网络信息不对称驱动的公共资源博弈中多数幻觉与双稳态涌现机制研究

本研究针对公共资源(CPR)管理中信息不对称导致的"多数幻觉"现象，通过基于主体的建模方法，揭示了社交网络结构如何通过少数高可见度节点影响群体资源开采决策。研究发现Barabasi-Albert网络中的度分布偏态会自发形成高/低开采双稳态，而环境影响力不平等参数ν可调节这种效应。该成果为CPR治理提供了网络信息流重构的新视角，对渔业、森林等公共资源可持续管理具有重要政策启示。

　　

公共资源（Common-pool resources, CPRs）如渔业、大气层等，是人类社会可持续发展的基础，但其"非排他性"和"竞争性"特征常导致"公地悲剧"。传统研究多关注制度设计，却忽视了社交网络结构对资源使用者决策的影响。现实中，人们往往通过社交网络获取有限信息，这种信息不对称可能导致系统性认知偏差——正如Nicolas Schrama等人在《iScience》的最新研究揭示：网络中的"多数幻觉"会自发催生公共资源使用的双稳态现象。

荷兰阿姆斯特丹大学与美国农业部森林服务署的研究团队构建了基于主体的计算模型，创新性地整合了网络科学、行为经济学与环境动力学。研究采用Barabasi-Albert算法生成异构网络，通过启发式切换模型模拟有限理性决策，引入环境影响力参数ν量化节点可见度与环境影响的关联性，并设计包含R₀-P₁等8个参数的收益矩阵刻画策略互动。

【多数幻觉创造双稳态资源结果】
模型显示当资源状态接近完全信息均衡(FIE)时，系统会随机分化为两种稳态：高可见度节点若倾向高强度开采（正相关），其行为被网络放大形成"多数开采"假象，促使多数低连接节点选择低强度开采，最终实现资源丰裕状态；反之则导致资源枯竭。这种状态-度相关性随机形成后持续存在，形成35%-65%的双稳态分布。

【度分布偏态与替代稳态】
通过调节Barabasi-Albert网络的连接参数α发现：度分布偏态越大，高低稳态差异越显著。当网络中心节点连接数达950（普通节点约50）时，低连接节点对群体开采水平的感知完全由枢纽节点主导，放大策略反馈效应。

【环境影响力不平等调节效应】
引入ν参数使高连接节点同时具备高环境影响力后，双稳态现象随ν增大而减弱。当ν超过临界值，枢纽节点既是信息中心又是环境影响主体，修正了低连接节点的认知偏差，系统回归单一FIE稳态，但代价是丧失高福利状态的可达性。

该研究首次量化了网络拓扑结构通过信息不对称影响CPR动态的机制，为Ostrom提出的自治原则补充了网络科学依据。实践层面提示：在渔业管理中，可通过增强高捕捞量企业的行为透明度；在气候变化应对中，需协调跨国公司的可见度与环境责任。研究开发的交互式政策工具（DOI:10.5281/zenodo.10566362）可直接辅助资源管理者优化信息网络。局限性在于未考虑现实网络的社区结构，未来可拓展至多层网络或动态网络情境。这项跨学科工作为理解社会-生态系统复杂性提供了新范式，对实现SDGs中的可持续资源管理目标具有深远意义。