2.3 众包设计生态系统演进机理

2.3.1 众包设计生态系统统一模型

众包设计生态系统多主体具有多样性、动态性、模糊性等特点，为了完整描述众包设计生态系统多主体属性及其行为特征，以多主体和多要素及其交互耦合关系为基础，综合探究众包设计生态系统需求链、设计链和交易链，分析众包设计生态系统整体流程及关键因素，研究众包设计生态系统调节机制，概括众包设计生态系统特征属性。以3W1H为骨架构建众包设计生态系统多主体统一模型和多要素统一模型，如图2-15和图2-16所示。

1.参与主体分析

“Who”的含义是整个设计活动过程中有谁参与其中，只要与设计任务相关的主体都应该包含在内。由此，在众包设计活动中出现3类不同的行为主体：需求主体、平台主体和设计主体。3类主体的具体含义已在第1章中进行详细阐述，这里不再赘述，只简单解释3类主体的相互关系。

众包平台3类主体为了共同的利益和目标，基于众包设计平台的特定规则，形成具有一定规模的众包主体集合，并且3类主体之间存在一定的相互关系：需求主体与平台主体——互利互惠，合作共赢；平台主体与设计主体——平台主体采用金钱、荣誉等不同的激励方法刺激设计主体积极参与设计任务，两者之间是组织协调的关系；需求主体与设计主体——供需关系（捕食关系），需求主体提出个性化需求，设计主体基于不同类型的设计任务，自主选择或被系统推荐设计任务。

2.参与动机分析

“Why”是指各方主体的动机。平台主体与需求主体的动机比较纯粹，这里主要分析设计主体的参与动机。设计主体参与设计任务有两种激励类型：内在激励和平台激励（外在激励）。

内在激励是设计主体自我价值实现的一种内在的、自发的自主动机，包括设计主体对设计任务的兴趣、从参与活动中获得知识、提升自身技能等，完全是一种主观、自觉、自愿的自我激励方式。平台激励是平台主体为刺激大规模设计主体踊跃参与设计任务所采取的必要激励措施，包括金钱和荣誉。这种完全依靠外部事物的激励方式是目前绝大多数众包设计平台采用的激励方式，是非常行之有效的激励方法。

3.行为属性分析

从系统的组织角度而言，“What”有两层含义：行为动作和行为结果。前者是动词，指的是设计活动中各方主体所进行的行为动作；后者是名词，是指众包设计活动之后各方主体得到的结果。

设计主体按自身需求自由选择设计任务或直接接受平台主体根据其不同设计能力推荐的设计任务。设计主体之间存在着复杂的竞争-协同关系。设计主体之间竞争高收益、高回报的设计任务，同时也存在协作行为，共同完成设计任务。具体而言，可将设计主体的行为动作细分两个子类：创造和决策。由个体独立进行的创新活动称为独立创造，由个体单独进行的决策为个体决策。同样，由群体进行的创新活动称为协作创造，集体共同表决定义为共识决策。

设计主体按设计任务要求提交的最终交付物，即设计结果，可分为个体成果和集体成果。个体成果即由单个个体进行创造的结果，集体成果是由一群不同性别、不同年龄、不同职业的个体为完成同一任务组合成的团队所共同协作的结果。

平台主体一方面要组织协调需求主体与设计主体对接，保障任务与资源的合理匹配，另一方面，要对设计结果交付和支付进行决策与管控。平台主体通过促成供需交易，不仅要实现平台盈利，还要保障平台的良性发展。

需求主体在平台的统一管理机制下发布需求信息，待设计完成后，对设计主体提交的设计结果进行审核、验收，并支付酬劳。需求主体利用平台满足自身需求的同时，也直接维持着平台的持存与发展。

4.设计过程分析

“How”对应的关键词是process，是指众包设计活动的完整流程。

平台主体具备支撑众包设计活动所需的技术和工具，使需求表征、任务发布、资源对接、交易完成等得到保障。平台主体通过精准表征个性化需求，将模糊需求转化为可操作的设计任务，以不同的任务实施方式在平台上发布。平台主体采取不同的激励方法，刺激设计主体更积极地参与设计任务，将不同类型的设计任务推荐给不同能力的设计主体，实时追踪设计主体的参与情况以及设计任务的进展状态，并采取措施协调组织设计主体，确保设计任务按时按需完成。

设计主体在平台的监管下完成设计任务，交付给需求主体，然后获取报酬。需求主体之间竞争少量的优质服务，希望以最低的成本获得最优的设计方案，而设计主体则希望以最少的设计投入获取最大的经济效益。需求主体与设计主体存在博弈关系。

2.3.2 众包设计生态系统特性分析

众包设计生态系统模型分为微观层和宏观层2个层次，如图2-17所示，层层递进、相互关联。微观层即设计过程，探究需求主体、设计主体和平台主体三方之间的相互作用和交互耦合关系，详细展示了多主体与多要素相互之间的结构关系，以满足设计需求为主线，以群体协同参与众包任务的执行过程为流程，展示设计任务的方案生成过程。宏观层从系统任务体系角度考虑三方“种群”的相互关系，同时研究需求与资源的多样性、各方主体的协调性和环境条件的匹配性。

1）系统稳定性。众包设计生态系统的稳定性是其所具有的保持或恢复自身结构和功能相对稳定的能力，主要通过反馈调节来完成。反馈分为正反馈和负反馈，负反馈对众包设计生态系统保持平衡必不可少。众包设计生态系统对干扰具有抵抗和恢复的能力，通过正负反馈的相互作用与转化，保证系统可以达到一定的稳态。例如，需求数量随着需求主体的涌入不断增加，持续吸引大规模设计主体涌入；而需求数量减少以后，反过来就会影响设计主体的数量。众包设计生态系统中需求主体与设计主体在彼此长期适应、相互作用下保持系统平衡。

2）复杂层级性。众包设计生态系统不同的需求主体提出不同的设计需求，包括简单型任务和复杂型任务，不同任务需要不同设计知识和能力，进一步映射到设计主体层级性。需求主体和设计主体的多样性和层级性，决定了众包设计生态系统是一个复杂的层级系统。

3）系统可持续发展。参与过众包设计任务的大规模网络设计主体的信息以及完成的设计任务会被平台主体记录和保存，作为系统的资源库和案例库。当相似需求再次出现时，平台主体会优先推荐给完成过类似任务、经验丰富的设计主体。如果由未曾参与类似任务的设计主体来执行，任务完成之后可以将该设计主体补充到资源库。库的建立可以有效提高需求与资源的对接速度，提高任务执行效率，有效保障了众包设计生态系统的稳健性与可持续发展。

2.3.3 众包设计生态系统作用机理

需求方、设计方、平台方由于自身聚集等作用，汇聚成各自的种群，种群相互独立又相互作用，在此过程中，需求方种群生成海量动态需求，设计方种群自组织结成利益团体，平台方种群需要管控众包项目的执行过程。构建众包设计生态系统动力学模型，从三方种群之间的相互关系探究众包设计生态系统的作用机理。

众包设计生态系统中需求方种群与设计方种群可能出现相互竞争关系、相互依存关系及弱肉强食关系。3种关系互相之间可以通过平台调控来进行转换。这里用微分方程来描述：

在该众包社区中， α 、 β 的不同取值决定了社区中需求方和设计方的不同关系：当 α , β ＞0时，需求方和设计方之间表现为相互竞争关系；当 α , β ＜0时，需求方和设计方之间表现为相互依存关系；当 α·β ＜0时，需求方和设计方之间表现为弱肉强食关系。由于需求方及设计方的知识技能水平良莠不齐，故在社区中大多数为弱肉强食关系。需求方和设计方所表现出弱肉强食关系里的平衡点和稳定点对于社区的发展尤为重要。这里利用微分方程定性理论中的结论来阐述。

二元方程组 的根为式（2-21）的平衡点。设（ x ^∗ , y ^∗ ）为式（2-21）的一个平衡点，令 。将 P ( x , y )和 Q ( x , y )在（ x ^∗ , y ^∗ ）附近展开，省略高阶项，可得：

设系数矩阵 的特征根为 λ 、 λ ，则可能出现3种不同情况：

① λ ₁ 、 λ ₂ 是同号实数时，则 λ _i ＜0 ⇒ ( x ^∗ , y ^∗ )是稳定点， λ _i ＞0 ⇒ ( x ^∗ , y ^∗ )不是稳定点；

② λ ₁ 、 λ ₂ 是异号实数时，( x ^∗ , y ^∗ )不是稳定点，是鞍点；

③ λ ₁ 、 λ ₂ 是共轭复数时， λ _1,2 =a±b _i ，则 a ＜0 ⇒ ( x ^∗ , y ^∗ )是稳定点， a ＞0 ⇒ ( x ^∗ , y ^∗ )不是稳定点。

式（2-21）平衡点的稳定性可由上述3条结论判定。基于Volterra模型，再结合众包社区中弱肉强食关系网，可以构建Prey-Predator模型（食饵捕食者模型）。假定“食饵”即需求方发布的任务数量或难度系数为 x ₁ ( t )，掠食者即设计方数量为 x ₂ ( t )。

1）若只考虑需求方发布的任务数量或者难度系数，即假定设计方数量几乎为0或设计方的知识技能水平过低，则 x ₁ ( t )将以固有增长率 γ ₁ 无限增长，即 。

2）若考虑到设计方的存在，则需求方发布的任务数量或者难度系数将受到限制，设减少的程度与设计方数量成正比，故

式中，比例系数 a ₁ 反映设计方完成任务的能力。

3）因为设计方离开需求方无法生存，假定其自然淘汰率为 γ ₂ ＞0，则 。而需求方发布的任务作为设计方的生存来源，相当于使其淘汰率降低，促进了其生存率的增长。设生存来源与需求方数量成正比，故有

式中，比例系数 a ₂ 反映需求方对设计方的供养能力。

式（2-23）、式（2-24）表示在众包社区正常运转的情况下，需求方和设计方相互之间的影响关系。联立可得方程组：

由式（2-21）可得式（2-25）的平衡点为 。仍用式（2-22）的方法研究平衡点的稳定性， 。对于 p ₁ (0, 0)点， a ₁₁ =γ ₁ ， a ₁₂ = 0， a ₂₁ = 0， a ₂₂ =-γ ₂ 。故 λ ₁ = γ ₁ ， λ ₂ = -γ ₂ ，即方程组的2个特征根为异号实数，所以 p ₁ (0, 0)点不稳定。对于 点， a ₁₁ = 0， ， ， a ₂₂ = 0，特征方程为 λ ² +γ ₁ γ ₂ =0，此时2个特征根为共轭复数，实部为0，故无法直接判断平衡点的稳定性。所以进一步分析解的渐进行为。将式（2-23）、式（2-24）相除，得：

对式（2-26）进行初等变换并求解，得 -γ ₂ ln x ₁ +α ₂ x ₁ =γ ₁ ln x ₂ -α ₁ x ₂ +C ，即

若众包设计生态系统正常运转，则需求方和设计方需要同时存在，即 x ₁ , x ₂ ＞0，故式（2-27）可以定义一组封闭曲线，如图2-18所示，图中的横坐标是设计主体数量，纵坐标是需求主体数量，曲线表示它们的数量随时间的周期性变化。当需求方任务大量增加时，设计方有了丰富的待解决项目而导致其数量急剧增长，从而出现马太效应，多数任务由知识技能水平高的设计方完成，导致平台内其他设计方产生生存危机以至于离开社区；当设计方的数量减少时，平台会提出各种优惠政策来吸引设计方以维持社区的活力，但新增的设计方知识技能水平良莠不齐，又会出现再一轮的马太效应，导致其数量剧减。众包社区循环往复，形成周期性运转。