jié)扮演著不同角色， 出于不同動機(jī)參與信息活動， 對在線健康信息質(zhì)量、信息治理效果有重要影響［２２］ 。

２） 健康信息鏈中的用戶角色。信息角色是個體在現(xiàn)實社會中的身份定義， 根據(jù)信息主體、行為、傳播方式的改變可以動態(tài)轉(zhuǎn)化［２３］ 。從信息鏈視角上看， 用戶在健康信息的生產(chǎn)、傳播與利用過程中扮演３ 種角色： ①在線健康信息生產(chǎn)者， 指以健康知識儲備或健康生活經(jīng)驗為基礎(chǔ)， 發(fā)布個人健康動態(tài)或者是評論他人動態(tài)， 用以滿足情感、能力以及收益等需要的角色［２４－２５］ ； ②在線健康信息傳播者，即出于滿足個人需求、提升影響力、收藏備用等目的， 主動或者被動地評估、分享健康信息內(nèi)容的角色［２６］ ； ③在線健康信息消費者。該角色與在線健康信息生產(chǎn)者、在線健康信息傳播者相比， 更加重視健康需求驅(qū)動下對被傳播健康信息的加工、吸收、利用。

３） 健康信息鏈中的用戶行為。信息行為是用戶使用媒體平臺時最基本的行為表現(xiàn)， 被視為個體角色的決定方式， 用戶可以根據(jù)信息行為變化在不同角色之間靈活切換［２７－２８］ 。以主體為導(dǎo)向， 健康信息鏈視角下的在線健康信息行為可分為３ 類： ①在線健康信息貢獻(xiàn)行為。即生產(chǎn)者作為信息源在平臺上對原創(chuàng)信息進(jìn)行展示與分享的行為活動［２９－３０］ ；②在線健康信息傳播行為。傳播者以信息生產(chǎn)為基礎(chǔ)， 向他人轉(zhuǎn)移和交流與健康有關(guān)的知識、經(jīng)驗、技能等信息行為［３１］ ； ③在線健康信息消費行為。由消費者對在線健康信息的獲取、認(rèn)知、利用、反饋等一系列基本環(huán)節(jié)所構(gòu)成的行為活動［３２］ 。

２.２ 模型假設(shè)與構(gòu)建

２.２.１ 模型假設(shè)

在線健康平臺的用戶之間既相互依存， 又有利益差別； 既有共性， 又有異質(zhì)性。用戶如何選擇信息行為的策略表現(xiàn)為一個博弈過程。由于參與主體之間的差異性與獨立性， 生產(chǎn)者、傳播者、消費者均為“有限理性” 的群體。與此同時， 基于感知價值理論， 用戶會比較或權(quán)衡在使用產(chǎn)品或服務(wù)的過程中所獲取的收益與付出的成本來確定是否持續(xù)使用［３３］ 。信息行為同樣如此， 用戶以個人效用最大化為目標(biāo)， 根據(jù)其所感知收益與成本的高低動態(tài)選擇并不斷調(diào)整信息行為［２６］ ， 從而完成對低質(zhì)量信息的自治［３４－３５］ 。因此， 本文建立的自治博弈模型是基本符合演化博弈的前提條件的， 為了便于模型構(gòu)建和求解， 本文提出如下４ 個假設(shè)：

假設(shè)１： 生產(chǎn)者的策略集合Ｓ_１＝｛被動接受（Ｎ），主動提升（Ｙ）｝。作為在社區(qū)內(nèi)發(fā)布內(nèi)容并做出健康信息貢獻(xiàn)的主動用戶， 生產(chǎn)者更能感受到外在因素對收益的直接影響［３６－３７］ ， 其所發(fā)布的信息源的質(zhì)量高低會加深消費者與傳播者對信息可信度的認(rèn)知［３８］ 。生產(chǎn)者通過閱讀權(quán)威信息、尋求第三方驗證等行為主動提高信息源質(zhì)量， 在付出一定成本的同時吸引更多用戶， 帶來流量或者廣告等額外收益。相反， 被動接受其他用戶的反饋雖可以規(guī)避相關(guān)成本， 但通過接收傳播者與消費者的反饋意識到已發(fā)布信息的不足， 被動地治理源信息時， 也會對應(yīng)損失聲譽(yù)、流量等收益［３２］ 。

假設(shè)２： 傳播者的策略集合Ｓ_２ ＝｛常規(guī)應(yīng)對（Ｆ），主動阻斷（Ｉ）｝。面對健康信息， 傳播者會根據(jù)已有知識進(jìn)行判斷或者通過其他渠道驗證健康信息的真?zhèn)涡裕郏常梗?。其中， 主動阻斷指當(dāng)傳播者有能力識別在線健康信息質(zhì)量高低及對健康信息產(chǎn)生質(zhì)疑時，阻礙低質(zhì)量健康信息對消費者的進(jìn)一步傳播［３１］ 。常規(guī)應(yīng)對則是識別能力不足或者即使有能力但不屑于阻斷的消費者， 出于自我效能、利他主義、互惠、聲譽(yù)等動機(jī)再次分享， 推動低質(zhì)量健康信息傳播，加大治理難度［４０－４１］ 。

假設(shè)３： 消費者的策略集合Ｓ_３＝｛消極采納（Ｈ），積極規(guī)避（Ｊ）｝。由于用戶對在線健康信息的搜尋、選擇及利用意愿受其感知易用性的影響， 通過主觀判斷評價該健康信息是否可以給自己的生活或者工作帶來實際效益的提升， 因此消費者在此有兩種相反的行為方式［２２，４２］ 。其中， 有能力的消費者通過支配其對應(yīng)的行為， 依靠已有的信息素養(yǎng)或者驗證渠道積極規(guī)避低質(zhì)量信息， 同時降低對其造成的消極影響。相反， 消極采納則是消費者忽略低質(zhì)量健康信息， 或者將該信息應(yīng)用于相關(guān)健康問題， 擴(kuò)大其造成的消極影響。

假設(shè)４： 由于用戶對健康信息利用的后續(xù)行為難以判斷， 設(shè)定消費者接受信息并做出信息行為時，信息鏈即為結(jié)束［２４］ 。另外， 用戶對于低質(zhì)量信息的識別是需要時間的， 信息發(fā)布后的傳播速度與方向也難以控制， 加之被“反饋” 的概率不確定， 生產(chǎn)者的流量收益相對較大且難以準(zhǔn)確評估， 因此， 生產(chǎn)者即使會因為發(fā)布低質(zhì)量信息受到社區(qū)懲罰， 也會以較大概率冒險選擇被動提升的策略。

２.２.２ 模型構(gòu)建

１） 影響生產(chǎn)者策略選擇的參數(shù)變量。生產(chǎn)者選擇主動提升時， 需要耗費Ｐ_１的成本， 同時獲得信任收益Ｔ_１。生產(chǎn)者選擇被動接受時會損失Ｃ_１，低質(zhì)量信息被傳播后， 對傳播者和消費者會分別造成ａＣ_２和ｂＣ_２的潛在損失（由于健康信息在信息鏈中先被傳播， 再被消費利用， 所以消費者有更多時間去降低受到損失的概率， 潛在損失也就相對較小， 即ａＣ_２＞ｂＣ_２）， 此時若傳播者選擇常規(guī)應(yīng)對或消費者選擇消極采納， 會分別帶給生產(chǎn)者Ｌ_１和Ｌ_２的額外流量收益； 若傳播者選擇主動阻斷或消費者選擇積極規(guī)避， 則會為生產(chǎn)者帶來相應(yīng)的社區(qū)懲罰損失ｄＣ_３ 和ｅＣ_３（由于消費者接受信息時， 信息覆蓋程度相較于傳播者接受信息時更廣， 因此對原信息進(jìn)行反饋對生產(chǎn)者造成的損失更高， 即ｅＣ_３＞ｄＣ_３）。

２） 影響傳播者策略選擇的參數(shù)變量。傳播者選擇主動阻斷時， 需要耗費Ｐ_２的成本， 此時若生產(chǎn)者選擇被動接受， 傳播者將獲得反饋激勵Ｔ_２。傳播者選擇常規(guī)應(yīng)對時會損失Ｃ_４， 此時若消費者選擇積極規(guī)避， 會給傳播者額外造成Ｃ_５的懲罰（相較于傳播者轉(zhuǎn)發(fā)分享的信息， 生產(chǎn)者發(fā)布的信息影響范圍更廣， 因此消費者的反饋同樣對生產(chǎn)者帶來的懲罰力度也更強(qiáng)， 即ｄＣ_３＞Ｃ_５）； 選擇消極采納時則會給傳播者帶來Ｌ_３的流量收益（傳播者得到反饋收益后， 會損失僅來源于消費者的流量收益， 因此Ｔ_２＞Ｌ_３）。

３） 影響消費者策略選擇的參數(shù)變量。消費者選擇積極規(guī)避的策略時， 需要耗費Ｐ_３的成本（相較于對信息的關(guān)注收藏， 消費者通過提高信息素養(yǎng)、尋找三方驗證的成本更高， 即Ｐ_３＞Ｃ_６）， 此時若生產(chǎn)者選擇被動接受， 消費者將獲得Ｔ_３的激勵； 當(dāng)傳播者選擇常規(guī)應(yīng)對時， 會帶給消費者Ｔ_４的激勵。若消費者選擇消極采納， 則將損失Ｃ_６（消費者對低質(zhì)量信息進(jìn)行關(guān)注收藏， 在未來利用時可能會造成更大的潛在損失， 即Ｃ_６＞Ｃ_１）。

根據(jù)上述分析的在線健康信息生產(chǎn)者、傳播者、消費者在演化博弈中的收益與成本， 匯總模型的相關(guān)參數(shù)假設(shè)， 如表１ 所示。

基于上述研究假設(shè)與參數(shù)設(shè)定， 可以得到生產(chǎn)者、傳播者以及消費者三者之間的收益矩陣， 并構(gòu)建三方演化博弈模型， 如表２ 所示。

仿真結(jié)果表明， 當(dāng)生產(chǎn)者選擇主動提升的意愿、傳播者選擇主動阻斷的意愿和消費者選擇積極規(guī)避的意愿較強(qiáng)時， 消費者會率先選擇積極規(guī)避的策略，消費者只需要通過較少的成本進(jìn)行“反饋”， 就能在一定程度上阻止傳播者對低質(zhì)量健康信息的進(jìn)一步傳播， 提升傳播者選擇主動阻斷的速度， 但由于生產(chǎn)者的流量收益已經(jīng)非?？捎^， 所以生產(chǎn)者仍會選擇被動接受懲罰。當(dāng)生產(chǎn)者選擇主動提升的意愿、傳播者選擇主動阻斷的意愿和消費者選擇積極規(guī)避的意愿不強(qiáng)時， 傳播者和消費者需要付出較高的“反饋” 成本才能獲得激勵收益， 而生產(chǎn)者則只要付出較少的懲罰成本， 就能獲得較多的流量收益。

３.１ 三方主體策略概率變化的演化影響

生產(chǎn)者、傳播者、消費者三方策略同時發(fā)生變化時對演化結(jié)果的影響如圖５ 所示， 根據(jù)圖５（ａ）可得， 當(dāng)三者的策略概率在０ ５ 以下時， 生產(chǎn)者以趨近于１ 的速度選擇被動接受的策略， 承擔(dān)發(fā)布低質(zhì)量健康信息的懲罰。此時傳播者和消費者選擇主動阻斷與主動積極規(guī)避的意愿較強(qiáng)， 且傳播者主動阻斷的意愿大于消費者積極規(guī)避的意愿。根據(jù)圖５（ｂ）可得， 當(dāng)三者的策略概率在０ ５ 以上時， 生產(chǎn)者被動接受的意愿和消費者積極規(guī)避的意愿以趨近于１的速度始終大于傳播者主動阻斷的意愿， 且消費者積極規(guī)避的意愿大于傳播者主動阻斷的意愿。

３.２ 參數(shù)敏感性分析

１） 信任收益敏感度分析。為分析Ｔ_１變化對演化過程和結(jié)果的影響， 保持其他參數(shù)不變， 分別賦以Ｔ_１＝１、６、１２， 生產(chǎn)者主動提升獲得的信任收益的變化如圖６（ａ）所示。隨著Ｔ１ 增加， 生產(chǎn)者被動接受的概率下降， 傳播者主動阻斷與消費者積極規(guī)避的速度變緩， 但由于生產(chǎn)者主動提升的成本與流量收益的對比， 生產(chǎn)者最終還是會傾向于選擇被動接受。因此， 生產(chǎn)者需要進(jìn)一步提升個人信息素養(yǎng)，遵守信息發(fā)布規(guī)范， 降低主動提升的成本。

２） 反饋激勵敏感度分析。為分析Ｔ２ 變化對演化過程和結(jié)果的影響， 保持其他參數(shù)不變， 分別賦以Ｔ_２＝１、６、１２， 傳播者主動阻斷獲得的激勵的變化如圖６（ｂ）所示。隨著Ｔ２ 增加， 傳播者常規(guī)應(yīng)對的概率會較大程度的下降， 消費者會趨向于選擇積極規(guī)避。但如果傳播者主動阻斷的效果不理想， 同時對生產(chǎn)者的懲罰相較于其得到的流量收益較低，那么生產(chǎn)者依舊會選擇被動接受。因此， 傳播者需要盡可能精準(zhǔn)反饋信息源， 不僅可以降低生產(chǎn)者的流量收益， 也會增加自身獲得的反饋激勵， 從而提高信息自治效果。

消費者對信息源進(jìn)行積極規(guī)避獲得的激勵Ｔ_３的變化對演化過程與結(jié)果的影響如圖６（ｃ）所示，分別賦以Ｔ_３＝ １、６、１２。Ｔ_３變化對傳播者與消費者策略改變的意愿有較大的影響。隨著Ｔ_３增加，消費者選擇消極應(yīng)對的概率下降， 傳播者選擇主動阻斷的概率上升。因此， 消費者可以通過倡導(dǎo)形成并自發(fā)遵守群組規(guī)則來提高其積極規(guī)避的效率， 同時帶動傳播者， 通過投訴、舉報等形式直接反饋給生產(chǎn)者， 在源頭處降低信息自治的難度。

消費者對二次傳播的信息進(jìn)行積極規(guī)避獲得的激勵Ｔ_４的變化對演化過程和結(jié)果的影響如圖６（ｄ）所示， 分別對賦以Ｔ_４＝ １、６、１２。Ｔ_４變化對三者策略改變的意愿影響較小。隨著Ｔ_４增加， 消費者主動阻斷的概率上升， 但由于消費者并未對信息源進(jìn)行規(guī)避， 同時在信息得到多次閱讀后增加了生產(chǎn)者的流量收益， 所以生產(chǎn)者仍會選擇被動接受。因此， 消費者在獲得更多的激勵的同時要主動尋找虛假信息的源頭， 提高反饋的準(zhǔn)確性， 增加懲罰的效度和力度。

３） 流量收益敏感度分析。在其他參數(shù)條件不變的情況下， 分別賦以Ｌ_３＝１、６、１２， 傳播者從消費者處獲得的流量收益Ｌ_３的變化對演化過程和結(jié)果的影響如圖６（ｅ）所示。隨著Ｌ_３增加， 對生產(chǎn)者與傳播者策略改變的意愿影響較大。生產(chǎn)者被動接受的概率會下降， 傳播者主動阻斷的概率增加， 但受限于較高的主動提升成本， 生產(chǎn)者仍會選擇被動接受。同時在不影響消費者成本與收益的條件下，其依舊會選擇積極規(guī)避的策略。因此， 傳播者與消費者可以發(fā)揮用戶權(quán)利， 有針對性地瀏覽健康信息，降低為生產(chǎn)者帶來的流量收益。

４） 治理成本敏感度分析。在其他參數(shù)不變的情況下， 分別賦以Ｐ_１＝１、６、１２， 生產(chǎn)者主動提升的成本Ｐ_１ 的變化對演化過程和結(jié)果的影響如圖６（ｆ）所示。當(dāng)Ｐ１ 減少時， 生產(chǎn)者選擇主動提升與消費者選擇積極規(guī)避的概率會逐漸提高， 由于此時社區(qū)對生產(chǎn)者的懲罰與收益之和依舊大于生產(chǎn)主動提升的成本， 生產(chǎn)者仍會以較大概率選擇被動接受。因此， 生產(chǎn)者應(yīng)培養(yǎng)群體意識， 遵守群體規(guī)范， 有針對性地約束信息發(fā)布行為， 從而降低主動提升的成本， 并促進(jìn)傳播者與消費者的反饋積極性。

由圖７ 可知， 在滿足條件Ａ 的條件下， 系統(tǒng)存在一個演化穩(wěn)定點Ｄ_５（１，１，０）， 即生產(chǎn)者、傳播者、消費者的策略組合（被動接受， 常規(guī)應(yīng)對， 主動阻斷）為演化穩(wěn)定組合， 與推論４ 結(jié)論一致。在滿足條件Ｂ 的條件下， 系統(tǒng)存在一個演化穩(wěn)定點Ｄ_６（１，０，１）， 即生產(chǎn)者、傳播者、消費者的策略組合（被動接受， 主動阻斷， 消極采納）為演化穩(wěn)定組合， 與推論５ 結(jié)論一致。因此， 傳播者與消費者應(yīng)提高個人信息素養(yǎng)， 充分發(fā)揮用戶權(quán)利， 合理反饋低質(zhì)量健康信息， 使具有違規(guī)操作的生產(chǎn)者得到有效的懲處， 形成良性循環(huán)。同時， 相關(guān)平臺也應(yīng)盡力確保對各方懲罰和獎勵之和高于各方的投機(jī)收益，避免出現(xiàn)發(fā)布傳播低質(zhì)量健康信息以危害真正需要正確健康信息的消費者的現(xiàn)象?？梢姡?仿真分析與各方策略穩(wěn)定性分析結(jié)論一致且具有有效性， 對鼓勵用戶積極參與健康信息自治具有現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

４ 結(jié)論與啟示

本文對生產(chǎn)者、傳播者和消費者在健康平臺中面對低質(zhì)量健康信息的行為構(gòu)建了演化博弈模型，結(jié)合相關(guān)參數(shù)設(shè)定對模型進(jìn)行賦值， 并通過Ｍａｔｌａｂ對模型進(jìn)行數(shù)值試驗， 研究發(fā)現(xiàn)： ①初始意愿對傳播者與消費者自治行為策略的選擇有影響， 對生產(chǎn)者自治行為策略的選擇無明顯影響； ②對于生產(chǎn)者而言， 其主動提升策略的成本、由其獲得的信任收益是影響其策略選擇的主要因素， 發(fā)布低質(zhì)量健康信息的流量收益是影響其策略選擇的次要因素； ③對于傳播者而言， 主動阻斷的激勵收益、為此付出的成本是影響其策略選擇的主要因素， 傳播低質(zhì)量健康信息獲得的流量收益是影響其策略選擇的次要因素； ④對于消費者而言， 反饋不良信息源獲得的激勵收益、積極規(guī)避的成本是影響其策略選擇的主要因素， 反饋二次加工傳播的低質(zhì)量信息獲得的激勵收益對其策略選擇的影響不明顯。

根據(jù)上述結(jié)論， 為了有效提升用戶自治效果，本文從用戶自治行為的成本、收益等影響因素入手對用戶內(nèi)部自律以及政府平臺等的外部監(jiān)管提出相應(yīng)對策建議。

１） 降低自治成本， 提高用戶自治效率。用戶自治成本與自治收益是影響三方?jīng)Q策的主要因素，因此降低用戶自治成本是實現(xiàn)在線健康社區(qū)用戶自治的有效途徑。具體而言： ①用戶提高內(nèi)部自律性。生產(chǎn)者群體可以自發(fā)制定發(fā)帖規(guī)則、自律公約、開展用戶自治管理會議， 并有針對性地約束信息發(fā)布行為以減少自治成本； 傳播者對于權(quán)威正規(guī)的醫(yī)療專家或機(jī)構(gòu)發(fā)布的正確健康信息， 要有選擇地進(jìn)行信息共享， 不斷提高信息辨別能力； 消費者應(yīng)增加自身在社交網(wǎng)絡(luò)低質(zhì)量健康信息識別能力方面的知識學(xué)習(xí)， 同時需要充分了解相關(guān)法律法規(guī)和網(wǎng)絡(luò)公約， 及時對未證實、有爭議的健康信息進(jìn)行正規(guī)反饋； ②政府、平臺等加強(qiáng)外部監(jiān)管。政府監(jiān)管部門盡快出臺在線健康信息生成、傳播和利用的政策法規(guī)， 完善已有的相關(guān)經(jīng)濟(jì)懲罰標(biāo)準(zhǔn)， 依據(jù)用戶違規(guī)操作的危害程度對應(yīng)處以階梯式罰金、封號、追究法律責(zé)任等處罰； 平臺可以與專業(yè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)或科研院所進(jìn)行合作， 同時引入標(biāo)簽、智能審核等技術(shù)建立快速有效的低質(zhì)量信息過濾攔截、舉報機(jī)制， 為傳播者和消費者提供健康信息詢問、檢驗、反饋等渠道， 增加用戶“反饋” 的可行性。

２） 提高自治收益， 激發(fā)用戶參與積極性。由于單憑用戶自發(fā)地從生產(chǎn)傳播利用虛假健康信息狀態(tài)轉(zhuǎn)換為治理狀態(tài)的難度較大。因此， 政府、平臺等第三方機(jī)構(gòu)應(yīng)充分發(fā)揮激勵引導(dǎo)作用， 提高用戶自治的效率。①創(chuàng)新聲譽(yù)評價機(jī)制。在線健康平臺應(yīng)致力于構(gòu)建以用戶原創(chuàng)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容為驅(qū)動的虛擬社區(qū)， 嘗試建立以正確合理信息行為互動為中心的聲譽(yù)體系（積分、榜單、榮譽(yù)稱號）， 促使聲譽(yù)評價體系與用戶活躍度相掛鉤， 實現(xiàn)健康信息資源的共創(chuàng)共享， 從而推動用戶持續(xù)參與健康信息治理； ②完善物質(zhì)激勵機(jī)制。政府、平臺等應(yīng)將物質(zhì)獎勵（代金券、現(xiàn)金紅包、明星周邊等）與用戶治理行為的收益相聯(lián)系， 不斷激發(fā)生產(chǎn)者的分享意愿， 促使其持續(xù)創(chuàng)作發(fā)布優(yōu)質(zhì)內(nèi)容， 同時提升傳播者與消費者反饋的積極性， 并進(jìn)一步完善較為繁瑣、冗余的舉報機(jī)制， 及時回應(yīng)處理用戶的反饋。

本研究也存在一定的局限性。首先， 研究假設(shè)未能充分考慮其他情景下角色的動態(tài)決策平衡， 后續(xù)研究將結(jié)合實際繼續(xù)做出不同假設(shè)進(jìn)行探究； 其次， 由于條件限制， 參數(shù)數(shù)值的設(shè)定相對主觀， 未來研究中將嘗試進(jìn)一步收集用戶的真實的數(shù)據(jù)， 對模型進(jìn)行驗證。