认知与真相：一种众包声誉的机制设计方法

我们考虑一个分布式多用户系统，其中个体实体拥有彼此之间的观测或认知，而真相仅由其自身知晓，且他们可能有动机隐瞒或扭曲真相。我们提出的问题是：整个系统是否能够通过鼓励或激励用户参与集体努力，在不侵犯私有信息和自身利益的前提下，获得对所有用户的正确认知或评估（即其声誉）。我们提供了在线购物和网络声誉两个具体应用来激发本研究并解释结果。本文采用机制设计理论方法来研究这一问题。我们引入了多种效用模型来表示用户的策略行为，每个模型包含真相要素和形象要素中的一个或两个，反映了用户获取他人准确视图以及夸大自身形象的愿望。对于每种模型，我们要么设计一种实现最优性能（对应集中式问题的解）的机制，要么提出个体理性的次优解。在后一种情况下，我们证明即使无法实现集中式解，通过使用简单的奖惩机制，用户不仅有动机参与并提供信息，而且这些信息还能提高系统性能。