3.2 构建众包设计生态网络模型

自然界中，各种生物都有自己的“生态位”，即每一物种都拥有自己的角色和地位，占据一定的空间，发挥一定的功能。生态位法则（即价值链法则）决定了相似需求或同质服务在同一系统区间内的激烈竞争。

个体生态位是指众包设计生态系统中的个体对服务交易相关属性（服务类别、价格区间、服务方式、时间范围等）的选择所构成的多维空间。对于设计方，其生态位是以服务种类、服务能力范围、质量水平、价格等属性为坐标轴围成的多维空间；对于需求方，其生态位是以服务类别、质量要求、时间要求、价格区间等属性为坐标轴围成的多维空间。个体生态位定义了个体在服务交易市场中的相对位置和状态，基于此可以比较个体的差异性，也可以分析个体的发展状态，进而分析整个众包设计生态系统的演化进程。

个体生态位宽度是众包设计生态系统中个体对环境适应能力的表征，对于某一个环境因子（服务类别、价格区间、服务方式、服务效率等），个体能适应的变化范围越大，则其生态位越宽。众包设计生态系统中，几乎所有活动都围绕服务交易展开。与交易相关的因子显著影响个体的发展能力。因此，个体生态位宽度根据个体对交易活动的适应性而定义。个体的适应性越好，在服务交易活动中越能占据优势地位。

Lotka-Volterra模型（简称L-V模型）是表达两个物种种群之间共生关系的微分方程动态系统模型，是经常用来描述生物系统中掠食者与猎物的动态模型，也就是两者族群规模的消长。目前建立的生态位演化模型都是基于该模型：

式中， x 和 y 表示两个体当前的生态位宽度， r ₁ 和 r ₂ 为与自身生态位及成功率等有关的增长率（内禀增长率）， K ₁ 和 K ₂ 为无竞争条件下各自生态位宽度的上限。

复杂网络指的是具有自组织、自相似、吸引子、小世界和无标度中的部分或全部特征的网络。众包设计生态系统也具有部分上述特征。首先，众包设计生态系统是自组织的系统。自组织过程的基本特征是具有一个核心和一种正反馈的关系。在众包设计生态系统中，这个核心是围绕设计服务供需的价值链。所有的参与者都连接到这条价值链上。主动资源通过出售服务获得价值，需求主体通过购买服务获得相应的价值。而众包设计生态系统中的交易规则对系统的发展起到了正反馈的作用。依照规则行动才能获得收益（价值），任何违背此规则的个体都会受到惩罚，并且认同规则的个体越多，此规则对个体的约束力越强。其次，自相似特征也在众包设计生态系统中有体现。如果随机地从原系统中取出一部分个体构成新系统，那么在原系统个体数量具有一定规模的条件下，新系统与原系统在结构上是相似的，而且众包设计生态系统中部分结构甚至可以脱离原系统独立运转。再次，吸引子是指系统的稳态，它一直吸引系统向其发展。在运营者的调控下，众包设计生态系统始终向着有序的平衡状态发展，小的扰动总是能够得到控制。

本节借鉴生态学理论，从生态位和生态关系的角度分析众包设计生态系统中个体发展与相互关系形成，应用复杂网络理论构建众包设计生态系统网络模型，分析众包设计生态系统的演化及涌现特征。

3.2.1 构建众包设计生态网络结构模型

众包设计生态系统是一个开放、动态的网络系统，其中有众多角色和复杂交互的关系，难以从固定、单一的角度将众包设计生态系统描述清楚。因此，基于生态学和复杂网络理论，建立多层次的众包设计生态网络模型，分别描述众包设计生态系统不同方面的状态。除了表征众包设计生态系统的状态，根据当前状态找出系统发展中存在的问题也至关重要。因而引入信息熵理论，从熵的角度表征众包设计生态系统状态，揭示问题。

针对简单任务的众包设计过程，从生态学角度入手，建立众包设计生态网络模型，从交易关系、生态关系、系统有序性3个层面刻画众包设计生态网络状态；建立三层网络模型，分别描述众包设计生态系统中的交易关系、生态关系和生态熵，如图3-1所示。

第一层为交易关系网络，反映众包设计生态网络中真实的交易状态。建模时将设计方与需求方看成节点，他们之间的交易关系表示成边。边的权重与交易次数成正比。通过交易关系网络能够刻画众包任务交易的分布情况，发现其中的重要节点，为系统治理提供参考。

第二层为生态关系网络，反映众包设计网络中交易主体的生态关系。生态关系从交易关系中抽取得出，包括主体间的竞争与合作关系。节点大小与主体的生态位宽度成正比。通过生态关系网络能刻画众包主体的发展情况及相互间的关系，发现其中的关键问题。

第三层为生态熵，非网络，反映众包设计生态系统的健康状况。通过引入熵理论描述众包设计生态系统的发展情况，分为支持型输入熵、压力型输出熵、氧化型代谢熵和还原型代谢熵，利用3类主体（设计方、需求方和平台方）及交易过程的基础数据分别进行刻画，最终汇总成熵流和熵变两个系统级指标，反映众包设计生态系统的协调性与可持续性。

3.2.2 构建众包设计生态网络关系模型

1.交易关系建模

交易关系是众包设计生态网络中至关重要的一种关系，众多设计服务都是通过交易完成的。在交易关系中，有一个众包需求主体和多个众包设计主体。众包需求主体在众包设计生态系统上提交需求信息；平台主体将需求信息规范化后发布出来；众包设计主体根据自身能力和意愿响应需求，争夺任务。交易关系模型如图3-2所示。

众包平台主体在交易过程中起着担保和提供信息服务的作用，这是一个自组织的过程。在激烈的竞争中，仅有一个或少数几个设计主体能够成功，且通常都能够满足需求主体的需求。

为客观描述众包设计生态网络，采集猪八戒网设计版块2016～2019年的交易数据，进行预处理后按年度建模。为便于比较，将不同年度同层次网络放到一起进行分析。图3-3所示的是2016～2019年交易关系网络的变化。

由图3-3可知，交易关系在2016～2019年出现了较显著的变化。2016～2017年聚集在中间的节点数量较少，大部分分布在四周，说明此期间交易关系较为均匀，没有集中到少数几个节点上。而2018～2019年中间的节点和连线明显增多，四周的节点减少，说明此期间交易关系大部分集中在中间的少数几个节点上，四周零散的交易已经较少。

此交易关系网络反映了众包设计生态系统存在明显的马太效应，即强者愈强现象。随着时间的发展，获得较多交易的节点更容易获得新的交易机会。马太效应对众包系统来说是一种生态恶化的表现。当大部分的交易都集中在少数主动资源手中，而大部分服务商都得不到良好发展的时候，很容易导致主动资源的流失，致使众包设计生态系统服务能力的下降，吸引力减弱，平台收益下降。因此，需要关注这种现象并采取措施使之减弱。

2.生态关系构建

生态关系是在交易关系的基础上，根据众包设计生态系统内主体交互情况抽取得到，包括两种关系——竞争与合作。竞争关系主要体现在设计主体间，多个主体争夺一个任务就产生了激烈的竞争，通常最后只有一个设计主体成功交易；合作关系也存在于设计主体间，针对复杂任务，往往需要多个设计主体协作完成，通过自组织形成良好的合作关系。

从交易关系中抽取生态关系，根据对众包设计生态系统各主体生态位的定义和分析，计算交易中个体的生态位，提取竞争/合作关系，借用复杂网络理论，构建生态关系网络，如图3-4所示，图中的连线表示竞争关系和交易关系。

由图3-4可知，生态关系在2016年分布较为均匀，中间节点较少，四周节点较多；而2017年大部分节点都集中在中间部分，四周只有少量节点；到2018～2019年时，几乎所有的节点都集中在中间。此现象说明随着时间的增长，众包设计生态系统中的竞争越来越激烈，早期单个任务的参与者数量较为有限，后期对需求的争夺已非常激烈，导致许多设计方没有交易机会。

这种情况也是众包设计生态系统恶化的表现。适度的竞争能够促进主动资源提升服务水平，提高设计结果的质量，但过于激烈的竞争将使得较多个体难以获得交易机会，流失率大。长此以往，众包生态系统对大多数主动资源来说可能变得难以生存，从而造成系统衰落。

3.生态熵分析

为评价系统的发展状况和健康情况，利用熵理论进行分析。首先研究生态系统的熵变，包括熵流和熵产生两部分。系统与生态环境进行物质能量交换时所产生熵变，称为系统的“熵流”；系统内部环境质量恶化和生态环境建设过程所产生的熵变，称为“熵产生”；生态系统内部各类“熵流”和“熵产生”的总和，即为系统的“总熵变” ^[1] 。

具体地，又将生态系统的熵分为支持型输入熵、压力型输出熵、氧化型代谢熵和还原型代谢熵 ^[2] 。支持型输入熵体现生态系统的生产者组分及其生产能力，可反映生态系统的承载力；压力型输出熵体现生态系统中的消费者组分及其消费、释放能量物质的能力，可反映生态系统所承担的压力；氧化型代谢熵体现生活、生产过程中产生的废弃物、污染物及其对生态环境造成的负面影响；还原型代谢熵体现生态系统中还原者组分及其还原代谢能力，主要表现为对于生态环境的保护。图3-5定义了生态熵与生态系统指标体系的映射关系。

3.2.3 构建众包设计生态网络演化模型

基于社会学习理论 ^[3-5] ，建立众包设计生态系统的演化模型，如图3-6所示。底层是个体演化层，模拟了单个主体在众包设计生态系统中经历自我进化的现象；中间层是多个主体相互学习、提高自身能力的组织演化空间；顶层是模仿政策、价值观推动的众包设计生态系统加速演进的文化空间，体现顶层设计及社会文化的影响。

1.模型构建假设

考虑到实际众包设计生态系统的特点和系统建模的简便性，对众包设计生态系统做出如下合理假设：

①设计主体无论是由个人还是团体组成，统一视为一个“个体”，收益分配这里不予以研究；

②众包系统均视为第三方网络平台；

③每一个众包任务只由一个设计主体完成；

④众包任务存在时限，一个周期结束时无论任务完成与否，均退出众包设计生态系统，下一个周期开始时刷新任务列表；

⑤假设众包任务完成所需时间为众包任务平均完成时间，即视所有众包任务均在一个周期内完成。

2.模型符号定义

依据上文对众包设计生态系统参与主体的主要属性及行为特征的分析结果，定义见表3-1的符号。

3.模型实现过程

本节在Sugarscape模型 ^[6-9] 的基础上提出了一种多代理（Agent）的众包设计生态网络演化模型。Sugarscape模型由Agent、环境、规则3个基本组成部分构成，在将众包设计生态系统的各方主体映射到模型中时，设计主体为Agent。Agent具有高度自治性，可以做出选择、判断、执行等行为，为模型的核心，需求主体为环境，平台主体被映射为规则参与到模型中，故众包设计生态网络演化模型实现的过程见表3-2。

4.模型仿真结果

在运行时不设置仿真时间，使模型持续运行直至系统稳定，但为了更好地观察系统运行，将会在每100个仿真时间记录一次系统的数据输出。同时，Agent数量初始值设为600，财富初始值设为10～20的随机整数，运行仿真模型。图3-7所示为系统仿真时间分别为0、900、1800时的仿真模型状态，代表了众包设计生态系统动态演化过程中的不同阶段。

由图3-7可知，在众包设计生态系统演化模型的初始时刻，Agent的数量处于最高状态，平均财富和平均能力等级与相应属性中位数十分接近，基尼系数（Gini） ^[10] 为0.1684，Agent种群分布比较均衡。随着仿真的进行，由于Agent彼此之间竞争激烈，Agent种群数量呈指数式下滑，直至仿真时间为600左右时，Agent种群数量不再下降，基本保持不变。这个阶段是众包设计生态系统的诞生期，设计主体对众包模式充满兴趣，积极参与众包任务，但由于设计主体人数多于合适的众包任务量，竞争异常激烈，受兴趣衰减、损益不当等因素影响，不断有设计主体退出众包设计生态系统。当仿真模型进入初步稳定状态后，系统结构稳定性加强，众包设计生态系统处于发展期，设计主体迅速发展，不断参加众包任务，贫富差距逐渐加大。而当仿真时间到达1100时，众包设计生态系统迈入成熟期，需求主体与设计主体的状态维持稳定，各方面进入常态化。当仿真时间到达1600左右时，Agent种群数量略有波动，个体财富最大值陡降，高等级、富有的个体基本退出系统，代表众包设计生态系统进入衰退期，大量优质的设计主体不再进行众包活动，众包活动质量极低。当仿真时间为1771时，仿真模型中Agent平均能力等级为0，意味着众包设计生态系统彻底衰败，系统中只剩下一些低等级Agent和无难度的众包任务。

从众包设计生态网络的演化过程分析中可以看出，众包设计生态系统的发展符合一般系统的生命周期历程，体现了系统的成长性，清楚了解系统的发展特性有助于研究相应策略，帮助众包设计生态系统发展与延续。

通过观察Agent种群财富的相关统计学参数、分布直方图、洛伦兹曲线 ^[11] 和基尼系数的动态变化，可以发现随着仿真的进行，Agent的贫富差距在不断加大。图3-7中ticks=900时，财富分布直方图和洛伦兹曲线非常直观地显示出，群体中90%的Agent只拥有不超过50%的财富，财富只掌握在少数人手中，与现实中贫富差距显著的社会现象十分契合。

结合演化模型的运行规则与众包设计生态系统的特点进行分析，可以准确地理解Agent的财富情况。在初期，大量Agent进入系统，系统中存在各层次的Agent，财富分布比较均衡，洛伦兹曲线接近绝对公平线，基尼系数为0.1684，表示群体财富分布比较公平。随着仿真时间的推进，能力较强的Agent在激烈的竞争中拥有巨大的优势而快速获得财富，而能力较差的Agent只能一点一滴地积累。在这个过程中，Agent因为收益小于消耗导致拥有的财富不断缩减，当财富值耗光时，不得不退出系统。在实际众包设计生态系统中，设计主体可能因为兴趣衰减、获得的利益过低，认为不值、没有太多时间经常参加众包活动或其他原因退出，不再是众包设计的参与者。初始阶段财富的快速累积，使得基尼系数迅速增大，当Agent种群数量急剧减少时，基尼系数开始减小，当Agent种群数量稳定后，众包设计生态系统进入发展期，基尼系数又逐渐增大，贫富差距越来越明显。进入成熟期后，基尼系数不再持续增大而是不断波动，但群体财富分布比较稳定，不到10%的Agent拥有超过50%的财富。此时，这些富有的Agent能力较强，其能力已经达到仿真模型中资源限制等级的上限，退出系统是大多数Agent的选择。同样地，在众包设计生态系统中，当设计主体的能力足以解决系统能力领域内的任何任务时，根据马斯洛需求层次理论，设计主体会追求更高的目标，其能力能够支撑设计主体寻找到一个满意的专职工作，较大的可能不再参加众包任务。高等级Agent的离开使系统内的财富总值锐减，系统内仅剩能力较差的Agent与新生的Agent，财富分布回归到较为公平状态。基尼系数较为直观地反映了Agent种群的财富分布情况，与系统的发展变化一致，整个仿真过程中Agent种群基尼系数的变化如图3-8所示。

Agent种群平均能力等级变化如图3-9所示。Agent种群的平均能力等级在仿真初期提高后随即开始下降，当仿真时间为300～400时，平均能力等级维持在0.26左右，当仿真时间到达1300左右时，平均能力等级再次下降至0.16，而当到达1771时降至0。与此同时，图3-9中Agent种群能力等级的中位数在 t =300左右时已经从初始的2变为0，说明系统中绝大部分Agent的能力等级不到1。由此可见，Agent种群的能力等级也存在“财富掌握在少数人手上”的现象，两极分化严重，大量的Agent能力极其有限。从现实社会情况来分析，众包设计生态系统中的设计主体为普通设计爱好者和高技能人才，或兼职获取报酬，或满足自身兴趣，利用闲余时间参与众包活动，并不总会专职于众包任务。当设计主体的能力较强时，继续提升的追求与工作方面的要求使设计主体脱离众包设计生态系统成为普遍现象。因此，Agent种群的平均能力等级也侧面反映了众包设计生态系统的生命周期历程。