考虑用户忠诚度的平台AI更新预公告策略三方演化博弈研究

《Engineered Regeneration》：The three-party evolutionary game of preannouncement strategies for platform's AI updates considering users' loyalties

本文构建了考虑双边用户忠诚度的平台AI更新预公告三方演化博弈模型，分析了完全预公告、部分预公告和不预公告三种策略的演化稳定策略（ESS）。研究发现平台的最优稳定策略并非完全预公告，仅当双边用户不忠诚且具备平台转换能力时才存在ESS。研究为平台在人工智能（AI）技术应用背景下制定竞争性信息发布策略提供了重要管理启示。

　　

Section snippets

Literature review

为了回答平台在竞争环境下如何为AI应用做出预公告决策，以及如何将预公告策略与其他参数和定价策略相结合的问题，本研究考虑了演化博弈论。我们的工作主要涉及三个领域，包括双边市场信息不对称研究、预公告策略以及双边市场中的演化博弈。

Preannouncement strategies

本研究主要考虑三种类型的预公告策略：完全预公告、部分预公告和不预公告。(1) 在完全预公告中，平台通过多种渠道向消费者预先公布更新AI应用的内容和特征，充分传达相关信息以确保消费者有全面的认知。这些渠道从正式发布、线下体验到广告、社区集群等，我们将此策略下的净投资表示为...

Evolutionary game model

由于完全理性的决策很少存在，我们假设三方均为有限理性。为了探索平台预公告策略与双边用户平台转换决策的演化互动，我们假设消费者选择忠诚地转换平台的概率为 x，不忠诚不转换的概率为 1?x；零售商选择忠诚地转换平台的概率为 y，不忠诚不转换的概率为 1?y...

Simulation analysis

本节模拟了关键参数下平台预公告策略决策的动态演化过程，并检验了这些参数对演化稳定策略（ESS）的影响，以便更好地理解演化趋势的影响逻辑，并直观地描绘系统演化的稳定性结果。

Conclusions

为了分析平台采用预公告来预告AI更新的博弈行为，本研究建立了Hotelling模型，分析了在考虑双边用户平台转换行为的情况下，三方博弈过程的静态均衡解。基于Hotelling解，本研究构建了三方演化博弈模型来求解和模拟它们的演化稳定点，推导了可能稳定点下的均衡条件...