间接互惠连续模型中合作的局部稳定性

声誉是通过间接互惠在未相关个体间强制合作的有力机制，但它受到源于私人评估、噪声和不完全信息的分歧的困扰。在这项工作中，我们将每个玩家的声誉和行为视为连续变量，研究捐赠博弈中合作的稳定性。通过微扰计算，我们推导出一个社会规范应满足的条件，以对其相近变体施加惩罚，前提是每个人最初都以良好声誉进行合作，并且该结果得到数值模拟的支持。该条件的一个关键因素是，社会中其他成员是否赞赏声誉良好的玩家对声誉不佳的共玩家的捐赠，并且该条件可化简为合作收益-成本比的阈值，该阈值取决于对捐赠者行为的声誉敏感度以及对接受者声誉的行为敏感度。我们的连续体公式表明，即便在存在非均匀性、噪声和不完全信息的情况下，间接互惠如何超越好与坏的二分法而发挥作用。