[论文解读] Reputation-Based Information Design for Inducing Prosocial Behavior

Alexandre Reiffers-Masson, Rajesh Sundaresan|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2019

Experimental Behavioral Economics Studies参考文献 21被引用 2

一句话总结

本文提出了一种基于声誉的信息设计框架，通过利用社会比较和声誉激励，诱导能源消耗中的亲社会行为。基于带有量化反馈的平均场博弈模型，研究表明，战略性地限制信息——例如根据阈值将用户按能耗分组——反而可能比完全透明更显著地提升亲社会行为，同时通过灵活的反馈机制保护隐私。

ABSTRACT

We study the idea of information design for inducing prosocial behavior in the context of electricity consumption. We consider a continuum of agents. Each agent has a different intrinsic motivation to reduce her power consumption. Each agent models the power consumption of the others via a distribution. Using this distribution, agents will anticipate their reputational benefit and choose a power consumption by trading off their own intrinsic motivation to do a prosocial action, the cost of this prosocial action and their reputation. Initially, the service provider can provide two types of quantized feedbacks of the power consumption. We study their advantages and disadvantages. For each feedback, we characterize the corresponding mean field equilibrium, using a fixed point equation. Besides computing the mean field equilibrium, we highlight the need for a systematic study of information design, by showing that revealing less information to the society can lead to more prosociality. In the last part of the paper, we introduce the notion of privacy and provide a new quantized feedback, more flexible than the previous ones, that respects agents' privacy concern but at the same time improves prosociality. The results of this study are also applicable to generic resource sharing problems.

研究动机与目标

• 本文研究信息设计如何通过声誉激励在能源消耗中诱导亲社会行为。
• 本文解决设计反馈机制的挑战，以在透明度与隐私之间取得平衡，同时最大化亲社会结果。
• 目标是表征不同反馈结构下的平均场均衡，并识别出信息越少反而导致更好亲社会行为的条件。
• 本文旨在通过不完全信息的博弈论模型，形式化声誉对个体行为的影响作用。

提出的方法

• 作者将具有异质内在动机的连续代理群体建模为减少能源使用的个体。
• 每个代理选择一个行动（能源消耗），以权衡个人成本、内在动机和声誉收益。
• 服务提供商设计两种类型的量化反馈：完全公开报告和基于阈值的分组（例如，高耗能与低耗能）。
• 通过固定点方程表征平均场均衡，该方程捕捉了代理基于观察到的反馈进行信念更新的过程。
• 该模型采用Crawford-Sobel风格的信号博弈形式化，其中代理（发送方）选择一个行动，社会（接收方）根据观察到的反馈形成对代理类型（内在动机）的信念。
• 均衡定义为一对（σ∗_a, y∗），其中σ∗_a为最优行动策略，y∗为社会基于反馈对代理类型的最佳估计。

实验结果

研究问题

• RQ1 反馈结构——特别是完全信息与量化信息——如何影响群体中亲社会行为的水平？
• RQ2 在个体行为方面，是否披露更少的信息反而能导致比完全透明更高的总体亲社会行为？
• RQ3 在不同反馈机制下，平均场均衡的存在性与唯一性需满足何种条件？
• RQ4 如何在不牺牲亲社会结果的前提下，将隐私担忧整合到信息设计中？
• RQ5 当存在社会比较时，声誉在塑造个体能源消耗决策中扮演何种角色？

主要发现

• 本文表明，披露更少的信息——例如仅指示用户是否高于或低于某个阈值——可导致比完全公开报告更高的亲社会行为水平。
• 对于均匀分布的内在动机，本文推导出两种反馈类型下平均场均衡的显式闭式表达式。
• 研究识别出一个反直觉结果：在某些参数范围内，信息减少反而因更强的声誉激励而带来更高的总体亲社会行为。
• 模型表明，可设计保护隐私的反馈机制，使其在亲社会结果上与完全透明相比保持不变甚至更优。
• 研究证实，当存在内在动机时，社会比较和声誉激励比金钱激励更有效，能更有效地诱导亲社会行为。
• 本文提出一种新型量化反馈机制，尊重隐私的同时增强亲社会行为，为现实应用中全披露提供了实用替代方案。