突发事故事件中政府信息博弈的博弈分析政府、传统媒体、微博信息博弈的纳什均衡以温州动车事故为例

突发事故事件中政府信息博弈的博弈分析政府、传统媒体、微博信息博弈的纳什均衡以温州动车事故为例

在某种程度上，人类社会的发展也是人类与自然之间不确定的斗争历史。我们所有的努力都受到我们有限和不确定的知识的限制。如果我们采取某种行动，情况会朝着我们预期的方向发展。正如人们所相信的，在第二次世界战争之后，这种不确定性理论被广泛传播。该理论为各方在自身情况和市场交易机会成本方面的决策提供了坚实的基础。保罗·莱文森认为:“从人类的层次上,技术活动与环境、意图与理性的融合,把人的行为从生命基本特征的层次提升到了支配这颗星球的高度……有一些技术的指向不是改变物质环境,而是放大认知能力、确保知识的获取,以便给技术改变世界提供燃料。”1博弈论就属于此种科学范畴,它为应对社会发展的不确定性提供了一种有力的分析工具,且在社会实践中,信息博弈理论已突破了经济学的窠臼,在政府决策中,博弈论的不确定性分析也开始发挥作用。信息经济学中,政府可以在做出最终决策之前,通过设计信息行为和获取新知识来预知事态进程,达到主观概率的改进。本文正是以此理论为指导,来研究信息在社会动态传播过程中,政府应如何有效管理信息。一、信息传播的社会影响国外学者对媒体、信息与政治信任之间的关系进行了深入的研究,他们认为大众媒体和政治沟通之间存在着相互依赖的关系2;媒介要通过构建公共领域,使其在促进国家民主进程上发挥重大作用3;有学者认为信息流量对社会秩序4、信息内容对社会运动的产生及发展均会产生很大影响5;国内学者根据国情,提出了信息传播影响社会秩序的四种维度6,中国网络媒体信息传播与政治权力之间的博弈关系7。面对突发性事件和群体性事件,有学者认为政府应在合理合法的范围内针对大众传媒的行业特点,主动掌握话语权,为媒体设置议程,消除各种隐性或显性风险,缓解社会张力,促进社会和谐。8综上所述,这些研究虽有不少力作,为本文提供了研究的基础和有价值的启发,但有影响的实证研究少,尚未从学理上产生重大突破,而国内新闻传播学术界现有的关于信息博弈的研究比较空泛,可操作性不强。本文将根据温州动车事故的信息博弈材料,采用数学方法展现经典纳什均衡的博弈策略,并以此推导出突发性事件中信息传播策略的纳什均衡点。二、“微博、传统媒体、政府”的信息博弈2011年“7·23”甬温线特别重大铁路交通事故,造成40人死亡、172人受伤,中断行车32小时35分,直接经济损失19371.65万元9。事故发生后,围绕着搜救行动是否过早结束、恢复通车是否过急、坠地的后车车头被迅速掩埋、官方控制媒体和司法系统、越早签订赔偿协议得到更多赔偿等问题,微博、传统媒体、政府三方卷入了一场旷日持久的信息博弈大战。而事件的高潮则为铁道部发言人在新闻发布会上的著名言论:“至于你信不信,我反正信了”、“这是一个奇迹”、“我只能回答你,这样的事情就是发生了”。这些言论引爆了民众的情绪,导致其在2011年8月16日被铁道部停职,体现了微博在这场信息博弈中的强大力量。依托温州动车事故信息博弈的案例,我们运用博弈论的知识,构建出政府、传统媒体、微博三方可能采取的信息策略组合,并用所有信息博弈策略组合构建三方信息博弈树。(如图1)政府、传统媒体、微博都必须在行动中选择自身的信息策略——公开或者封锁信息,三方的不同选择会对事件发展产生不同的影响。先来解读博弈树的意义。微博率先获知了有关动车事故的信息,所以在博弈树的位置上其处于顶点,亦即信息的第一发布者。在理论上,它有两种不同的信息策略,公开或是封锁,我们假定微博公开信息的概率为P1,那么它选择封锁的概率则为1-P1。微博之后,传统媒体获知了事件信息,假如微博公开信息,传统媒体有两种不同的策略选择,或是公开或是封锁,公开的概率为P2,封锁的概率为1-P2。反之,如果微博封锁了信息,传统媒体也还是有两种策略,封锁或是公开,概率同样为P2和1-P2。至于政府,由于其组织内部信息传播时滞的影响,其往往必须到最后才能获知和传播信息。政府面对这种情况也有两种不同的信息策略,公开或是封锁。我们假设政府公开信息的概率为P3,封锁信息的概率则为1-P3。由此,我们可以推出,在这场信息博弈中,微博、传统媒体、政府采取的信息博弈策略组合可以归纳为:(公开、公开、公开)、(公开、公开、封锁)、(公开、封锁、公开)、(公开、封锁、封锁)、(封锁、公开、公开)、(封锁、公开、封锁)、(封锁、封锁、公开)、(封锁、封锁、封锁),这八种策略分别对应着八种不同的信息收益:(8,4,2)、(8,6,-2)、(8,-2,2)、(10,-2,-2)(0,6,8)、(0,10,-4)、(0,-2,8)、(0,0,6)10。我们现在对数字相对大小的意义进行讨论,如果三方都公开了信息,因为微博率先发布信息,其信息收益相对较高,而政府和传统媒体发布信息较晚,使其信息收益受到一定的影响(下文将在信息传播策略及信息收益影响分析部分中,通过计算证明为何率先发布信息的一方可以获得更高的信息收益),但是其发布信息之后,民众认为他们还是负责任的媒体和政府,三方都可以获得正向收益,只是收益有所不同;如果有一方或者两方公布信息,但是三方之中的一方或者两方保持沉默,那便会让民众觉得其丧失社会责任,从而使其公信力受到削弱,信息收益变为负值,而发布信息的一方或两方会因完成自身社会责任而受到褒奖,公信力得到提升;假如每一方都保持沉默,那么民众无法知晓这些消息,每一方的公信力都不会受到影响,而政府由于避免了事态恶化,它的收益便是正的。如果微博公开了信息,政府和大众传媒在此情况下还试图掩盖事实真相,其公信力就会受到质疑,其收益就会变成负的,并且微博由于这两方的沉默,其公信力更会得到显著地提高,它的收益也会更高;当传统媒体和微博都公开了信息,政府还保持沉默,那么对其公信力的损害更是无以复加。从博弈树来分析,政府、传统媒体、微博的最佳策略便是公开信息,保持信息稳定,使信息内容、流量和结构同时处于相对稳定状态,并且在传播过程中,其内容必须真实、流量必须适中、结构必须合理,这也是这场信息博弈的纳什均衡策略。而在信息社会中,要隐藏信息几乎是不可能的,微博公布突发性事件的概率无限接近于100%(下文将在Bayes法则求解政府囚徒困境部分中对微博公开信息的概率进行探讨),政府已经无法对信息实行全面封锁,在这种情况下,政府的问题不再是选择公开还是封闭,而是如何公开。三、政府信息博弈在温州动车事故中,事故现场网友“袁小芫”的微博是关于温州动车事故的最早消息,微博第一条信息传出之后,政府就已经陷入了被动局面,类似于信息博弈的“囚徒困境”,不得不参与这场信息博弈。我们将用Bayes法则来计算出政府应采取何种信息传播策略以达到这场信息博弈的纳什均衡。(一)anes法则假设E的样本空间Bayes法则是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率。主要参数指标及其意义按这些术语,Bayes法则可表述为:后验概率=(相似度×先验概率)÷标准化常量也就是说,后验概率与先验概率和相似度的乘积成正比。另外,比例Pr(B|A)÷Pr(B)也有时被称作标准相似度(standardisedlikelihood),Bayes法则可表述为:后验概率=标准相似度×先验概率。(二)信息概率我们对微博在动车事故中的信息策略进行两种不同概率的假设,一种假设是:微博公布信息的概率为0.9,信息封锁的概率为0.1;另一种假设则是:微博公布信息的概率为0.7,封锁信息的概率为0.3。(所选取的数值的大小对最后的计算结果并无影响,只是根据数值的大小比较出事件发展的趋势)那么我们可以定义事件A1和A2如下:A1=微博公布动车事故信息的概率为0.9,封锁信息的概率为0.1A2=微博公布动车事故信息的概率为0.7,封锁信息的概率为0.3同时,我们也假设,当政府和传统媒体得知信息之后,微博还未公布信息,政府和传统媒体此时就会对微博公布相关信息的概率进行预测,我们将政府和传统媒体一起考虑,假设政府部门和传统媒体的认为A1可信的先验概率为0.4,A2可信的先验概率为0.6,即(三)微博传播行为影响的规则政府和传统媒体通过对以往发生过的5起公共性事件进行分析,包括汶川地震、瓮安事件等,对自己的先验概率进行修正。如果在前5起公共事件中,微博都广泛地参与了信息的传播活动,那么政府和传统媒体是否仍然会认为P(A1)=0.4、P(A2)=0.6呢?答案显然是否定的。政府和传统媒体会根据Bayes公式修正自己的先验概率。根据题意,定义事件B:B=微博参与了过去5起公共性事件的信息传播活动那么政府和大众传统媒体的后验概率为P(A1|B)和P(A2|B),根据Bayes公式,要得到P(A1|B)和P(A2|B),首先需要知道P(B|A1)和P(B|A2)。因为:A1=微博公布动车事故信息的概率为0.9,封锁信息的概率为0.1B=微博参与了过去5起公共性事件的信息传播活动所以得到:因为:A2=微博公布动车事故信息的概率为0.7,封锁信息的概率为0.3B=微博参与了过去5起公共性事件的信息传播活动所以得到:根据Bayes公式可得到:政府和传统媒体的先验经验为P(A1)=0.4,P(A2)=0.6,通过对前期群体事件的观察,政府和传统媒体将自己的信念修正为P(A1|B)=0.7,P(A2|B)=0.3,也就是说,通过对前期5起突发性公共事件实际结果的观察,政府和传统媒体调高了微博公布信息的预测,他们认为微博公布动车事故信息的可能性更大了。(四)修正微博参与公共性事件的概率模型在温州动车事故后,政府和传统媒体通过10起突发性公共性事件,如合肥少女毁容案、广东乌坎事件、北京政变谣言等,再次对微博公布温州动车事故的概率进行修正。根据题意,定义事件C:C=在10次突发事件中,9次是微博率先公布信息,1次是传统媒体率先公布信息。政府和传统媒体经过修正的后验概率作为这次事件的先验概率,即针对事件A1,政府和传统媒体认为其可信度为0.7;针对事件A2,政府和传统媒体认为其可信度为0.3,即:P(A1)=0.7P(A2)=0.3根据Bayes公式,要得到P(A1|C)和P(A2|C),首先需要知道P(C|A1)和P(C|A2)。因为:A1=微博公布动车事故信息的概率为0.9,封锁信息的概率为0.1C=在10次突发事件中,9次是微博率先公布信息,1次是传统媒体率先公布信息所以得到:因为:A2=微博公布动车事故信息的概率为0.7,封锁信息的概率为0.3C=在10次突发事件中,9次是微博率先公布信息,1次是传统媒体率先公布信息所以得到:根据Bayes公式,得到:根据对此后10次公共性事件信息传播的实际结果,政府和传统媒体再次将微博参与公共性事件的信念调整为P(A1|C)=0.88、P(A2|C)=0.12,也就是说,针对微博有90%可能性公布突发性事件的先验概率已由原先的0.4提高到了0.88,而针对微博有70%可能性公布突发性事件的先验概率由0.6下降到了0.12,政府和传统媒体认为微博会公布突发性公共事件的可能性在不断地增大。在不完全动态信息博弈开始前,所有的博弈参与者均具备先验信念。当博弈开始之后,后行动者可以观察到先行动者的部分信息,再根据观察到的信息,后行动者将修正自己的先验概率,得到后验概率。先行动者透露的信息会影响后行动者的信念,从上述政府与传统媒体先验概率的修正过程来看,微博参与公共性事件的概率是越来越大,而数量庞大的网民,先进的信息传播技术,加上存在“太少的可以供人们公开讨论他们的不满的情景”11,只要有一个网民看到了事件并愿意公之于众,那么微博就可以全面介入信息的传播过程,数量庞大的网民使得这种微博公布突发性事件信息的概率无限接近于100%,当微博公布突发性事件的概率无限接近于100%之时,政府和传统媒体对于微博公布突发性事件的先验概率也将是无限接近于100%。因此从事件发生的一开始,在某种程度上,政府和传统媒体就在这场信息博弈中陷入被动,类似于“囚徒困境”——他们不得不参与这种信息大战。四、微博信息传播的流程根据我们的分析,在信息传播的博弈过程中,既然微博公布突发性事件信息的概率接近于100%,根据我们上文的分析,政府和传统媒体的选择只能是公开信息,这样他们才有可能获得正向的收益,“公民有知道和被告知政府在做什么以及为什么要那样做的基本权利。保密是具有腐蚀性的;它与民主的价值背道而驰,并且削弱了民主的进程。它是建立在治理者和被治理者之间互不信任的基础上的;同时,它又使互不信任更加恶化”。12在这种情况下,这场不完全信息博弈就转变为完全信息博弈,因为三方对对方的传播策略都有所了解,三方最终的信息策略就是公开信息。动车事故中,首先由微博发布信息,传统媒体了解到情况后才跟进,最后是政府就动车事故表态,信息博弈策略变为完全动态信息博弈。在这场信息博弈中,三方实际采取的策略已达到了社会收益的最大化,即获得了这场信息博弈的纳什均衡。因此,我们可以将上文的博弈树简化为图2:我们假设Q是三者发布有效信息量之和,即:其中,F1是微博发布的有效信息,F2是传统媒体发布的有效信息,F3是政府发布的有效信息,而有效信息发布量越大,获得的信息收益就越高。根据边际效应原理,发布的有效信息量越大,有效信息的单位成本越低:其中,P为有效信息传播成本;A为外生常数。微博信息传播的成本函数:其中,c为微博的边际成本,且假设微博的信息发布没有固定成本。类似地,传统媒体信息传播的成本函数为:根据逆向归纳法,首先考虑政府如何选择自己的信息策略。政府在决策时,微博与传统媒体的信息传播模式都是给定的。当微博和传统媒体的信息发布为给定时,政府的信息收益函数(q3)为:将政府的信息收益函数(1-1)对q3求偏导数,并令偏导数为零,可得:整理(1-2)式,可得:作为领先者,假如微博和传统媒体的有效信息量是给定的,那么政府的有效信息量将是:传统媒体的信息收益函数π(q2)为:将(1-3)代入(1-4)式,得:将(1-5)式对F2求偏导,并令偏导数为零,可得:整理(1-6)式,得到:将(1-7)式代入(1-3)式,得到:微博的信息收益函数π(q2)为:将(1-7)式代入(1-3)式,得到:微博信息传播的利润函数(q2)为:将(1-7)、(1-8)式代入(1-9)式,得到:将(3-10)式对F1求偏导,并令偏导数为零,可得:整理(1-11)式,得到:将(1-12)式代入(1-7)式,可得:将(1-12)式代入(1-8)式,可得:微博信息传播的有效信息量,传统媒体信息传播的有效信息量F2=,政府信息传播的有效信息量。而三方的信息收益随着有效信息量增加而提高,因为更多的民众接受了他们的信息。我们根据博弈论的运算结果可以推导出,在边际函数和外生常量固定的情况下,三方传播的有效信息量会随着发布时间的不同而不同,最先发布信息的一方在信息博弈中往往能传播出最多的有效信息。也就是说,如果三方传播的信息结构、信息内容、信息流量等因素都是相同的,只是因为传播时间有所不同,那么三方被民众接纳的有效信息量也将不同。假如政府能够处于信息博弈树的顶端,最先发布信息,那么其所能传播的有效信息便能达到最多。例如,在事故善后过程中,温家宝总理亲临现场,电视媒体全程转播,使得政府控制的传统媒体实现了对信息全程现场直播,领导人对事件的重视加上政府对媒介议程的有效引导,使得网络上对政府救灾褒扬之声此起彼伏。五、信息传播的博弈:从“控制论”到“理念”温州动车事故的三方信息博弈,既体现了传播权利的嬗变,也体现了政府对信息的控制和引导。国内外都有这方面的研究,为国家信息政策的制定提供了诸多有益的参考和借鉴,但也存在不足。在国外,作为传播学先驱者之一的卢因(KurtLewin),其“守门人”理论在信息管理研究领域具有跨时代意义。他认为,信息总是沿着含有门区的某些渠道流动,在那里,或是根据公正无私的规定,或是根据“守门人”的个人意见,对信息或商品是否被允许进入渠道或继续在渠道里流动做出决定。13这是信息控制理论的开创性研究。但是,在自媒体时代,信息传播的方式已同以往大不相同,卢因的“守门人”理论是建立在传统大众媒体之上,当时的信息传播渠道相对单一,大众媒体是社会主要的信息传播渠道,政府通过控制传统媒体便能对社会信息进行有效控制。而在Web2.0时代,民众通过微博往往能比政府和传统媒体更先公布信息,且信息发布不需审核。温州动车事故首先由微博公布就体现了自媒体的优越性——实时、现场、第一时间发布信息。传统媒体关于动车事故的报道只是社会总信息的一部分,政府无法事先审核互联网中所有微博信息,单一地对传统媒体控制已无法满足引导社会总信息流向的需要。政府必须重视自媒体这一全新的信息发布平台,转变传统信息管理方式,对微博信息采取