重大疫情期医药研究报道质量监管四方演化博弈分析
2020-09-24孙淑慧
孙淑慧 苏 强
(同济大学经济与管理学院)
1 研究背景
重大疫情特殊时期，人民群众对有关疫情的报道敏感性增加，尤其关注疫情防治药物的相关报道。2020年1月31日晚，一个标题为“双黄连可抑制新型冠状病毒”的报道登上微博热搜榜首，一夜之间，双黄连成为群众哄抢的药品，甚至兽用双黄连也涨价。2003年“非典”期间，板蓝根同样价格暴涨，卖到脱销。与“板蓝根事件”不同的是，得益于社交媒体的高速发展，知乎、微博、百度等平台开辟了辟谣专区，“双黄连事件”并没有维持太久。但也同样由于互联网高度成熟，使得药品销售速度非常快，不仅造成线上线下药品脱销，更严重的后果是，群众由于受该医药报道的影响，无视政府号召，疫情期间线下排队购买，造成人员聚集，加大了病毒感染的隐患。这就是疫情下人们面对恐慌的真实反映，无法进行理性行动。由此，有必要加强对医药研究报道质量的监管。
不实的医药研究报道会引发公众误解，尤其在突发公共安全事件发生时期造成药品哄抢，经大肆报道和传播后，极易造成与谣言同样的后果，误导公众做出不恰当的行为[1]。受利益驱使，相关利益单位散布谣言，然后寻找媒介传播谣言[2]。在散布过程中，借助传播速度最快的媒介将其散布到公众的视野内，短时间内达到最佳传播效果[3]，传播速度越快，获得的相关利益就越多。显然，网络上信息传播的速度是惊人的，尤其是疫情期间的爆炸性新闻，社交媒体传递恐慌的速度远远高于新型冠状病毒的传播速度[4]。恐慌性传播基于恐慌情绪发展，在这种恐慌情绪下，群众注意到该新闻报道后，借助各种平台分享给亲友[5]，依托疫情期间群众的恐慌心理传播误导性医药研究报道，相关利益单位能够快速攫取巨大利润。随着网络谣言的兴起、泛滥，我国的网络舆论监管显现出事前审核不足、事后监管不到位等一系列问题[6]，政府关于网络信息的监管制度和奖惩机制还需进一步完善。鉴于此，本研究将政府监管部门的监管策略纳入到报道质量的管理中，分析其对医药研究报道质量的影响作用。
对于相关利益单位而言，高度发达的互联网是一把双刃剑，媒体热议能够带来巨额利润[7,8]；与此同时，既然公众在事后能够知道该报道为不实报道，必然有单位出于社会责任或自身利益借助媒体平台进行辟谣[9]，通过辟谣能够降低群众的利益损失[10]。不实报道会对利益单位的长期声誉价值造成毁损效应[11～13]，是利益单位和媒体不理性行为的产物[14]。有关专家或公众消费者能够借助媒体平台进行信息反馈[15]，因此，媒体平台可以发挥监管者的作用，媒体监督能够大大提高企业的社会责任感[16]，进而能够减少很多不利于公众利益的行为发生[17]。本研究将立足于专家出于社会责任感，可借助媒体平台进行关于不实医药研究报道辟谣的事实，在模型中引入辟谣相关参数，在一定程度上发挥医药研究报道质量的监管作用。
网络信息质量涉及平台、网络用户及政府等多个博弈主体[18]。疫情期间，媒体平台应做到科学报道，群众也应保持理性。政府应在网络谣言的控制中发挥重要监督管理作用[19]，制定和完善相关医药卫生服务体系的法律法规，惩罚机制的有效设立[20]是监管的有效手段[21]。通过对新媒体的监管，可有效提高企业等相关利益者的合规行为[22]。借助计算机技术，通过定制深度学习模型[23]、AI智能等方式对医药研究报道进行监管，降低监管成本，因此，在疫情蔓延的特殊时期，政府监管部门介入有关医药研究报道可行性的监管工作切实可行。从根本上，医药研究报道的可行性值得相关部门的关注，在报道发布前即对其报道可行性进行验证。
现有文献中，在进行网络舆情以及质量决策等相关的研究过程中，不乏运用博弈论的方法。王治莹等[24]在考虑前景理论的基础上，构建了政府与公众两方间的演化博弈模型，结合网络舆情导致的抢购事件的不同演化阶段，对博弈均衡结果进行了分析；杨阳等[25]则将RDEU理论引入网络舆情演化的博弈中，构建政府和公众间的动态博弈模型，分析了情绪影响下的舆情演化趋势；祁凯等[26]则通过构建政府与媒体间的复制动态博弈模型，研究了舆情传播与双方的策略选择间的关系。本研究将综合考虑上述文献中分别关注的政府监管部门、媒体、公众3个博弈主体间的群体演化行为。此外，舆情制造者作为舆情传播的根源，其行为演化趋势及其策略对整个系统的影响也值得研究，在医药研究报道中，报道的源头在医药产业联盟，医药产业联盟是包括医药研究机构、药品生产企业、上下游企业以及线上线下零售商等构成的相关利益组织。由此，本研究将医药产业联盟作为博弈主体加入到模型中，考虑存在专家和有专业优势的民间组织进行科普和辟谣的现实情境，构建四方复制动态演化博弈模型，拟深入研究重大安全事件发生时期，主要博弈主体的决策机制对医药研究报道质量监管及控制的影响。
2 问题描述和模型构建
2.1 问题描述
重大疫情期间，利用群众的恐慌心理，以及容易被诱导的特征，通过发布不恰当的医药研究报道，诱导群众做出非理性行为来谋取利益，引起药品哄抢，造成疫情期间人员聚集以及药品短缺，情节恶劣。针对该问题，本研究构建关于疫情期医药研究报道质量监管机制的博弈模型。在报道发布前政府监管部门提前对该报道进行审核，预估其造成的后果，对医药研究报告的报道可行性做出判断。本研究主要探讨以下3个问题：①社交媒体高度发达环境下，政府监管部门如何采取监管措施降低低质量医药研究报道行为的概率？②如何引导群众理性辨别，降低群众和社会损失？③专家和有专业优势的民间组织辟谣对政府监管部门的监管补充作用，如何影响医药产业联盟和媒体平台的决策？
本研究构建政府参与的医药研究报道质量监管多主体博弈模型，四方博弈主体间的逻辑关系见图1。
图1 多主体医药研究报道质量监管博弈模型逻辑关系
2.2 模型构建
为构建基于重大疫情期间互联网背景下具有舆论导向的医药研究成果发布的各利益主体间的博弈模型，研究群众反馈下的互联网医药研究成果质量监管策略，做出如下假设：
假设1选择政府监管部门、医药产业联盟、媒体平台、群众四方为博弈主体。医药产业联盟以r的概率进行充分且严谨的研究后公布研究结果，称之为“高质量研究报道”，以1-r的概率公布不充分严谨的研究结果，称之为“低质量研究报道”；研究结果需借助互联网媒体平台进行发布，媒体进行验证报道(为确保报道正确性进行验证，如找多家研究机构求证、咨询专家意见等)的概率为m，媒体直接报道的概率为1-m；群众能够理性分辨该报道的概率为p，直接相信的概率为1-p；重大疫情期间，群众对医药报道较为敏感，引起放松警惕或是哄抢等一系列负面举动，政府监管部门可选择在研究报道发布前进行监管，进行严格监管的概率为g，称不监管或是监管不到位为宽松监管，宽松监管的概率为1-g；r，m，p，g∈[0,1]。拓展到整个社会群体，每个概率可表示为该博弈主体的整个群体中选择某确定策略的比例。四方均为风险中性，以追求自身利益最大化为目标。
假设2医药产业联盟取得研究成果会获得药品销售收入激增、市值以及品牌知名度提高等收益Φ，医药产业联盟进行充分严谨的研究，需要投入更多的人员和时间、更专业的仪器设备，研究成本为Crh，公布前还未进行完全充分严谨的研究的成本为Crl；由于媒体平台的收益与点击量密切相关，疫情期间，各大媒体平台积极抢占先机发布医药研究成果，媒体平台的收益为Ψ，验证报道的成本为Cmh，直接报道的成本为Cml，设该媒体平台的影响力为α,α∈[0,1]，表示该平台发布的报道会受到比例为α的群众关注，并影响其决策，具体到每个人则表示该个体会被报道所影响的概率为α，部分群众观察到报道后并不会直接相信，而是进行理性分辨，包括查阅资料、多渠道获取相关信息，以辨别该报道的可信度，辨别需付出多余的时间和精力，辨别成本为Cp；政府监管部门进行严格监管的成本为Cgh，宽松监管的成本为Cgl。
假设3高质量医药研究报道给群众传递科学的信号，使群众或是加强防范，或是获得心理安慰，给群众和政府带来的正面效用分别为Bp和Bg；低质量医药研究报道给群众传递误导信号，或是引发恐慌，药物哄抢，或是提前放松警惕，给群众和政府带来的负面效用分别为Np和Ng。
假设4疫情期间，若政府监管部门能在医药研究报道前，对其质量进行监管以及对其预期造成的社会效应进行评估，发现低质量医药研究报道，阻止其发布并对医药产业联盟和媒体平台进行惩罚和警告，设对医药产业联盟和媒体平台的惩罚额分别为Fr和Fm，可以有效规避低质量医药研究报道造成的社会损失。
假设5当低质量医药研究报道公开时，如果群众能够理性辨别，那么医药产业联盟信誉下降、科研能力遭到质疑，声誉损失为Rr，媒体平台的可信度受到影响、浏览量和点击量下降等，设其损失为Rm。若群众直接相信，低质量报道会对群众和社会造成不良影响；若有专家和有专业优势的民间组织对低质量医药研究报道辟谣，医药产业联盟和媒体平台同样会遭受声誉损失。存在专家和有专业优势的民间组织对低质量医药研究报道进行辟谣的可能性为β，辟谣能降低报道对群众和社会的损失，给群众和政府带来的正面效用分别为Tp和Tg。
考虑政府监管和专家辟谣的医药研究报道质量四方博弈支付矩阵见表1。
3 各博弈主体策略稳定性分析
3.1 医药产业联盟报告质量策略稳定性分析
医药产业联盟选择提供高或低质量医药研究报告的期望收益，质量策略的复制动态方程和一阶导数分别为
表1 医药研究报道质量监管四方博弈支付矩阵
(1)
(1-g)(1-p)]Φ+(1-m)(1-g)[p+(1-p)β]Rr+
(1-m)gFr-Crh+Crl}；
(2)
F′(r)=α(1-2r){[1-(1-m)(1-g)(1-p)]Φ+
(1-m)(1-g)[p+(1-p)β]Rr+
(1-m)gFr-Crh+Crl}。
(3)
由微分方程稳定性定理，医药产业联盟选择发布高质量医药研究报告处于稳定状态必须满足：F(r)=0且F′(r)<0。
命题1当p>p0时，医药产业联盟的稳定策略是发布高质量研究报告；当p 证明令N(p)=[1-(1-m)(1-g)(1-p)]Φ+(1-m)(1-g)[p+(1-p)β]Rr+(1-m)gFr-Crh+Crl，∂N(p)/∂p>0，因此，N(p)关于p是增函数。当p>p0时，N(p)>0，F(r)|r=1=0且F′(r)|r=1<0，则r=1具有稳定性；当p 命题1表明：在重大疫情面前，若群众能理性对待医药研究报道，分辨其科学性再行动，而不是直接相信报道采取不合时宜的哄抢行为造成不必要的损失，此时，如果医药产业联盟公布低质量研究报告，不但得不到预期的收益，还会带来声誉损失，得不偿失，因此，随着群众理性辨别能力的提高，医药产业联盟的稳定策略为高质量医药研究报告。 根据命题1，医药产业联盟医药研究报告质量策略选择的相位图见图2。 图2 医药产业联盟策略选择的相位图 图2中，Vr1部分的体积代表医药产业联盟提供高质量医药研究报告的概率，对应地，Vr0体积代表医药产业联盟提供低质量医药研究报告的概率，经计算可得 (1-g)βRr-(1-g)[Φ+(1-β)Rr]p]}dpdr= (4) (5) 推论1重大疫情特殊期间，通过构建医药研究报道的质量监管制度，以及强化群众理性决策行为，最终医药产业联盟的稳定性策略是发布高质量医药研究报告。 推论1表明：在重大疫情特殊期间，群众由于对疫情的信息缺乏了解，形成恐慌，极易被网络报道诱导，本着“有比没有好”“多比少好”的思想，不顾政府“不得人群聚集”的号召，短时间内哄抢、囤积药品，在亲友圈内宣传，由于时间的紧迫性，大多数人不会静下心来理性辨别，对自身和他人安全极不负责，将自身置于危险中，且引起相关药品短缺，对真正需要该药品的患者造成不利影响。由此可见，政府必须对疫情期间的医药报道进行监管和评估，同时，提高群众理性辨别的能力，号召理性的群众向周边不理性的亲友进行及时劝说、辟谣。落实重大公共安全事件发生期间引发不良影响的惩罚机制，告诫相关医药产业联盟，网络不是法外之地，疫情期间不是医药企业榨取收益的契机。只要群众能够保持一丝丝理性不盲目相信，理智地再多看一下专家及相关专业民间组织的建议，政府监管部门能够切实执行惩罚机制，就能够有效规避医药产业联盟发布低质量医药研究报道诱导群众消费的投机行为。 媒体平台选择验证报道或直接报道的期望收益，验证策略的复制动态方程和一阶导数分别为 (6) (7) F′(m)=α(1-2m){(1-r)(1-g)[p+(1-p)β]Rm+ (1-r)gFm-(1-r)(1-g)(1-p)Ψ+Cml-Cmh}。 (8) 由微分方程稳定性定理，媒体策略处于稳定状态必须满足：F(m)=0且F′(m)<0。 命题2当g>g0时，媒体平台的稳定策略是验证报道，谨慎发布能引导舆论的信息；当g 证明令H(g)=(1-r)(1-g)[p+(1-p)β]Rm+(1-r)gFm-(1-r)(1-g)(1-p)Ψ+Cml-Cmh，∂H(g)/∂g>0，因此，H(g)关于g是增函数。当g 命题2表明：政府监管部门严格监管概率的上升，会使媒体平台的稳定策略由直接报道转变为验证报道；同理，政府监管部门严格监管概率的下降，会使媒体平台的稳定策略由验证报道转变为直接报道。由此可见，在重大疫情期间，针对医药研究报道的发布，为了避免重大社会损失，政府监管部门有必要采取对医药研究报道的监管措施。 根据命题2，媒体平台关于医药研究报道质量验证策略的相位图见图3。 图3 媒体平台验证策略选择的相位图 图3中，Vm1部分的体积代表媒体平台进行验证报道的概率，对应地，Vm0体积代表媒体平台进行直接报道的概率，经计算可得 {(1-r)(1-p)Ψ+(1-r)Fm-(1-r)[p+ (1-p)β]Rm}drdm= (9) Vm0=1-Vm1= (10) 推论2当平台的声誉价值较高时，随着政府惩罚和声誉损失的增加，媒体平台会提高验证报道的概率。 推论2 表明：当平台声誉价值较高时，媒体平台对医药研究相关报道的验证概率，与政府惩罚额、声誉损失均呈负相关关系。对于在重大疫情特殊期报道低质量医药研究报告造成药品哄抢等的媒体平台，政府增加惩罚额，能够有效提高其报道前进行验证的概率，因此，政府监管部门通过建立有效的惩罚机制，能够督促媒体平台进行验证报道。随着声誉损失的增加，媒体平台进行验证报道的概率大大提高，权威性较高的媒体平台较一般媒体平台的可信性更高，群众可参考权威媒体的报道。 政府监管部门严格监管或宽松监管的期望收益，监管策略的复制动态方程和一阶导数分别为 (11) (1-r)(1-m)](Cgl-Cgh)+(1-r)(1-m)[Fr+ Fm+(1-p)(Ng-βTg)]}； (12) F′(g)=α(1-2g){[r+(1-r)(1-m)](Cgl-Cgh)+ (1-r)(1-m)[Fr+Fm+(1-p)(Ng-βTg)]}。 (13) 由微分方程稳定性定理，媒体选择发布高质量医药研究报道处于稳定状态必须满足：F(g)=0且F′(g)<0。 命题3当p 证明令K(p)=[r+(1-r)(1-m)]·(Cgl-Cgh)+(1-r)(1-m)[Fr+Fm+(1-p)(Ng-βTg)]，∂K(p)/∂p<0，因此，K(p)关于p是减函数。当p 命题3表明：重大疫情期，群众对于医药研究报道理性辨别概率的提升，会使政府监管部门稳定策略由严格监管转变为宽松监管，即群众对新闻的辨别能力较高时，能够分辨医药研究报道的质量高低，不会造成严重的社会损失，此时，政府监管部门可以节约监管成本，稳定策略为宽松监管；反之，若群众直接相信报道的概率较高，政府监管部门的稳定策略为严格监管，以规避社会损失。 根据命题3，政府监管部门监管策略选择的相位图见图4。 图4 政府监管部门监管策略选择的相位图 图4中，Vg1部分的体积代表政府监管部门进行严格监管的概率，对应地，Vg0体积代表政府监管部门进行宽松监管的概率。令u=1-r(Cgh-Cgl)[(1-r)(Ng-βTg-Cgh+Cgl-Fm-Fr)]-1，经计算可得 (1-r)(1-m)(Fm+Fr)[(1-r)(1-m)(Ng- βTg)]-1}dmdg=1-{(1-r)(Fm+Fr)+Cgh- Cgl-r(Cgh-Cgl)ln[r(Cgh-Cgl)(1-r)-1(Ng- βTg-Cgh+Cgl-Fm-Fr)-1]}[(1-r)(Ng-βTg)]-1； (14) Vg0=1-Vg1={(1-r)(Fm+Fr)+Cgh-Cgl- r(Cgh-Cgl)ln[r(Cgh-Cgl)(1-r)-1(Ng-βTg-Cgh+ Cgl-Fm-Fr)-1]}[(1-r)(Ng-βTg)]-1。 (15) 推论3重大疫情期，随着低质量医药研究报道带来的社会损失的增加，政府监管部门的最优策略是提高严格监管的概率。 推论3表明：政府监管部门对医药研究相关报道的严格监管概率与社会损失呈正相关。重大疫情特殊时期，相关医药研究报道与群众和社会利益密切相关，对于预期会造成严重社会混乱的研究报道，政府监管部门应该进行报道干预，提前进行预估以及验证，对于预期会产生重大社会影响的报道进行严格监管，早预防，早治理。 群众理性辨别或直接相信的期望收益，报道处理策略的复制动态方程和一阶导数分别为 (16) (1-m)(1-g)(Np-βTp-Cp)-rCp]； (17) F′(p)=α(1-2p)[(1-r)(1-m)(1-g)· (Np-βTp-Cp)-rCp]。 (18) 命题4当m 证明令L(m)=(1-r)(1-m)(1-g)(Np-βTp-Cp)-rCp，∂L(m)/∂m<0，因此，L(m)关于m是减函数。当m 命题4表明：媒体平台对于医药研究报道进行验证报道概率的上升，会使群众的稳定策略由理性辨别转变为直接相信，是由于媒体平台验证报道的可能较高时，替群众过滤掉了低质量医药研究报道，群众可以提高对该媒体平台的信任，节约辨别成本，最终策略稳定于相信媒体平台的报道。反之，若媒体平台直接报道的概率较高，经常发布低质量研究报道，会丧失群众的信任，群众策略将由直接相信转变为理性辨别。 根据命题4，群众新闻接收策略选择的相位图见图5。 图5 群众策略选择的相位图 图5中，Vp1部分的体积代表群众对医药研究报道进行理性分辨的概率，对应地，Vp0体积代表群众选择直接相信的概率。令v=(1-g)(Np-βTp-Cp)[(1-g)(Np-βTp-Cp)+Cp]-1，经计算可得 (19) (20) 表2 政府宽松监管下复制动态系统均衡点渐进稳定性分析 推论4随着专家和有专业优势的民间组织辟谣概率的增加，群众会降低理性辨别的概率；随着损失的增加，群众会提高理性辨别的概率。 推论4表明：群众对于医药研究报道进行理性辨别的概率，与专家和有专业优势的民间组织辟谣率负相关，而与造成的损失正相关。重大疫情期间，专家和有专业优势的民间组织辟谣，会给医药产业联盟和媒体平台带来声誉损失，因此，当专家和有专业优势的民间组织辟谣的概率较高时，医药产业联盟公布高质量医药研究报告，以及媒体平台进行验证报道的概率会大大提高，群众会倾向于选择直接相信。群众应对疫情严重程度有基本的认知，无论是宣传不实报道还是哄抢药品，应对期望收益和损失有基本判断，预期损失较高时，应当保持理性思维，避免造成更大的损失。 重大疫情特殊期间，在政府监管部门、医药产业联盟、媒体平台和群众四方博弈的复制动态系统中，四方博弈主体策略组合的稳定性可以根据Lyapunov第一法则判断。RITZBERGER等[27]和SELTEN[28]指出，多种群演化博弈中的稳定解为严格纳什均衡。而严格纳什均衡一定是纯策略，因此，本研究将对四方演化博弈中的16种纯策略均衡点的稳定性进行分析。 根据各博弈主体的复制动态方程，得到复制动态系统的Jacobian矩阵为 (21) 当政府监管部门的稳定策略为宽松监管时，即满足条件①[r+(1-r)(1-m)](Cgl-Cgh)+(1-r)(1-m)[Fr+Fm+(1-p)(Ng-βTg)]<0，复制动态系统均衡点的渐进稳定性分析见表2。 由表2可知，在政府监管部门宽松监管情况下，存在两种可能的稳定策略，(0,0,0,0)和(1,0,0,0)。其中，(1,0,0,0)表示医药产业联盟公开高质量研究报告，媒体平台选择直接报道，节约验证成本，政府监管部门进行宽松监管，节约严格监管成本，群众直接相信，节约辨别成本，在该策略下，社会剩余最高。但是，可以发现(1,0,0,0)与3.1中复制动态分析结果并不一致，政府监管部门、媒体平台以及群众的稳定策略并不利于促使提供高质量医药研究报道成为稳定策略。通过进一步分析发现，达到(1,0,0,0)的稳定状态需满足条件：βRr>Crh-Crl，即当专家和有专业优势的民间组织辟谣的概率高于一定程度时，由于对医药产业联盟产生的期望声誉损失高于其提供低质量医药研究报告节约的成本，医药产业联盟会积极进行全面科学的研究，提供高质量医药研究报告。随着专家和有专业优势的民间组织辟谣概率的降低，复制动态系统将偏离最优状态(1,0,0,0)，当降低到一定程度时，即满足(Np-Cp)/Tp<β<(Crh-Crl)/Rr时，复制系统将稳定于(0,0,0,0)，医药产业联盟公开低质量研究报告，媒体平台对新闻不加验证直接报道，群众直接相信，被报道诱导做出损害自身和他人利益的行为，政府监管部门不予监管，加剧疫情期的混乱。为避免该不良情况出现，应充分发挥有关专家和有专业优势的民间组织进行辟谣与科普宣传的作用，避免(0,0,0,0)成为稳定均衡点。 重大疫情特殊期，政府监管部门宽松监管不利于良好医药新闻环境的形成，为避免低质量医药研究报道成为稳定策略，鼓励专家和有专业优势的民间组织的辟谣行为，政府监管部门可采取奖励的政策，当专家和有专业优势的民间组织辟谣率高于一定水平时，可使高质量医药研究报告成为医药产业联盟的稳定策略。 重大疫情特殊期，当政府监管部门的稳定策略为严格监管时，即满足条件②[r+(1-r)(1-m)](Cgl-Cgh)+(1-r)(1-m)[Fr+Fm+(1-p)(Ng-βTg)]>0，该复制动态系统均衡点的渐进稳定性分析见表3。 表3 政府严格监管下复制动态系统均衡点渐进稳定性分析 由表3可知，不存在政府监管部门进行严格监管的纯策略稳定均衡点。从系统均衡点(1,0,1,0)的符号特征可以看出，若政府监管部门的严格监管策略稳定，医药产业联盟的稳定策略是发布高质量医药研究报告，媒体平台的稳定策略是直接报道，此时网络环境良好，群众可以直接相信。但是，政府监管部门的严格稳定策略是不稳定的。这与前面对政府监管部门监管策略的稳定性分析一致，随着医药产业联盟能够自觉加大投入，公布高质量医药研究报告，政府监管部门可进行宽松监管，节约监管成本，所以该纯策略并不稳定。由此得到一个启示：若想长期维护群众的权益，使医药产业联盟自觉公布高质量医药研究报告，政府监管部门需要付出监管成本；同时，政府监管部门对医药研究报道的严格监管行为，有效规避了发布低质量医药研究报告成为渐进稳定策略。通过采取有效的监管和惩罚机制，使医药研究报道质量的复制动态系统远离低质量医药研究报道扰乱公共环境，而向高质量医药研究报道促进良好社会环境的方向发展，在仿真分析部分将进一步分析讨论。 为更直观地展示复制动态系统中关键要素对多方博弈演化过程及演化结果的影响，下面运用MATLAB 2017 对各博弈方的演化轨迹进行数值仿真。 重大疫情期，某医药产业联盟进行相关防疫药物研究，可以选择在进行简略的体外实验后，出于商业性目的即刻公布该药物有防疫效果，研究成本为Crl=2；也可以选择继续进行更加深入的研究，直到得出确定性结论，研究成本为Crh=10，研究报道可为医药产业联盟带来的收益为Φ=22。某家媒体对该研究报告进行报道，进行验证报道的成本为Cmh=5，不加验证直接报道的成本为Cml=1，该报道为媒体平台带来的收益为Ψ=12。政府监管部门严格监管的成本为Cgh=6，宽松监管的成本为Cgl=1，对于低质量研究报道，将对医药产业联盟和媒体平台处罚，处罚额分别为Fr=10，Fm=6。群众接收到该报道的可能性为α=0.7，理性辨别的成本为Cp=10，对于低质量研究报道，理性辨别的群众不会相信，且对相关医疗研究机构和媒体平台产生怀疑，给两者带来的声誉损失分别为Rr=25，Rm=15；低质量医药研究会给群众和社会带来损失，分别为Np=12，Ng=20。低质量医药研究报道后，存在专家和有专业优势的民间组织辟谣的概率为β=0.3，为群众和社会挽回的损失分别为Tp=5，Tg=10。各博弈方初始策略的选择分别为r=0.5，m=0.3，g=0.2，p=0.3。 设Cgh={12,6,2}，四方博弈主体策略演化过程及结果见图6。 图6 政府监管部门严格监管成本对各方策略演化的影响 由图6可知，政府严格监管成本的高低不仅影响政府部门的策略演化趋势，同时还会影响其他三方的策略演化趋势，其中变化较为明显的是医药产业联盟的策略演化趋势。随着政府监管部门进行严格监管所需的成本的降低，医药产业联盟进行高质量医药研究的概率明显提升，稳定在提供高质量研究报告这一纯策略上的时间越来越长，因此，可通过降低严格监管成本，刺激医药产业联盟提供高质量医药研究报告。 分别设Rr={12,25,50}，Rm={6,15,35}，四方博弈主体策略演化过程及结果见图7。 图7 群众反馈带来的声誉价值损失对各方策略演化的影响 由图7可知，随着低质量医药研究报道给医药产业联盟及媒体平台带来的声誉损失的增加，提供高质量医药研究报告的概率逐渐提高，将逐渐稳定于高质量医药研究报告。随着医药产业联盟提供高质量医药研究报告的概率的增加，媒体平台和政府监管部门进行严格监管的概率将逐渐降低，最终稳定于0，群众会直接相信该医药研究报道的概率稳定于1。由此，群众可根据医药产业联盟和媒体平台的权威性来进行新闻处理决策，对于小平台发布的相关医药研究报道应该持有理性态度进行处理。 设β={0.3,0.31,0.5}，四方博弈主体策略演化过程及结果见图8。 图8 专家和有专业优势的民间组织辟谣概率对各方策略演化的影响 由图8可知，随着专家和有专业优势的民间组织辟谣概率的提高，医药产业联盟提供低质量医药研究报告的行为被曝光的概率大大提高，会逐渐提高公布高质量研究报告的概率，最终稳定于提供高质量医药研究报告；而政府监管部门可以逐渐放松监管，节约监管成本。由此，可以通过鼓励专家和有专业优势的民间组织对不恰当的医药研究报道进行辟谣，来有效降低低质量医药研究报道的概率，维护群众和社会利益。 图9 政府监管机制设立对各方策略演化的影响 为进一步验证重大疫情时期，政府监管部门对医药研究报道的监管机制的有效性和可行性，通过设置g=0，g=0.8来分别表示政府监管部门不进行监管和进行监管两种状态，在三维空间对医药产业联盟、媒体平台和群众三方不同初始策略的演化过程进行仿真分析，仿真结果见图9。 由图9可知，当g=0时，即政府监管部门对医药研究报道不予监督的情况下，由于受专家辟谣概率、声誉损失风险等多种因素的影响，医药产业联盟的稳定策略不唯一，媒体平台的策略选择基本倾向于选择不进行验证，为获得更高的收益，争取第一时间对医药研究报告进行直接报道；当g=0.8时，即政府监管部门建立对医疗研究报道的监督审核机制，虽然系统不存在稳定点，但若政府监管部门能维持一定水平的监管概率，医疗研究机构提供高质量医疗研究报告的概率大大提升，基本稳定于提供高质量医药研究报告，此时，群众可选择相信媒体平台的报道。这与前面关于政府不同监管策略下的策略组合稳定性分析结果一致。 本研究针对我国目前所处的重大疫情特殊时期，考虑政府监管机制与专家和有专业优势的民间组织辟谣相结合，研究社交媒体高度发达背景下，如何保障疫情相关医药研究报道质量问题，得出以下主要结论。 (1)疫情特殊期，政府建立有关医药研究报道的监管机制，能够有效降低医药产业联盟及媒体平台的投机行为。政府进行监管的概率，与监管成本、不恰当报道带来的社会损失等因素密切相关。首先要降低监管成本，特殊时期，可将众多医药产业联盟分类监管，密切关注进行相似研究的机构，以便能够及时进行验证医药研究报告的科学性；其次大力发展AI技术，通过人工智能审核，节约人力成本。通过预估造成的社会损失对医药研究报告进行报道可行性分析，以便及时应对产生的社会问题。 (2)政府监管部门在设立医药研究报道监管制度的同时，还应完善惩罚机制，加大对医药产业联盟提供低质量报告的惩罚力度，更要严惩为利益抢时间发布新闻而对质量不加验证的媒体平台，可通过对违规机构进行罚款、通报批评、吊销执照等方法进行监管，严厉打击对社会不负责任的行为，采取“零容忍”的态度处理特殊时期引发社会混乱的网络诱导及造谣行为。随着惩罚力度加大，医药产业联盟会主动进行科学规范、严谨的研究，提供高质量研究报告，媒体平台会相应提高验证报道的概率。 (3)鼓励专家和有专业优势的民间组织积极进行辟谣和科普有关医药知识。一方面，能够降低具有迷惑性的医药研究报道带来的损失，及时止损；另一方面，辟谣会给医药产业联盟和媒体平台带来声誉损失，报道发出后，专家辟谣率的增加，意味着医药产业联盟和媒体平台将面临较大的声誉损失，因此，医药产业联盟会主动提供高质量医药研究报告，媒体平台也会履行确保新闻科学性、正确性的职责。同时，督促群众保持理性，不传谣，不信谣，积极响应政府号召。 本研究是基于理性经济人及期望效用理论假设进行探讨；然而，在重大公共事件发生时期，各主体决策过程容易受主观情绪主导，故在进一步的研究中，将考虑博弈主体的主观情绪因素对系统演化过程及结果的影响，并进行多期重复博弈。
3.2 媒体平台报道验证策略稳定性分析
3.3 政府监管部门监管策略稳定性分析
3.4 群众报道处理策略稳定性分析
4 策略组合稳定性分析
4.1 政府宽松监管下策略组合稳定性分析
4.2 政府严格监管下策略组合稳定性分析
5 仿真分析
5.1 政府严格监管成本的影响
5.2 群众反馈带来的声誉价值损失的影响
5.3 专家和有专业优势的民间组织辟谣概率的影响
5.4 政府监管机制的影响
6 结语
