无验证众包系统中的策略性信息揭示

我们研究一个众包问题,其中平台旨在激励分布式工人提供高质量且真实的方案,却无法验证这些方案。尽管多数先前工作假设平台与工人具有对称信息,我们研究平台具有信息优势的非对称信息场景。具体而言,平台掌握更多关于工人平均方案准确度的信息,并可策略性地将该信息揭示给工人。工人将利用所公布的信息来确定若对任务付出努力获得奖励的可能性。我们研究两类工人:完全信任公布的朴素工人,以及基于公布更新先验信念的策略性工人。对于朴素工人,我们表明平台应始终公布高平均准确度以最大化其收益。然而,这对策略性工人并非总是最优,因为这可能降低平台公布的可信度从而减少平台收益。有趣的是,面对策略性工人时,平台甚至可能倾向于公布低于实际值的平均准确度。另一反直觉结果是,平台收益可能随高准确度工人数量的增加而减少。