基于伪信任行为的共识方法论：考虑社会网络群体决策中的不对称成本问题

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Pseudo-trust behavior-based consensus methodology with asymmetric costs for social network group decision-making

　　•定义了一个四维核心要素系统，该系统驱动信任的形成。•将前景理论导致的不对称效应与成本不对称性相结合。•创新性地构建了一个具有不对称成本的共识反馈机制。•建立了一个用于监测伪信任行为的系统。•实现了伪信任的三级分类和差异化监管。

引言
人工智能与多种约束因素紧密耦合，如社交网络、伪信任行为干扰以及公平性失衡（Chatterjee和Seikh, 2025；Zhong等, 2026）。它不仅放大了决策者（DMs）之间的地位差异，还通过将智能技术嵌入决策场景中，促进了社交网络群体决策（GDM）的创新发展（Gai等, 2025；Golzardi和Abdollahpouri, 2026）。本节具体阐述了四个方面，包括研究背景、社交网络GDM的文献综述、现有方法的局限性以及本文的关键创新和结构。在数据驱动的智能医疗时代，医疗决策的核心逻辑已经从传统的以个体临床医生经验为中心的单一主导模型，演变为嵌入复杂社交网络的多代理协作模式（Moons等, 2019；Akram等, 2025）。然而，参与者的这种多样化进一步加剧了医疗决策场景中的异质性：专家更重视治疗计划的基于证据的有效性，患者及其家庭更关注维护生活质量，而初级医疗机构由于资源获取能力有限，往往采取保守的方法。利益相关者在专业知识储备、健康价值层级、医疗资源获取能力乃至风险承担意愿方面的显著分歧，容易导致决策立场上的 acute discrepancies 和逻辑冲突。这些分歧不仅延迟了诊断和治疗计划的实施，还直接损害了决策的科学严谨性（Triantaphyllou等, 2020；Chu等, 2025）。这些问题严重阻碍了将科学严谨性与伦理公平性相结合的群体共识的形成，成为提升医疗质量的瓶颈（Yue, 2025；Meng等, 2023b）。

作为信息传输和观点扩散的核心载体，社交网络不仅塑造了共识演变的动态，还带来了多重实际挑战：核心节点的观点倾向可能过度主导决策方向，从而削弱决策的客观性和科学性（Zhu等, 2025；Xiao等, 2024）；在共识谈判过程中，权力压制和利益捆绑等问题容易导致“伪信任”现象的发生，这使得未经实证支持的观点能够借助社交网络的连接优势迅速传播（Qin等, 2023；Wang和Zhan, 2025）。此外，决策者调整观点的成本存在显著不对称性，这种不对称成本将进一步加剧群体在关键决策指标上的认知分歧和立场对立（Cheng等, 2018；Li等, 2021）。在这种背景下，探索社交网络的拓扑特性、利益相关者互动机制与医疗决策场景中的共识达成过程（CRP）之间的内在关联，已成为系统工程、智能算法和医疗管理交叉领域的一个关键研究前沿。深入研究这一问题不仅可以优化典型场景中的集体决策质量，如临床指南的制定和重大慢性病的人群管理，还能为构建平衡决策效率、公平性和循证医学原则的适应性强共识模型提供理论支持。此外，这为推进智能协作医疗系统的高质量发展提供了迫切需要的解决方案，同时为社交网络分析技术在医疗领域的实际应用开辟了新的途径。

作为连接个体智慧集成与集体行动实施的核心环节，GDM贯穿于社会治理和企业管理等多个领域（Rodríguez等, 2021；Sarwar等, 2024；X. Sun等, 2025）。在包括医疗资源优化分配、诊断和治疗计划的制定以及对公共卫生紧急事件的响应等关键医疗场景中，GDM已成为不可或缺的决策范式。其科学性不仅直接决定了决策方案的实施效果，还深刻影响了医疗领域决策实践的长期发展和质量提升（Akram等, 2023；Y. Wang等, 2024）。与个体决策相比，GDM通过整合临床专家、公共卫生学者和管理者等多方利益相关者的认知视角，有效弥补了个体决策的局限性，从而提高了方案的综合性和可靠性，为医疗领域的科学决策奠定了坚实基础（B.Z. Sun等, 2025；Hendiani和Walther, 2024）。

作为GDM的核心研究分支，CRP的研究重点已逐渐从传统的替代协调和优化转向对决策者观点动态演变规律的分析和调节（Rodríguez等, 2018）。近年来，在观点互动和传播、认知迭代更新以及群体观点的收敛演变方面取得了许多理论突破和算法迭代。相应地，这一研究领域展现出快速的发展节奏和多样化的扩展趋势（García-Zamora等, 2022）。例如，Meyfroodt等（2025）以非营利组织的领导团队为研究对象，揭示了问卷项目格式对共识测量的影响，并阐明了共识在塑造组织目标中的核心作用。然而，该研究未能构建一个由信任与不信任的二元关系驱动的内生动态约束框架，因此无法准确描述决策者在共识谈判过程中观点迭代更新背后的心理演变轨迹。本质上，作为决策者之间人际互动的基本心理基础，信任与不信任深刻调节了群体内部信息传输的效率、个体对外部观点的接受倾向以及整体群体共识的演变轨迹（Jakobsson和Stiernstedt, 2026）。因此，约束机制研究与社交网络GDM研究之间存在内在的理论耦合潜力。受上述研究空白和理论兼容性的驱动，社交网络理论已被逐步纳入GDM系统并在相关研究中得到广泛应用（Wu等, 2019；Ure?a等, 2019）。

一般来说，信任关系可以有效加速CRP，其背后的核心机制是决策者对可信赖对手提出的观点比对不熟悉对手的观点更加接受。例如，吴等（2019；2021；2022）为不同的决策场景设计并构建了多种信任-共识模型。Xiao等（2024）提出了一种多尺度信息体系下的异质群体共识方法，指出该模型构建的一致性方案可以直观解决异质群体共识问题，其设计的操纵机制可以实现决策者之间权重的合理分配。然而，当决策者的观点表达行为受到限制时，社交网络内的适应性观点演化动态会发挥关键的调节作用。Peng等（2025）构建了一个针对具有社区分割结构的社交网络的表达观点与私人观点的耦合演化模型，决策者在迭代更新私人认知时，会根据邻近节点的社区属性动态调整其信念的信任度。在对外输出公众观点的过程中，决策者会根据所属社区的整体公众观点情况实时调整表达权重，从而促进群体共识的有效收敛。此外，Yang等（2024）为具有不确定性的整数阶多智能体系统开发了一种基于观察者的事件触发自适应模糊反步控制策略，以实现领导者-追随者框架下的共识协议。相应地，Lyu等（2026）在复杂网络节点识别的研究领域构建了一个具有嵌入式自适应加权机制的图耦合卷积模型。该方法根据邻节点与中心节点之间的特征相似性为邻近节点分配不同的权重，从而建立了一个轻量级、可解释且计算效率高的分析框架，适用于复杂网络中的多标签节点分类任务。

目前，大多数与CRP相关的研究集中于探索真实信任的内在特征（Guo等, 2026），但它们通常忽略了由实际博弈互动（包括公平性失衡和观点分歧）引发的伪信任行为。尽管基于前景理论的三方决策理论的三分治理思想（Yao, 2010；Zhao等, 2026）以及基于前景理论的决策者有限理性和心理偏好分析（Kahneman和Tversky, 1979；Zhu等, 2025）已广泛整合到一般GDM研究中，但当前研究在理论和技术层面仍存在明显缺陷。从理论上讲，学者们很少将前景理论的不对称收益-损失结构作为解释个体观点不对称演变规律的核心理论支撑。从技术角度来看，大多数现有模型无法消除来自伪信任的评估偏差，因此难以将决策者的自发认知波动与人为引导的信任操纵行为区分开来。在伴随着噪声数据和恶意网络节点的复杂GDM场景中，传统的信任量化方法和共识收敛机制难以保持稳定的稳健性。因此，开发一个结合伪信任特征和不对称成本的社交网络驱动的群体共识演化框架在理论上具有价值，且在实践中也极为重要。

尽管现有研究取得了显著进展，为这一领域的发展奠定了坚实基础，并为进一步的理论发展和方法论扩展提供了有力支持，但仍存在若干局限性，主要体现在以下两个方面：
(1) 现有研究缺乏能够系统整合多维特征的社交网络模型，这些特征包括公平感知、评估者相似性、偏好信息的可靠性以及冲突兼容性。对决策者之间复杂社交关系和多样化互动属性的描述仍然不完整，难以全面捕捉现实社交环境中个体行为的内在逻辑和外部约束。在一定程度上，这限制了在复杂社交网络背景下GDM场景中各种社会因素的耦合效应的准确识别和分析，也留下了在应用性和解释力方面的改进空间（Zhu等, 2025；Lesser等, 2017；Ma等, 2022；Golzardi和Abdollahpouri, 2026）。
(2) 在现实世界的决策环境中，个体之间普遍观察到决策者声明态度与实际行为之间的不一致，即伪信任现象。然而，现有文献仍然缺乏有效识别和验证此类伪信任的机制。同时，当前研究中尚未系统地、严格地量化不对称成本，这阻碍了信任关系动态演变的精确描述。因此，关于在不对称成本约束下个体决策行为和共识形成机制的研究仍然不足，这在一定程度上限制了相关模型在复杂实际场景中的适用性和稳健性（Yuan等, 2023；Kahr等, 2021；Feng等, 2024；Qian等, 2025）。

鉴于上述阐述和局限性分析，本文提出了一种基于伪信任行为的社交网络GDM共识方法，并总结了以下关键创新：
(1) 本文剖析了信任动态演变背后的内在机制。群体公平感知系数限制了信任生成的前提条件，评估相似性作为初始信任建立的目标基础，偏好可靠性为持续信任积累提供了内生动力，而冲突兼容性维持了信任关系的稳定环境。基于它们的层次相关性，提出了一个原创的四维驱动因素框架用于信任演化。结合因素耦合规则，开发了一个决策者社交网络拓扑模型以及标准化的定量信任测量框架。在信任机制分析和网络信任量化方面实现了双重创新，为群体共识谈判的精细化优化和动态管理提供了原创理论和实用方法。
(2) 本研究有机地将前景理论中正面和负面前景价值的不对称效应与决策者观点修正过程中上下观点调整所产生的成本不对称性相结合，据此提出了一种基于前景理论的创新共识反馈机制，该机制具有不对称的调整成本。同时，建立了一个监控框架，用于在整个共识谈判过程中识别和规范伪信任行为。根据三方决策的基本原理，分布式决策（DMs）被划分为高、中和低三个类别，并据此制定定制的干预策略以实现有针对性的管理。上述结构设计为共识谈判的公平性和效率提供了双重保障，从机械设计的角度来看，提升了群组分布式决策（GDM）的整体性能。本文的其余部分组织如下：第2节系统地回顾和阐述了这项研究的核心理论基础；第3节开发了一种基于多维特征的社会网络构建方法；第4节详细介绍了社会网络的群体共识达成机制，该机制包括三个核心模块：共识测量模型、共识反馈策略和伪信任验证方法；第5节通过两个数据集展示了案例研究及比较分析，以验证所开发方法的实际适用性；第6节进一步进行了实验分析，以证明其优越性和稳定性；最后，第7节全面总结了本文的研究内容。为了以直观明了的方式呈现本研究的实施框架和核心程序，本文的技术路线图在图1中进行了说明。

**相关理论基础**
本节概述了CRP（共识到达过程）和社会网络的基本原理，为后续分析奠定了基础。

**基于多维特征耦合的社会网络构建方法**
在复杂的GDM场景中，社会网络的拓扑结构和DMs的交互行为极大地影响了共识达成的效率和质量。传统的群体共识方法通常侧重于优化意见聚合规则，但忽略了诸如公平性不平衡、明显的意见冲突和伪信任传播等关键因素对DMs之间信任关系的影响。缺乏公平性往往会使得共识达成过程的成本不对称。

**具有不对称成本的共识达成过程**
在社会网络GDM中，CRP本质上是一个动态的收敛过程，其中个体意见逐渐趋于群体共识。其核心挑战在于如何通过高效的信息交互机制和科学的冲突调解策略，在充分尊重DMs个体差异的同时，实现群体意见的协同收敛并最小化决策成本。在第3节构建的社会网络模型的基础上，本章进一步通过案例研究和比较分析来验证本文提出的模型和研究方法的科学合理性和实际适用性，并解决纯理论分析的局限性。

**案例研究及比较分析**
为了验证本文提出的模型和研究方法的科学合理性和实际适用性，并解决纯理论分析的局限性，本章采用了数据验证和比较分析等研究方法，系统地评估和分析了模型的运行性能和决策效果。这部分为研究结论提供了坚实的实证依据，并充分展示了该方法的优势。

**实验分析**
基于第5.1节所提出的实验案例，本小节从两个角度系统地验证了所提出方法的性能优势和实际应用价值：其核心模块的贡献及其参数的稳健性。

**结论**
在基于社会网络的医疗GDM背景下，伪信任的普遍存在容易导致DMs意见的扭曲，从而显著降低共识达成的效率和质量。鉴于此，本文开展了系统研究，重点关注三个核心主题：社会网络构建、共识优化机制设计以及伪信任量化方法的发展。主要贡献包括……

**CRediT作者贡献声明**
肖一斌：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、方法论、调查、概念化。
孙炳珍：撰写——审阅与编辑、调查、资金获取、概念化。
褚晓莉：撰写——审阅与编辑、调查、数据管理。

**利益冲突声明**
所有作者声明与本手稿的出版没有利益冲突。

**致谢**
本研究工作得到了陕西省杰出青年科学家基金（编号2023-JC-JQ-11）、国家自然科学基金（编号72674076、72071152、72301082）、西安电子科技大学跨学科探索专项基金（TZJHS202505）、广州市科技计划（2024A03J0770、2024A03J0744）、中国博士后科学基金（2025M773863）、广东省基础与应用基础研究基金（肖一斌|孙炳珍|褚晓莉）的支持。