主观博弈视角下虚拟学术社区用户知识交互行为分析

王鹏民 罗公利

(1.山东科技大学计算机科学与工程学院，山东 青岛 266590； 2.山东科技大学经济管理学院，山东 青岛 266590)

随着科研创新对知识融合与学科交叉需求的日益增长，以小木虫、经管之家等为代表的虚拟学术社区正逐渐成为科研人员跨学科知识交互的有效渠道与跨组织合作创新的重要平台[1]，而虚拟社区或虚拟团队的知识交流与合作创新也始终是学术研究与管理实践的重点[2]。相较于百度、知乎等社会化问答社区，虚拟学术社区的用户结构相对稳定，知识交互的学术性与专业性更强、信任度与连续性更高、创新性与价值性也更加明显。Pangil F等指出，虚拟团队的成功不仅有赖于团队成员知识共享的频率，更加重要的是其知识共享的强度[3]。所以，虚拟学术社区的运营管理，不仅要同其他一般虚拟社区一样关注用户注册数与社区活跃度等指标数据，而且需要注重社区知识资源积累与知识价值创新等效用与产出，即不仅关注“数量与过程”，更要注重“效用与结果”[4]。由此，为真正解决虚拟学术社区的发展桎梏，彻底打破用户知识行为的“黑箱”，本文尝试突破传统知识共享博弈研究中“有限理性”与二元策略集合等研究局限[5]，基于经典博弈向主观博弈的视角转换与推演拓展，通过效用函数内生化、策略集合连续化、共有信念社会化等主观博弈要素的推演，构建虚拟学术社区用户知识交互的可变结构博弈模型，以明晰社区客观规则与用户主观认知影响下社区用户知识交互的博弈形式调整、均衡路径演化与稳定状态影响机理等，为虚拟学术社区与科研人员突破知识互补均衡、达成知识协同创新的更优稳定状态提出策略建议，从而进一步完善科研人员合作创新研究的理论体系，并对现实中虚拟学术社区的价值提升与长远发展有所裨益。

1 虚拟学术社区用户知识交互行为的博弈形式推演

1.1 博弈形式推演的理论基础

传统博弈可以探究博弈主体受其他主体与外部环境等因素的影响，但对于博弈主体内在心理因素等的考察却相对欠缺。主观博弈论则将主体认知等内生性影响因素纳入研究视野[6]，从而能够综合考察外在环境因素与内在心理因素对博弈主体行为策略与演化均衡的影响机理。

首先，在博弈主体理性假设方面，古典博弈“完全理性”与演化博弈“有限理性”假设在某种程度上是对博弈主体的同质性限定或对客观制度规则的一种妥协，“有限理性”只是通过增加博弈次数与复制动态等接受了博弈主体的试错与调整，进而形成演化稳定。但主观博弈更加注重博弈主体“有限理性”基础上的主观能动性，即基于个体认知能力的“认知理性”假设[7]，类似于哈耶克式的演化理性[8]，其既接受客观环境的制度规则对博弈主体与均衡稳定的外生性影响，也强调博弈主体主观认知对博弈形式的改变以及对均衡稳定的内生性影响。

其次，在博弈进程中，演化博弈强调通过不断学习模仿达成某种策略的收敛稳定，一定程度上容忍了博弈主体的短视(重视某一次博弈的得失而忽略长期的效果)，并拒绝了其行为策略的突变(随机改变已有策略或创造产生新的策略)。刘德海等指出，传统的古典博弈或演化博弈是建立在博弈主体对策略分布与成本收益等博弈规则或客观情境具有“共同知识”假设上的[9]，忽略了博弈主体主观认知的内生性影响，也难以解释博弈结构的变化与创新性行为策略的产生与扩散。而主观博弈论则逐步放松了博弈主体拥有全部客观知识的假定，提出博弈主体以自身主观认知构建的博弈形式进行博弈，且随着博弈的进行会通过知识经验的积累与主观认知的修正等改变博弈形式，直至达到主观认知上的博弈均衡。

最后，在博弈规则上，与古典和演化博弈中博弈规则大多来源于外生的客观制度环境相比，主观博弈由于对“共同知识”假设的放松，更侧重于博弈主体基于自身认知对客观博弈规则进行识别、学习和归纳所形成的主观博弈规则，即源于内生的主观认知影响。Greif A指出，重复博弈所积累的主观认知能够改变客观博弈形式[10]，黄凯南则指出，将客观博弈形式的变化纳入分析有助于主观博弈论更加准确地描述均衡的内生演化[11]。由此，主观博弈不仅是对博弈形式的客观描述，而且更加侧重博弈主体主观认知对博弈客观形式的改变，以及在主观博弈规则基础上存在的演化与形成的均衡[12]。

1.2 博弈形式推演的现实依据

现实中的虚拟学术社区更像是科研人员基于学术偏好或共同愿景形成的小众社区，其知识交互行为与学术报告、研讨会等传统知识共享模式相比更加开放化、随机化与泛在化，相较于知乎等社会化问答社区又更具有专业性、目的性与创新性。而科研人员通过虚拟学术社区进行知识交互的主要目的是短期内获取知识、解决科研难题与长期的寻求协作、提升科研产出，其既可以通过答疑解惑、交流经验、分享资料进行短暂的或浅层次的知识共享，也可以就某一科学问题进行深入探讨，甚至建立长期的科研合作关系，共同开展深层次的学术创新研究。因此，虚拟学术社区用户在知识交互中除了可以决定是否共享知识外，还可以自由选择知识交互的频次、深度、范围，以及是否建立合作关系、进行协同创新等，其知识交互的效果与产出几乎完全依赖社区用户自身的主观能动性。对于虚拟学术社区而言，则不仅要推动用户由“潜水者”向“贡献者”转化[13]，更要促进其向“合作者”与“创新者”演化，进而真正提升社区的科研产出与应用价值。

过往研究中虚拟社区大多是博弈规则的制定者，也是影响用户知识共享成本收益的关键[14]，现实中虚拟社区大多在盈利思维影响下片面追求用户的注册量与活跃度，对于用户的行为意愿与行为结果并无有效的约束办法。在虚拟学术社区中，由于用户时空分散、学科背景异质，大多数科研人员获取所需知识的初始认知便是以较低成本获取最大化的知识收益，而虚拟学术社区只能通过限制浏览下载、评论发帖、好友互动等使用权限，或通过打赏奖励、突出标识、荣誉称号等物质、精神奖惩，促进用户注册、登录、签到、回复并进行被动的知识分享。虽然奖惩机制能够有效遏制“搭便车”行为[15]，促进用户知识共享，但这种外部性制度措施却难以充分影响并有效提升用户知识交互的持续性与创新性，这对于期望寻找合作伙伴进行知识协同创新并取得科研成果的用户而言并无实质性作用。郭洋等指出，人际网络、社会报酬、产出能力与合作氛围等多要素共同作用才能促进科研人员合作创新[16]。所以，虚拟学术社区现有的外部性制度措施可能只是为用户的知识交互行为提供了初始博弈框架，而随着使用的深入与交互的频繁，科研人员群体的社会化属性将逐渐突显，社区用户也将基于自身主观认知的积累与更新，形成并不一定与社区客观博弈规则相一致，但却更加符合现实情形的主观博弈规则。

1.3 博弈形式关键要素的推演

根据上述分析可以大致勾勒出虚拟社区知识共享的传统博弈形式，即基于社区运营管理的现实情形构建用户知识共享的二元策略演化博弈模型[17]，其策略收益可以简单界定为共享即有知识收益与社区奖励收益，而不共享则没有收益或受到惩罚，如表1所示。

表1 虚拟社区用户知识共享的传统博弈模型支付矩阵

1)预期效用函数

由表1可知，传统博弈形式下用户知识共享的预期收益可以分为两部分，一是由虚拟社区根据用户客观行为给予的确定性奖惩收益；二是取决于另一博弈主体策略选择的不确定性知识收益[20]。社区用户需根据他人策略与客观环境的变化来确定并优化自身策略，最终实现优势策略的均衡稳定。这种情形下用户的主观认知几乎被忽略，用户只能根据绝对化的收益或损失在两个极端策略中进行选择，而现实中用户可能存在突变、试错或扩展策略的可能，比如用户在一次共享中获得高价值的稀缺性知识，即使在接下来一次共享中受到损失也会再次进行知识共享，原因在于其知识收益来源于异质性的用户主观认知判断，而非同质性的客观规则决定。主观博弈视角下，知识交互收益应当是取决于社区用户主观感知的内生性影响因素，用户私人剩余信息Ii(s)包含自身对不同策略收益差距的敏感性以及在知识交互博弈中积累的经验等，可以衡量用户对知识交互预期效用ui(·)的主观判断，并可能与客观博弈规则存在一定偏差。同时，传统博弈形式下客观规则的不合理(如社区激励收益远大于知识共享收益)会导致绝对占优策略的出现，而失去现实指导意义。因此，主观博弈形式下社区用户的预期效用函数应当更加依赖其主观认知等内生性因素，而不仅仅是由博弈对手与制度环境等外生因素决定。

2)博弈策略集合

知识“共享”与“不共享”的二元策略集合仍是博弈研究的主流范式[21]，但却难以有效衡量知识共享的程度与效果。如Nielsen J指出，虚拟学术社区用户不共享、偶尔共享与经常共享知识的占比为90∶9∶1[22]，但二元策略集合难以体现偶尔与经常的差别。而科研人员大多将虚拟学术社区作为获取知识资源的一种渠道，对于协同合作并不十分关心[23]的问题同样不是“知识共享”策略能够准确描述的。主观博弈是博弈主体基于主观认知更新而尝试新的行动策略，并构建新的博弈形式，其对个体行为的假定更加接近于经验事实，而博弈策略集合的调整将是虚拟学术社区用户学习并重构博弈规则的重点。青木昌彦指出，主观博弈形式下每个参与人i的“技术可行”策略集合(si∈Si)可由一个无限维度的空间代表，但任何博弈时点上只能有一个有限维度的子集被启用并维持一定时间不变[24]。因此，主观博弈形式下社区用户的知识交互策略应当是受其主观认知积累影响的连续型策略集合，即用户可以通过主观判断并决定自身参与知识交互的程度与范围等。考虑到一个博弈节点只有一种策略选择以及后续研究的开展，本文将知识共享二元策略拓展为知识协同、知识互补与知识攫取的三元策略，如表2所示[25-26]，以体现社区用户主观认知对知识交互程度与效果的影响，并期望对当前虚拟学术社区用户知识交互中攫取常态、互补偶发、协同则严重匮乏的现状有所改进。

表2 虚拟学术社区用户知识交互行为策略分析

3)共有信念系统

主观博弈中的共有信念系统是一种组织模式或制度安排，是博弈主体除了私人剩余信息外所共享的一种博弈制度规则，博弈主体会根据私人剩余信息Ii(s)与对∑*、e等的主观推断，在策略集合中启用合适的策略以获取最大的预期效用。当博弈主体在各个时期采取的行为策略与预期效用相一致时，其主观认知得以积累强化并成为未来行为策略选择的依据，从而形成均衡路径直至达到稳定。反之，博弈主体的主观认知受到冲击，引发其对现有制度规则的不满，达到临界状态后便会主动寻求并构建新的制度规则，即在基于自身主观认知的重复博弈中形成更加稳定的共有信念系统。虚拟学术社区是相对稳定的社群结构，且学术问题需要反复深入讨论的过程，但盛小平等指出，虚拟学术社区中普遍存在核心用户协同性强而普通用户积极性低的问题，而发帖数量越多、声誉等级越高的用户越能够主动与他人交流[27]。因此，声誉机制不仅能够有效强化社区用户共享或不共享知识的策略选择[28]，而且能够促使社区用户寻求积极的社会认同，以获得长期的协作机会[29]。所以，随着知识交互的深入进行，社区用户主观上会轻视社区规则的约束，而侧重于构建社会化的声誉机制对其他用户的知识交互行为进行主观推断。此时，主观博弈形式下博弈环境e开始由社区制定的客观规则环境转变为用户主导的社会交换环境[30]，共有信念系统∑*也将在社区奖惩机制基础上，引入用户群体的声誉机制，以充分考量用户主观认知对知识交互的影响机理。

综上，主观博弈形式下虚拟学术社区用户知识交互的博弈要素推演可以简单概括为效用函数内生化、策略集合连续化、共有信念社会化。其中，预期效用函数更加依赖用户私人剩余信息与主观认知积累，策略集合随传统博弈规则的打破而得以扩展，共有信念系统也在用户长期的学习与调整中发生演变并逐渐趋同。利用科斯盒子反映主观博弈形式的要素推演，如表3所示。由此，形成共同认知的虚拟学术社区用户将在主观博弈模型下进行重复博弈，直至达成新的、内生性的、更具稳定性的主观博弈均衡，并推动社区用户知识交互行为模式的变迁与虚拟学术社区生态系统的演化。

表3 主观博弈形式关键要素的推演

2 虚拟学术社区用户知识交互的主观博弈模型分析

2.1 主观博弈形式下的参数假设与支付矩阵

由于虚拟学术社区的知识交互是一个反复进行的长期过程，主观博弈形式下博弈主体会根据主观认知的积累与更新，在连续的策略集合中选择最佳的反应策略，使预期效用最大化，并达成主观博弈均衡。为便于模型求解与分析，提出假设如下：

假设1：博弈主体设定为各自具有主观博弈模型，并形成共有信念的虚拟学术社区用户a与b，其在每一个博弈节点能够从连续型策略集合中选择的知识交互策略为{知识协同，知识互补，知识攫取}。

假设2：结合现实情形将主要由私人剩余信息Ii(s)决定的预期效用u(·)界定为：知识协同收益KS、协作成本TS，知识互补收益KC、共享成本TC，且KS>KC、TS>TC，知识攫取收益GS或GC，且GS>GC、KS>GS、KC>GC，搭便车成本忽略为0。

假设3：主观博弈形式下∑*、e是在社区奖惩机制等客观博弈规则基础上，基于用户主观认知重新构建的基于声誉机制的博弈规则。客观博弈规则下知识共享(协同与互补)均获得激励收益M，知识不共享(攫取)则承担惩罚损失P；而主观博弈规则下知识协同可获得声誉收益R，知识互补获得声誉收益为0，知识攫取在对方进行知识协同时会遭受声誉损失L。

由此，在考虑博弈主体私人剩余信息、共有信念与博弈环境可变的情况下，虚拟学术社区用户知识交互的主观博弈模型支付矩阵如表4所示。

表4 主观博弈形式下虚拟学术社区用户知识交互支付矩阵

2.2 均衡稳定分析

假设虚拟学术社区用户a选择知识协同、互补与攫取策略的概率分别为x1、x2与1-x1-x2；用户b选择知识协同、互补与攫取策略的概率分别为y1、y2与1-y1-y2。

则用户a选择知识协同、互补与攫取策略的期望收益Ua1、Ua2、Ua3分别为：

Ua1=y1(KS-TS+R+M)+y2(KC-TS+R+M)+(1-y1-y2)(R+M-TS)=y1KS+y2KC-TS+R+M

(1)

Ua2=y1(KC-TC+M)+y2(KC-TC+M)+(1-y1-y2)(M-TC)=y1KC+y2KC+M-TC

(2)

Ua3=y1(GS-P-L)+y2(GC-P)

(3)

(4)

同理，用户b选择知识协同、互补与攫取策略的期望收益Ub1、Ub2、Ub3为：

Ub1=x1(KS-TS+R+M)+x2(KC-TS+R+M)+(1-x1-x2)(R+M-TS)=x1KS+x2KC+R+M-TS

(5)

Ub2=x1(KC-TC+M)+x2(KC-TC+M)+(1-x1-x2)(M-TC)=x1KC+x2KC+M-TC

(6)

Ub3=x1(GS-P-L)+x2(GC-P)

(7)

(8)

由此，用户a和b选择知识协同策略与知识互补策略的复制动态方程为：

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

根据表5均衡点稳定性分析，D10、D11、D12、D13所需参数条件中知识收益普遍较低，用户过于注重声誉收益与奖惩收益，并不符合主观博弈形式下的现实情形。而D1(0,0,0,0)、D4(0,1,0,1)、D7(1,0,1,0)在满足一定参数条件时可成为博弈模型的渐近稳定点，分别对应知识攫取、知识互补与知识协同3种不同的均衡稳定策略。

表5 均衡点稳定性分析

3 虚拟学术社区用户知识交互的博弈仿真分析

由于三策略博弈模型相对复杂，本文将借助Netlogo软件与Matlab软件通过数值模拟对虚拟学术社区用户知识交互的均衡稳定状态进行验证，并进一步分析博弈参数的调整对虚拟学术社区用户主观博弈均衡的影响机理。其中，Netlogo软件适合宏观层面上随时间推进的多主体复杂系统建模，并具备一定的随机性与不确定性，符合主观博弈对有限理性假设的放松要求，而Matlab软件则能够有效将微观个体的复制动态过程予以准确呈现，两者相辅相成，能够更好地反映三策略主观博弈系统的演化过程与均衡状态。

3.1 均衡稳定状态仿真分析

依据参数假设条件，令KS=10、KC=9、R=2、M=2、TS=9、TC=7、GS=8、GC=7、P=1、L=1以符合知识攫取策略为均衡稳定状态的参数条件R+M

3.2 参数影响机理仿真分析

虚拟学术社区用户知识协同、互补与攫取3种均衡稳定状态均得到有效验证，但现实中3种知识交互策略往往是同时存在且动态变化的。同样依据参数限制条件，令KS=10、KC=8、R=1、M=3、TS=6、TC=4、GS=7、GC=4、P=1、L=1构建知识协同、知识互补、知识攫取3种均衡稳定状态并存的情形，此时Netlogo仿真结果如图4所示。同时，分别选取α(0.5,0.2,0.3)、β(0.2,0.5,0.3)与γ(0.2,0.1,0.7)代表社区用户基于私人信息与主观认知而分别偏向选择知识协同、知识互补与知识攫取策略的初始博弈状态，并运用Matlab软件进一步分析用户在主观博弈形式下3种知识交互策略的演化趋势，如图5所示。

在当前参数条件下，α、β、γ3个点分别趋向于知识协同、知识互补、知识攫取3种不同的均衡稳定状态，即用户初始状态下选择的知识交互策略大概率会成为最终的演化稳定策略。而通过观察参数调整时α、β、γ3个点的演化趋势与均衡稳定状态，便可以明晰主观认知判断的知识收益与交互成本、社会化的声誉机制与社区客观规则的奖惩机制等因素对虚拟学术社区用户知识交互行为策略选择与均衡稳定状态的影响机理。

1)知识收益与交互成本影响分析

基于初始状态参数设置，将社区用户主观认知判断的知识协同收益KS=10调整为KS=13，α、β、γ3点的演化趋势如图6所示。随着知识协同收益增加，3点均最终趋向于知识协同策略，知识互补与知识攫取收益的增加同样可以得到验证。表明当用户主观认知判断知识交互的收益增加时，便会延续之前的博弈策略，直至达到主观均衡。

图4 初始状态博弈仿真图

基于初始状态参数设置，将知识交互成本TS=6、TC=4分别调整为TS=4、TC=2，α、β、γ3点的演化趋势如图7所示。随着知识交互成本的降低，社区用户普遍放弃了消极的知识攫取策略，转而选择积极的知识协同策略或知识互补策略，表明用户主观感知交互成本的降低，能够有效减少“搭便车”的知识攫取行为，提升虚拟学术社区知识交互的积极性。

图5 初始状态下α、β、γ演化趋势图

图6 知识收益增加时α、β、γ演化趋势图

图7 交互成本降低时α、β、γ演化趋势图

2)声誉机制影响分析

基于初始状态参数设置，将声誉收益R=1调整为R=4，α、β、γ3点的演化趋势如图8所示。随着声誉收益的增加，社区用户普遍放弃知识互补策略与知识攫取策略，转而选择知识协同策略，表明声誉收益的增加能够有效促使用户进行知识协同，从而提升虚拟学术社区的科研协作水平与知识创新产出。

图8 声誉收益增加时α、β、γ演化趋势图

基于初始状态参数设置，将声誉损失L=1调整为L=4，α、β、γ3点的演化趋势如图9所示。随着声誉损失的增加，社区用户普遍放弃知识攫取策略，转而采取知识协同或互补策略，表明声誉损失的增加能够有效促使用户放弃消极的知识攫取策略，但由于声誉机制难以调节知识互补行为，所以用户只有在知识协同时遭到知识攫取才能给对方造成声誉损失，因此β和γ点最终趋向于知识互补的均衡稳定策略。

图9 声誉损失增加时α、β、γ演化趋势图

3)奖惩机制影响分析

基于初始状态参数设置，将激励收益M=3调整为M=6，α、β、γ3点的演化趋势如图10所示。随着激励收益的增加，社区用户普遍放弃消极的知识攫取策略，转而采取积极的知识协同或互补策略，表明激励收益增加能够有效减少不劳而获的知识攫取行为。

图10 激励收益增加时α、β、γ演化趋势图

基于初始状态参数设置，将惩罚损失P=1调整为P=4，α、β、γ3点的演化趋势如图11所示。随着惩罚损失的增加，社区用户同样普遍放弃了知识攫取策略，转而采取积极的知识交互策略，表明惩罚措施同样能够有效减少用户的知识攫取行为。

3.3 主观与客观博弈规则对比分析

主观博弈规则并非是对客观博弈规则的替代，而是博弈主体在客观博弈形式基础上，基于主观认知的调整与积累形成新的博弈形式，并达成主观意义上的博弈均衡。具体到虚拟学术社区，声誉机制是由社区用户在连续知识交互中自发形成并逐渐稳定的主观博弈规则，而奖惩机制则是由虚拟学术社区预先设定的客观博弈规则，两者对于社区用户主观博弈中的连续型知识交互策略可能存在不同影响。声誉机制与奖惩机制的博弈仿真如图12、图13所示，声誉机制与奖惩机制均能促进社区用户放弃知识攫取策略，但声誉机制更加能够促进用户突破知识互补的均衡状态，达成知识交互水平与创新价值产出更高的知识协同状态，如图12(a)所示。

值得注意的是，在当前参数设置下，声誉机制中正向收益的增加能够有效促进知识协同均衡状态的达成，但负向损失增加的影响效果相对一般。其原因可能在于两个方面：①只有在个人声誉积累或提升的过程中，虚拟学术社区用户才会更加注重自身声誉的维护，个人声誉的提升也会促使其更加积极地参与共享与协作。但在匿名的虚拟网络环境中，若个别用户不在意个人声誉，则即使声誉受损也不会做出积极的改变。即在当前共有信念的主观博弈形式中，社区用户的私人剩余信息更加重视声誉机制正向反馈所带来的收益；②知识协同与知识互补具有本质区别，知识协同是以合作关系为基础、以知识创新为导向、以科研产出为目标而形成的用户间知识交互行为，而包含声望、信誉甚至知识位势在内的声誉优势能够快速促成知识协同关系的达成，降低交互成本，但负向的声誉损失对于知识协同的达成并无实质性影响。即在连续型策略集合的主观博弈形式中，声誉收益增加更能动态促进用户提升知识交互水平。这符合虚拟学术社区用户知识交互的现实情形，也从侧面证明主观博弈形式下可变结构博弈模型构建的合理性，同时能够为虚拟学术社区突破知识互补限制、达成知识协同状态提供管理建议。

图13 客观博弈规则下奖惩机制的影响效果

4 结论与启示

基于理论推演与现实考量，本文将过往知识共享研究中普遍采用的传统博弈视角转化为主观博弈视角，通过预期效用函数的内生化、策略集合的连续化与共有信念的社会化，将过往知识共享博弈研究中取决于外部客观环境与对手策略的预期策略收益转变为取决于自身主观认知判断的预期效用函数，以更为核心的知识收益考察社区用户主观认知的内生性影响；将“共享”与“不共享”的传统二元策略集合拓展到“知识协同”“知识互补”“知识攫取”的三元策略集合，以尝试符合主观博弈中连续型策略集合的研究范式；在社区预设奖惩机制等客观博弈规则基础上，结合虚拟学术社区用户群体结构与知识交互特征，引入社会化的声誉机制作为用户群体自发构建并趋于稳定的主观博弈共有信念，以体现用户主观认知的积累与更新，并更加贴近现实情形。通过对主观博弈视角下可变结构博弈模型的均衡稳定分析与仿真模拟发现，用户主观认知决定的知识收益与交互成本、群体自发形成的声誉机制与社区预设的奖惩机制均能促使社区用户放弃消极的知识攫取策略，转而采取积极的知识互补或知识协同策略(取决于社区用户知识交互的初始状态)。但值得注意的是，社区奖惩机制的客观博弈规则只能杜绝知识攫取策略，但声誉机制的主观博弈规则(声誉收益增加)则能够突破知识互补均衡状态，达成知识协同的均衡稳定状态。

由此，除了取决于社区用户主观认知判断的知识收益与交互成本外，虚拟学术社区可以从声誉机制强化与奖惩机制优化入手，改善运营管理模式，促进社区用户进行知识协同与合作创新，逐步形成具有广泛信任与协作关系的利益共同体，提升虚拟学术社区的创新产出与应用价值。在声誉机制强化中，虚拟学术社区一方面可以通过实名认证等方式关联用户个人信息，了解其知识背景与学术成果，并通过社区官方认证、特殊身份标识等方式确立其意见领袖或科研合作带头人等社区地位；另一方面，对于积极参与知识协同与创新合作的用户可以通过好友推荐、首页推送等方式提高其知名度与关注度，以社区背书增加其个人声誉，从而扩大其知识协同与科研合作的范围，充分发挥声誉机制对用户知识交互的正向引导作用。而在奖惩机制优化中，虚拟学术社区可以利用数据挖掘与用户画像等方法，构建更具针对性与差异化的激励机制与更为开放全面的科研创新评价体系；同时可以通过对社区用户的实名认证、等级划分、信用评价等方式，有效识别“搭便车”与不劳而获的个别用户，并通过设置发帖限制、浏览与下载权限、好友互动权限等方式避免其知识攫取行为，合理保护其他用户的知识产权与创新成果。

本文不足之处在于对主观博弈模型的策略集合扩展与均衡稳定分析仍然受到传统演化博弈模型研究范式的限制。未来将尝试在计算社会科学的指导下，利用仿真实验等方法，构建更加贴近用户主观认知、更加符合现实情形、更能考察主体认知等内生性影响因素的主观博弈模型，探究个体认知与群体行为对系统均衡的影响机理。