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作者：杨斯博;褚晓璇;李青青;冯楠;
单位：天津大学管理与经济学部;天津大学复杂管理系统实验室;
摘要：随着数字经济时代的到来,社交网络平台的数据隐私保护问题越来越受到人们的重视。考虑到政府监管因素,本文构建了一种基于收益最大化,着眼于社交网络平台和用户双方参与的隐私保护多阶段微分博弈决策模型,其以社交网络平台不同阶段的发展状况为线索,协调平台数据隐私保护的投入和用户隐私共享的努力程度,剖析了双方在独立决策的非合作博弈、平台激励的Stackelberg主从博弈、一致决策的合作博弈等不同阶段下平台与用户之间最优的数据隐私保护策略。本文最后通过数值仿真实验对理论模型进行了验证,探讨了参数变化对最优策略及最优收益的影响,并给出相关管理启示。研究结果表明:社交网络平台对用户的成本分担虽不能提高其隐私保护水平,但能有效提升用户共享隐私信息的意愿,且在政府监管的情况下,相较其他博弈模式,一致决策的合作博弈可以显著提高双方的整体收益,实现社会效益的最大化。
关键词：社交网络平台;;隐私保护;;多阶段决策模型;;微分博弈;;最优策略
基金资助：国家自然科学基金项目(72231004、71871155);; 天津市重点研发计划科技支撑重点项目(20YFZCSN01010)~~
