基于KMRW声誉模型的虚拟学术社区科研合作研究

郭洋 谭春辉 王仪雯

收稿日期：2020-04-15

基金项目：国家社会科学基金一般项目“虚拟学术社区中科研人员合作机制研究”（项目编号：18BTQ081）。

作者简介：郭洋（1989-），男，博士研究生，研究方向：网络用户行为。王仪雯（1996-），女，硕士研究生，研究方向：信息计量与科学评价、网络用户行为。

通讯作者：谭春辉（1975-），男，教授，博士，博士生导师，研究方向：信息计量与科学评价、网络用户行为。

摘  要：[目的/意义]虚拟学术社区开始成为科研合作的重要平台，本文通过对虚拟学术社区科研合作行为的博弈分析，有利于维系与推动虚拟学术社区科研合作关系的形成。[方法/过程]基于理性人假设，从虚拟学术社区科研合作团体和科研合作个体两个主体出发，构建KMRW声誉模型分析虚拟学术社区中科研合作策略选择与稳定性，并引入贴现因子、激勵因子、惩罚因子，进一步对科研合作进行分析。[结果/结论]研究表明：虚拟学术社区科研合作中，声誉会对科研合作个体的行为产生明显影响，而贴现因子、激励因子和惩罚因子的存在使得科研合作个体的声誉价值增加，促使形成的虚拟科研合作团体达到均衡状态，并据此提出促进虚拟学术社区科研合作的相关策略。

关键词：虚拟学术社区;KMRW声誉模型;科研合作;博弈分析

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.12.006

〔中图分类号〕G203  〔文献标识码〕A  〔文章编号〕1008-0821（2020）12-0055-09

Research on Research Cooperation of Virtual Academic

Community Based on KMRW Reputation Model

Guo Yang  Tan Chunhui*  Wang Yiwen

（School of Information Management，Central China Normal University，Wuhan 430079，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Virtual academic community has become an important platform for scientific research cooperation，but virtual scientific research cooperation groups are unstable.As stakeholders，all participants in scientific research cooperation expect to maximize their own interests，and there is a game relationship with virtual scientific research cooperation groups.The game analysis of scientific research cooperation behaviors in virtual academic communities is conducive to maintaining and promoting the formation of scientific research cooperation relationships in virtual academic communities.[Method/Process]Based on the hypothesis of rational person，this paper constructed KMRW reputation model to analyze the strategy choice and stability of research cooperation in virtual academic community，and introduced discount factor，incentive factor and punishment factor to further analyze the research cooperation.[Result/Conclusion]The research showed that in the research cooperation of virtual academic community，reputation would have a significant impact on the behavior of research cooperation individuals，while the existence of discount factors，incentive factors and punishment factors would increase the reputation value of research cooperation individuals，and promote the formation of virtual research cooperation groups to reach a balanced state，and accordingly put forward relevant strategies to promote the research cooperation of virtual academic community.

Key words：virtual academic community;KMRW reputation model;scientific research cooperation;game analysis

在信息化、网络化的时代，互联网改变了人们沟通与交流的方式，虚拟学术社区也成为了科研人员进行线上学术交流的重要部分。王东[1]指出，虚拟学术社区是在以计算机为媒介的虚拟环境下为学术交流构建的实时交流互动的平台，参与者以相同兴趣为基础交流学术知识;徐美凤等[2]指出，虚拟学术社区是以学术科研为目的，有专业稳定用户群进行学术交流的专业社区;屈宝强[3]则将虚拟学术社区定义为学术性比较浓的网络学术论坛。目前，对虚拟学术社区的定义还未统一，但其内涵包括了社区参与者、交流内容、社区氛围等方面。虚拟学术社区的出现，为科研参与者获取知识、交流沟通、分享经验提供了重要环境[4]，是对传统学术活动的补充和发展，其强大的网络和资源优势，逐渐成为了科研人员成果传播和知识交流的重要平台[2]，实现了知识在科学家之间扩散、转移、吸收、进化，进而孵化出新的学术思想和知识[5]，基于虚拟学术社区的科研合作应运而生。可以说，促进科研合作已成为虚拟学术社区的根本功能和价值所在[6]。与传统的实体科研合作相比，虚拟科研合作是由分散在不同地方的科研参与者借助现代信息技术和通信系统，为达成一定的特定目标而形成，科研参与者多具有极高专业知识水平并能相互协作解决问题[7]，科研参与者间共享智力、知识、声誉、资金、设备等资源而发生的科研合作关系[8]。如果这种科研合作关系能长期、稳定地存在[9]，能够从合作对象获得相应的知识和相关研究技能，尤其是复杂的、能够解决科学问题的知识与技能[10]，就形成了虚拟科研合作团体。相比传统模式下的科研合作团体，虚拟学术社区中的科研团体是临时性科研团队，虽然科研合作形式多样，但虚拟环境增加了科研人员的不安全感[11]，组织相对不稳定，成员随时会发生变动[12]。随着社区中学术交流活动的不断推进，成员间出现帮助协作行为[13]，长期的科研合作有助于科研人员间形成学术默契，比短期合作效果好，有利于提高成果产出[14]。因此，虚拟学术社区科研团队的成功取决于成员科研合作的频率和强度[15]。但是，虚拟學术社区科研团体的绩效受到“人的因素”影响，因此，研究虚拟科研团体成员的行为对提升虚拟学术社区科研合作绩效就变得十分重要。

一般而言，科学家之间的合作关系并非是完全对等的，一些情况下存在对特定科学家或科学团体的偏依[16]。由于虚拟学术社区充分开放的网络复杂性和动态变化特征，使得虚拟科研合作团体成员会随时发生变动且贡献程度也各不相同[12]，所以虚拟学术社区科研合作关系的不对等性更强、稳定性更弱。

基于虚拟学术社区形成的虚拟科研团体是动态的，虚拟学术社区科研合作稳定的主要问题是约束科研参与者的机会主义行为，对机会主义的监督需要社区团体的监督和激励，这与科研参与者间信息的识别与传递密不可分。谭春辉等[17]通过虚拟学术社区在有无激励机制下的科研合作博弈分析，得出在存在激励和惩罚机制时科研人员的合作行为更容易产生;王仙雅[11]根据虚拟学术社区中不同的科研合作类型提出了互惠视角下虚拟学术社区中科研合作的激励措施。适当的激励与惩罚能够激发虚拟学术社区科研人员参与合作，提高科研合作的效率，调动科研参与者的积极性，而声誉正是识别与传递的外在表现[18]。亚当·斯密在200多年前将声誉定义为保证契约顺利实施的重要机制，而对于声誉的研究则主要以信息不对称理论和博弈论为基础。基于博弈论，声誉指博弈参与者选择传递有利于自身的信息产生较为稳定的信念[19]，通过改变长期收益影响其短期行为[20]。Kreps D M等[21]通过KMRW声誉模型证明了参与人之间的不完全信息会形成合作行为，提出参与主体的长期收益会受声誉影响，信息不对称的参与主体会通过声誉判断其他参与主体的行为，并确定自身行为策略。目前，已有学者将KMRW声誉模型应用于不同主体间合作关系的研究。Petersen A M等[22]基于KMRW声誉模型分析了合作声誉对科研人员学术生源的影响。Xie Y M等[23]利用修正的KMRW声誉模型分析了以激励手段来实现延迟容忍网络内的合作。李海霞等[24]基于不完全信息重复博弈的KMRW声誉模型，得出参与者的竞合规律。安敏等[25]应用KMRW声誉模型分析了不完全信息重复博弈中跨区域水污染治理合作联盟的稳定性。杨璐璐[26]运用KMRW声誉模型的重复博弈分析了信息不对称条件下供应链各主体间的合作策略选择和稳定性。

在虚拟学术社区中，科研参与者作为利益相关者，都期望自身利益最大化，即存在博弈关系，而虚拟学术社区科研合作较为符合有限理性下的声誉模型博弈特征。因此，本文将KMRW声誉模型引入到虚拟学术社区科研合作中，对虚拟科研团体的科研合作进行分析和判断，利用不对称信息下重复博弈的方法，进一步促进虚拟学术社区科研参与者利益的共赢与合作，并提出相关的策略建议，以期促进虚拟学术社区中科研合作的稳定性，推动科研活动的顺利开展。

1  虚拟学术社区科研合作KMRW声誉模型的基本假设

在虚拟学术社区中，科研合作参与个体为了满足自身的科研需求，降低知识获取成本，会选择加入科研合作团体进行科研合作。实际上，科研合作团体对参与合作的个体是不了解的，只能根据阶段性的科研成果判断个体是否参与合作，从而确定自身的行为。在虚拟学术社区科研人员合作博弈中，通过设立声誉机制有助于科研合作参与者之间产生和维持信任关系，建立长期合作的信心，进而促进科研人员长期合作的形成。为方便接下来的研究，做以下假设：

假设1：模型的假定是在一个不完全信息竞争的环境下，科研参与者间互不完全了解，以虚拟学术社区科研合作团体和科研合作个体作为研究对象，构建科研合作声誉模型，参与博弈的双方均是理性的。假设科研合作个体有两个策略选择空间——参与科研合作或不参与科研合作。

假设2：在虚拟学术社区科研合作中，科研合作团体对科研合作个体不了解，但可以通过其采取相关行为进行判断。科研合作个体作为信息优势的一方，通常会采取“理性”行为获取额外收益，但科研合作团体一旦发现参与团体的个体只追求自身利益而非团体利益，个体不仅会面临被逐出科研合作团体的风险，且自身在社区内声誉也会遭受损失。假设在第一阶段博弈中科研合作团体允许个体的加入，后面阶段的策略将根据其上一阶段的策略而调整，一旦科研参与个体选择不参与科研合作，科研团体便将其逐出合作团体，不再与其合作。

假设3：虚拟学术社区中科研参与个体从合作中获得的效用与现阶段及以后阶段的行为有关，构造社区中科研合作参与个体的单阶段效用函数为：

U（F）=-12F2+a（F-Fe）（1）

其中，U为虚拟学术社区科研合作个体的声誉效用;a=0代表科研合作个体为参与合作成员，a=1为不参与合作成员;F（0≤F≤1）表示科研合作个体对科研合作团体的科研成果的占有率，占有率越高，参与合作的科研个体从科研团体获得的知识合作成果也就越大。F=0表示科研合作个体诚实守约进行合作，使科研团体利益最大化;F=1表示科研合作个体采用机会主义行为，使自身利益最大化。F2（0≤Fe≤1）表示科研合作团体预计科研合作个体对团队科研合作成果的占有率，简称为科研合作团体预期占有率。一般情况下，科研合作个体对科研团体知识成果的占有会由于科研团体的“防御”措施而递减，但要保证U≥0，这表示科研合作个体保持良好的声誉比一开始采用不参与合作带来了更大的收益。

当a=0时，科研合作个体选择参与合作，此时U（F）=-12F2，只有F=0，才能获得最大效用值0，即被科研团体信任。因此，科研合作个体一定会维护声誉，积极参与科研合作;当a=1时，科研合作个体选择不参与合作，此时U（F）=-12F2+F-Fe。理性的科研参与个体知道科研合作团体的“监管”是长期重复的，为了最终获得最大利益而选择科研合作，直到最后一次博弈。Fe值会随着博弈次数的增加而减少，直到使U（F）=-12F2+F-Fe≥0，这表明好的声誉更能获取科研合作团体的信任。

2  虚拟学术社区科研合作博弈分析

2.1  单阶段博弈分析

在单阶段博弈中，对U（F）=-12F2+a（F-Fe）求导，可得科研合作参与个体对科研成果最优占有率为UF=-F+a，令UF=0，可得F=a。對于不参与合作的科研人员（a=1）而言，最优选择是F=a=1，U=12-Fe（因为-Fe≤12-Fe），即单阶段博弈中，理性的科研合作参与个体没必要保持良好的声誉，他们会采取机会主义行为，损害科研团体利益，达到自身利益最大化。

2.2  多阶段重复博弈分析

假设虚拟学术社区中科研合作博弈重复T阶段，科研合作团队认为，科研合作个体参与合作（a=0）的先验概率为P，科研合作个体不参与合作（a=1）的先验概率为1-P。设XT表示T阶段科研合作个体选择保持合作的概率;YT表示T阶段科研合作团体认为科研合作个体保持合作的概率。在均衡条件下，满足XT=YT。

如果科研合作团体在T阶段未发现科研参与个体不合作，根据贝叶斯法则，可得科研合作团队在T+1阶段认为科研个体参与合作的后验概率为：

PT+1（a=0|FT=0）=P（a=0，FT=0）P（FT=0）=P（FT=0|a=0）P（a=0）P（FT=0|a=0）P（a=0）+P（FT=0|a=1）P（a=1）=PT*1PT*1+（1-PT）*YT（2）

因为PT*1+（1-PT）*YT≤1，即PT+1（a=0|FT=0）≥PT。如果科研合作参与个体在T阶段选择继续与科研团体的合作，不损害科研团体的利益，那么科研合作团体在T+1阶段认为科研参与个体选择科研合作的概率增大。反之，如果在T阶段观察到科研参与个体的不合作行为，则：

PT+1（a=0|FT=1）=P（a=0，FT=1）P（FT=1）=P（FT=1|a=0）P（a=0）P（FT=1|a=0）P（a=0）+P（FT=1|a=1）P（a=1）=PT*0PT*1+（1-PT）*YT（3）

如果科研合作团体发现科研参与个体有机会主义行为，认为该个体将会选择不参与科研合作，该个体下一阶段的声誉即为0，科研合作团体便会终止与其合作，将其逐出合作团体。因此，为了维持长期的合作关系，理性的科研合作个体不到最后阶段一般不会选择不参与合作的行为来破坏自己前期的声誉。

2.3  引入影响因素的虚拟学术社区科研合作分析

2.3.1  引入贴现因子的虚拟学术社区科研合作分析

在虚拟学术社区中，理性科研合作参与者在合作过程中存在损害团体利益的动机，没有考虑现在的行为对自身长期利益的影响，即在科研合作的最后阶段，科研合作参与个体会选择机会主义行为，获得“额外”收益，退出团体合作。因此，在T阶段，也就是在虚拟学术社区科研参与者的最后一次博弈中，科研合作个体没有必要保持自身的声誉。对于科研合作参与个体而言，最优选择是做出最利己的行为，即FT=a=1，科研合作团体预期科研合作个体的占有率为FeT=0*PT+1*（1-PT）=1-PT，此时科研合作个体的效用水平为：U=-12F2T+a（FT-FeT）=-12+（1-FeT）=-12+[1-（1-PT）]=PT-12。

由UFT=1>0可知，科研合作参与个体最后阶段的声誉和效用成正相关，这是对此前良好合作行为的激励。但是，如果科研合作参与个体在此之前表现出机会主义行为，则PT=0，科研参与个体在最后博弈阶段就没有知识产出收益，此时效用水平为-12。

假设科研合作参与个体在T-1阶段前都保持良好声誉参与科研合作，此时PT-1>0，科研合作团队对科研合作参与个体进行判断，其中（1-YT-1）FeT-1=FT-1*（1-PT-1）*（1-YT-1）=1*（1-PT-1）*（1-YT-1）为科研合作团体认为科研合作参与个体不合作的概率，（1-PT-1）为科研合作参与个体实际不合作的概率。令δ为科研合作个体贴现因子，即科研合作个体认为声誉对自身长期收益的影响，本文仅考虑纯策略选择，即XT-1=0，1（因为当两种策略带来的期望效用一致时，科研合作个体才会选择其他混合策略）。因此，对科研参与个体在T-1阶段的两种策略效用对比如下：

1）若科研参与个体在T-1阶段选择不参与科研合作，即XT-1=0，FT-1=1，那么PT=0。在T-1阶段，科研合作团体知道科研参与个体风险概率上升后，在T阶段会判定其会选择不参与科研合作的行为，此时，科研合作参与个体的总效用为：

UT-1（1）+δUT（1）=-12+（1-FeT-1）+δPT-12=12-FeT-1-12δ（4）

2）若科研参与个体在T-1阶段选择参与合作，即XT-1=1，FT-1=0，此时，科研参与个体的总效用为：

UT-1（0）+δUT（1）=-FeT-1+δPT-12（5）

当且仅当以下条件成立时，科研合作参与个体选择科研合作的效用不低于不合作的效用：

-FeT-1+δPT-12≥12-FeT-1-12δ，解得：PT≥12δ

因为在均衡条件下，科研合作个体选择保持合作的概率XT-1与科研合作团体认为科研合作个体保持合作的概率YT-1相同，如果XT-1=1构成不参与的科研合作个体的战略均衡，YT-1=1，因此PT=PT-1，可得：PT-1≥12δ。

可知，如果科研合作团体在T-1阶段认为科研合作个体选择合作的概率不小于12δ，科研合作个体就会参与合作，即科研合作个体的声誉越好，维持声誉的积极性也就越高。这体现出声誉对科研合作参与者的激励效应。科研合作个体在反复博弈中发现维持良好声誉对自身具有正效用，因此会积极参与科研合作以提升自身的声誉。当PT-1=12δ时，表明无论科研合作个体参与合作与否，效用函数是相同的，即任意XT-1∈[0，1]都是最优的。但因为均衡要求XT-1=YT-1，将PT=12δ带入贝叶斯公式可得：

PT（a=0|FT-1=0）=P（a=0，FT-1=0）P（FT-1=0）=PT*1PT*1+（1-PT）*YT=12δ

进一步可得：YT-1=XT-1=（2δ-1）PT-11-PT-1，即YT=（2δ-1）PT1-PT。这说明当δ>12时，且PT一定时，YT的值随着δ的增大而增大，如图1所示，即科研合作团体越信任科研合作个体，科研合作参与个体越会变得更加守信，积极参与虚拟学术社区科研合作团体合作，维护自己的信誉。只要PT-1>12δ，科研合作参与个体都会在T-1阶段选择参与合作，在T阶段选择退出科研团体的合作。

通过以上分析可知，在虚拟学社区科研合作中，只要P0>12δ，理性的科研合作参与个体从一开始就会积极参与科研合作，维护自身信誉直到合作的最后一个阶段才会采取机会主义行为，获得额外知识成果效益，退出科研合作团体，这时其获得的效用大于一开始就采取不参与合作效用。因此，科研合作团体的稳定性一部分取决于贴现因子，即使科研合作参与个体内心是不想参与科研合作的，也会“伪装”成科研合作参与者，使博弈达到帕累托最优。

2.3.2  引入激励因子的虚拟学术社区科研合作分析

虚拟学术社区科研合作与每一个科研参与个体的积极参与密不可分，因此在社区科研合作中，每一个科研参与个体既是科研合作的拥护者，又是发起者，社区科研合作团体在合作过程中也会投入一定的物质或精神“奖励”，激发社区科研参与个体参与合作，提高科研合作效率，调动科研人员积极性，从而实现虚拟学术社区健康发展。假设λ（λ>0）为科研团体对科研参与个体的激励，称为激励因子，则科研合作参与个体的效用函数变为：

U（F）=λ-12F2+a（F-Fe）（6）

虚拟学术社区科研合作最后两个阶段的效用函数如下所示：

UT-1（1）+UT（1）=λ-12+（1-FeT-1）+PT-12=λ-FeT-1（7）

UT-1（0）+UT（1）=λ-FeT-1+λ+PT-12=2λ-FeT-1+PT-12（8）

式（7）表示重复博弈中，在最后两阶段均选择不参与科研合作的科研参与个体声誉总效用，因其在T-1阶段的不合作行为在T阶段被科研合作团体发现不能获得奖励，而式（8）则表示科研参与个体在T-1阶段参与科研合作，只在最后一次合作中不参与的声誉总效用。若式（8）>（7），得到：PT>12-λ，将其带入贝叶斯公式（2）可得：YT=1+2λ1-2λPT1-PT。因为1+2λ1-2λ>0，可得0<λ<12，此时当PT一定时，YT的值随着λ的增大而增大，如图2所示，即科研合作团体就会认为科研合作参与个体会参与合作，个体也会投入更多参与合作的信号并保持声誉。

通过以上分析可知，在虚拟学术社区科研合作过程中，科研合作参与个体的声誉与激励因子呈正

相关，即激励力度越大，声誉越有价值，科研参与个体在科研合作的T-1阶段参与合作的可能性就越大，直到最后阶段选择使用前期积累的声誉获得最大收益，达到纳什均衡。

2.3.3  引入惩罚因子的虚拟学术社区科研合作分析

在虚拟学术社区科研合作过程中，对于科研合作参与个体机会主义行为进行有效的声誉惩罚能够抑制个体不参与科研合作的发生，维持社区科研合作团体的稳定性。在虚拟学术社区科研合作中，惩罚主要指科研合作团体通过阶段性的科研合作成果判断该阶段科研合作参与个体是否参与科研合作，实际上是对科研参与个体不合作行为的反应。假设惩罚因子为β（0≤β≤1），个体不合作都会受到科研团体的惩罚，因此科研个体不参与科研合作对效用的影响为（1-β）。

虚拟学术社区科研合作重复博弈中，T-1階段的不合作行为在这阶段被科研合作团体发现并进行惩罚;而科研参与个体在T-1阶段参与科研合作T阶段不参与，科研个体不会受到惩罚。可得最后两阶段科研参与个体声誉总效用如下所示：

UT-1（1）+（1-β）UT（1）=-12+（1-FeT-1）+（1-β）PT-12=12-FeT-1-12（1-β）（9）

UT-1（0）+UT（1）=-FeT-1+PT-12（10）

若式（10）>（9），得：PT>12+β2，带入贝叶斯公式（2）可得：YT=1-β1+βPT1-PT。因为1-β1+β>0，可得0<β<1，此时当PT一定时，YT的值随着β的增大而增大，如图3所示，即科研合作团体就会认为科研合作参与个体会参与合作，个体也会投入更多参与合作的信号并保持声誉。

推至多阶段虚拟学术社区合作中，引入惩罚因子，得出当科研团体对科研参与个体进行一定的惩罚，惩罚与科研参与个体的声誉也是呈正相关，即惩罚越大，科研参与个体即使是不愿意参与科研合作的也会选择在T-1阶段“伪装”成科研合作者，在T阶段退出合作，达到科研参与个体总的效用水平最大。

2.4  虚拟学术社区科研合作博弈结果分析

虚拟学术社区科研合作中，声誉会对科研参与者的行为产生影响，不同的博弈阶段中，科研参与个体会通过对局势的分析采取不同的措施。

如果科研参与个体为积极参与合作者，则不会对科研团体造成威胁;如果科研参与个体存在机会主义行为，则：

1）在虚拟学术社区科研合作单阶段博弈中，科研参与个体会果断选择最大限度侵占团体利益。

2）在第T-1阶段重复博弈中，科研参与个体的行为由耐心程度决定，一般情况下会“伪装”成合作参与者，通过参与合作获取科研合作团体信任以维持自身声誉，达到纳什均衡。在第T阶段博弈中，科研参与个体没有必要“伪装”成合作参与者，最优选择为最大限度地侵占团体收益。

3）在虚拟学术社区科研合作博弈中，可知科研参与个体参与合作的概率P0，在此分析中分别为：P0>12δ、P0>12-λ、P0>12+β2时，不参与科研合作的个体会选择在开始阶段加入科研合作团体直到最后阶段，使得自身收益达到最大化，同时贴现因子、激励因子和惩罚因子会增加科研参与个体的声誉价值，因此其更愿意选择“伪装”，使科研合作团体达到均衡。

3  结论和建议

3.1  结  论

在KMRW声誉模型的基础上，从虚拟学术社区科研合作团体和科研参与个体两方博弈的效用分析中可知：

1）虚拟学术社区科研合作团体的稳定性与科研个体参与合作次数有关，如果只进行一次合作，由于没有未来的收益，科研参与个体会选择自身利益最大化，保持声誉的合作行为就不存在。因此，在加入科研合作团体时达成长时间的合作是声誉存在的必要前提。但在虚拟学术社区科研合作的实际情况中，由于虚拟学术社区中科研参与个体的需求各不相同且不断变化，使得合作较为困难，但尽量延长合作次数对于合作稳定性十分重要。

2）贴现因子δ越高，社区科研合作参与个体得到的远期收益远远大于当期收益，存在机会主义行为的个体会更有耐心积极地建立声誉，因此，虚拟学术社区科研合作团体保持较高的声誉贴现因子可增加科研合作的稳定性。

3）激励因子λ越高，意味着社区中科研参与者越积极参与到合作中去，从而进一步促进虚拟学术社区科研人员间的科研合作。

（4）惩罚因子β越高，意味着社区中科研合作团体建立了较大的惩罚力度，使得有机会主义行为的科研参与个体离开团体的成本增高，此时不合作的收益远远低于合作的收益，因此有不合作动机的参与个体也会加入科研团体合作，使形成的科研团体更加稳定。

3.2  促进虚拟学术社区科研合作的建议

本文用不完全信息下重复博弈的KMRW声誉模型解释了虚拟学术社区科研合作制中关键的影响因素，提出如下建议以保持虚拟学术社区科研合作的稳定性。

1）虚拟学术社区科研合作团体内部应建立和完善准入、选择和退出机制。在虚拟学术社区科研合作中，科研合作团体作为主导方，对于科研参与个体的准入和选择是合作建立的基础，同时科研参与个体对团体的信任也是其参与合作目的，可见建立科研合作的准入和选择机制对合作稳定性尤为重要。因此，在注册用户时加强个人信息完善管理，并在一定程度上公开科研合作者的信息，从而促进科研合作人员间的相互了解，消除信息不对称的障碍，促使科研合作顺利形成。同时也要建立对“搭便车”参与者的即时退出制度，除了对存在潜在风险的个体加强监管之外，对严重阻碍科研合作者淘汰剔出。

2）虚拟学术社区科研合作团体内部应建立信息沟通与交流机制，提高信息甄别和搜寻能力，同时提高贴现因子，以增强虚拟学术社区科研合作团体稳定性，这个贴现因子是虚拟学术社区科研参与个体的声誉租金，反映了科研参与个体间的交流与信息传递等对声誉影响的作用，只要贴现因子足够高，不参与科研合作的个体也会选择合作行为，从而将其信誉保持到最后阶段以获得更大的合作远期收益。声誉在各科研参与者间交换传播，最终形成声誉信息流、声誉信息系统和声誉信息网络，限制了信息扭曲，增加了科研合作的透明度，进而降低了科研合作成本[27]。在这种情况下，虚拟学术社区科研参与者之间会更加信任，相互拥有耐心，都期望获得合作的远期更大的收益，声誉机制得以构建，使形成的科研合作团体稳定性得以维持。

3）虚拟学术社区科研合作形成后，应将引导科研参与个体建立声誉机制，以促进科研人员长期合作。长期合作是双方产生和维持信任的关键因素，保持合作联盟的长期性，建立长期合作的信心可使科研团体稳定性增强。由声誉模型分析可知，若只进行1次博弈，因其不会考虑未来的收益，那么科研参与个体不合作是其最優决策，科研合作团体和参与个体间就无法建立良好的声誉机制，所以在虚拟学术社区科研合作问题中，应该避免科研参与个体的短视行为，鼓励其建立长期合作是科研合作团体稳定的重要因素之一。

4）制定与声誉因素相关的激励和惩罚措施。从多阶段重复博弈结果可以看出，声誉对科研参与个体具有明显的激励效应，科研参与者声誉越好，维持声誉的积极性也会越高。虚拟学术社区应该制定公平、合理的激励体系，从科研参与者的实际需求出发建立完善的激励体系，进行激励环境的塑造。同时一定的惩罚措施能够对科研合作参与者的行为产生约束，当社区科研团体对“伪装”行为惩罚时，信誉机制便发挥作用了。在重复博弈中，惩罚机制使不参与合作的科研个体也有了保持合作信誉的积极性。社区可以制定选择性激励机制，根据科研参与者在合作过程中作用大小，有区别地给予科研人员一定的奖励或惩罚，目的是激励科研参与者积极参与到合作中去，恰当的惩罚能够对科研合作者的行为产生约束，而且完善的惩罚机制可促进科研合作团体的稳定性。

5）虚拟学术社区应该创造合作、诚信、共赢、和谐的良好社区文化氛围。好的社区文化氛围是科研参与者对未来合作充满信心的基础，也是激励参与者长期积累自身聲誉的基础。在虚拟学术社区内制定相互平等、相互尊重的规章制度，形成合作互助的价值观，鼓励科研参与者开阔思维、积极合作。同样，社区还应该增进科研参与者间的信任感和归属感，促进科研合作的顺利进行。

4  结束语

本文利用KMRW声誉模型，对虚拟学术社区中科研合作行为进行分析，得到合作次数、贴现因子、激励因子和惩罚因子的增加都会对存在机会主义的合作参与者产生积极影响，使其继续合作维持声誉，减小机会主义行为，保持科研团体稳定性，并据此提出了相应的解决策略，进而促进虚拟学术社区科研合作的顺利进行。

本文的研究存在一些不足之处：1）在虚拟学术社区中科研参与个体因为有主动的合作动机且其参与合作后收益显著提高，其效用函数可能会发生变化，本文未对此进行分析。此外贴现因子、激励因子和惩罚因子之间的关系对科研合作的影响有待进一步研究。2）本文构建的假设条件有限，在虚拟社区科研合作过程中，影响因素更为复杂，有待进一步研究。

参考文献

[1]王东.虚拟学术社区知识共享实现机制研究[D].长春：吉林大学，2010.

[2]徐美凤，叶继元.学术虚拟社区知识共享研究综述[J].图书情报工作，2011，55（13）：67-71.

[3]屈宝强.网络学术论坛中的科研合作行为及其反思——以“小木虫”学术论坛为例[J].科技管理研究，2010，（10）：215-218.

[4]孙思阳.基于模糊层次分析法的虚拟学术社区用户知识交流效果评价研究[J].情报科学，2020，38（2）：22-28.

[5]关鹏，王曰芬，傅柱.基于多Agent系统的科研合作网络知识扩散建模与仿真[J].情报学报，2019，38（5）：512-524.

[6]王仙雅.虚拟学术社区促进科研合作形成的内在机理——一项扎根理论研究[J].科技进步与对策，2019，36（21）：19-25.

[7]李想.虚拟团队管理在咨询公司中的应用研究——以PTA项目为例[J].中国市场，2019，（31）：85-86.

[8]陈秀娟，张志强.国际科研合作对科研绩效的影响研究综述[J].图书情报工作，2019，63（15）：127-139.

[9]黄体杨.2.0式合作：谈圕林虚拟学术团队[J].大学图书馆学报，2014，（4）：63-66，75.

[10]Chung E K，Kwon N，Lee J.Understanding Scientific Collaboration in the Research Life Cycle：Bio-And Nanoscientists Motivations，Information-Sharing and Communication Practices，and Barriers to Collaboration[J].Journal of the Association for Information Science and Technology，2016，67（8）：1836-1848.

[11]王仙雅.虚拟学术社区中科研合作的形成与激励：互惠视角[J].情报探索，2019，（10）：24-29.

[12]高海燕，赵时亮.论高等院校的虚拟科研团队建设[J].中国高教研究，2005，（6）：41-42.

[13]楼天阳，褚荣伟，李仪丹，等.虚拟社区成员参与心理机制研究述评[J].外国经济与管理，2011，（5）：33-40.

[14]Maxwell A E，Crespi C M，Arce A A，et al.Exploring the Effects of Longstanding Academic-community Partnerships on Study Outcomes：A Case Study[J].Preventive Medicine Reports，2017，（8）：101-107.

[15]张兮，陈振娇，郭传杰.虚拟科研团队中成员个性与知识贡献关系的实证研究[J].中国管理科学，2008，（S1）：377-380.

[16]桑葛楠，韩筱璞.科学家科研合作关系的均衡性特征[J].电子科技大学学报，2019，48（5）：786-793.

[17]谭春辉，王仪雯，曾奕棠.激励机制视角下虚拟学术社区科研人员合作的演化博弈研究[J].现代情报，2019，（12），64-71.

[18]孙霞，赵晓飞.基于KMRW声誉模型的渠道联盟稳定性研究[J].科研管理，2009，（6）：102-108.

[19]赵金煜，邢潇雨，刘彩霞.基于KMRW模型的养老PPP项目社会资本方监管研究[J].会计之友，2019，（1）：29-33.

[20]李士梅，高维龙.契约视角下政府委托第三方提供养老服务的激励约束机制分析[J].内蒙古社会科学：汉文版，2018，39（2）：117-124.

[21]Kreps D M，et al.Rational Cooperation in the Finitely Repeated Prisoners Dilemma[J].Journal of Economic Theory，1993，27（2）：245-252.

[22]Petersen A M，Fortunato S，Pan R K，et al.Reputation and Impact in Academic Careers[J].Proceedings of the National Academy of Sciences，2014，111（43）：15316-15321.

[23]Xie Y M，Zhang Y.A Reputation-based Incentive Scheme for Delay Tolerant Networks[J].Security and Communication Networks，2016，9（1）：5-18.

[24]李海霞，王祖和，修瑛昌，等.不完全信息四人帮模型的建设工程竞标合作均衡分析[J].经济数学，2015，32（3）：26-30.

[25]安敏，何伟军，沈菊琴，等.基于KMRW模型的跨区域水污染治理合作联盟稳定性分析[J].生态经济，2018，34（1）：164-170.

[26]杨璐璐.基于KMRW声誉模型的农产品供应链合作机制[J].中国流通经济，2019，33（8）：54-62.

[27]解进强，付丽茹.供应链合作关系质量隐性影响因素实证分析[J].经济体制改革，2010，（5）：74-78.

（责任编辑：陈  媛）