基于折減方法與博弈論的“拍照賺錢”任務(wù)App定價問題研究

費熹

摘 要 本文主要研究的是目前市面上剛剛興起的“拍照賺錢”任務(wù)的定價問題。通過分析采集到的數(shù)據(jù)，利用經(jīng)緯度定位來確定城市的位置，并將城市GDP發(fā)展與任務(wù)定價相結(jié)合，利用博弈論以及心理線等方法，最終得出較為科學(xué)合理的定價方案。

關(guān)鍵詞 博弈論；折減方法；心理線

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）201-0107-02

首先，利用經(jīng)緯度對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，利用XGeocoding軟件找到其具體的位置，并將這些地區(qū)按照城市的不同進行分類。接著查找文獻，對以上涉及到的城市的各個方面的現(xiàn)狀進行分析，初步認為任務(wù)是否被完成與經(jīng)濟情況（GDP），人口密度和交通情況有關(guān)。

接著，考慮現(xiàn)實生活中的實際情況，多個任務(wù)可能集中在某一片地區(qū)，從而導(dǎo)致用戶會爭相選擇完成任務(wù)，本文處理以上問題的方法為將這些任務(wù)放在一起打包發(fā)布，針對打包任務(wù)，本文采用博弈論思想與折減方法，結(jié)合實際情況，得到兩種方法。第一種是對打包任務(wù)總價進行折減，不同個數(shù)得到的折減系數(shù)不同；第二種是對每個單價進行折減，每個任務(wù)均有一個折減系數(shù)。以上提到的折減系數(shù)值將利用調(diào)查問卷來確定。

最終，本文得出了符合實際的折減系數(shù)矩陣，并認為最合適的任務(wù)打包方法為：將任務(wù)執(zhí)行者所在位置方圓一千里的任務(wù)進行打包，執(zhí)行者可以選擇對其自身來說較為合適的交通方式來完成任務(wù)。并且為會員提供可優(yōu)先選擇任務(wù)的權(quán)利，若未完成任務(wù)，則對其限額進行減少。

通過對“拍照賺錢”的任務(wù)定價問題進行研究，認為本文引進心理線想法較為新穎，但也對任務(wù)接受人群的職業(yè)收入等未作處理。本文運用的多元線性擬合的殘差分析較小，故所得結(jié)果較為科學(xué)合理。

1 背景介紹

移動互聯(lián)網(wǎng)是移動通信和互聯(lián)網(wǎng)二者的結(jié)合體。近年來，隨著移動通信和互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為當今世界市場潛力最大、發(fā)展最快、前景最誘人的兩大業(yè)務(wù)。其下的一種通過拍照來賺錢的自助式服務(wù)模式也悄然興起。用戶在官方網(wǎng)站下載App并注冊成為會員，然后從軟件上領(lǐng)取需要拍照的任務(wù)（例如，去超市或便利店調(diào)查某種商品的上架情況），完成任務(wù)后即可賺取商家在App上對任務(wù)所標定的酬金。

這種自助式勞務(wù)眾包平臺，是通過移動互聯(lián)網(wǎng)來為各種商家、企業(yè)提供不同類型的商業(yè)檢查和信息搜集的，相比較為傳統(tǒng)普遍的市場調(diào)查方式，這種App拍照調(diào)查可以為商家節(jié)省很多調(diào)查成本，同時還有效地保證了調(diào)查數(shù)據(jù)的真實性、縮短了調(diào)查所需要的周期。因此該平臺運行的核心非App莫屬，而App中的核心要素則為任務(wù)的定價。假如定價不夠合理，那么有的任務(wù)就會無人問津，從而導(dǎo)致該商品檢查的失敗。

2 數(shù)據(jù)處理與分析

首先，本文對所得數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度進行歸類與分析，通過運用XGeocoding軟件，根據(jù)所提供的經(jīng)緯度找到各個任務(wù)的對應(yīng)地點的詳細地址，對于地址進行分類與處理（精確到市），共得出4個地區(qū)，分別為：佛山市、廣州市、深圳市和東莞市。對這4個城市的任務(wù)完成情況進行分析，得到表1。

接著，本文對以上4個城市的經(jīng)濟發(fā)展、城市交通能力和人口密度等方面進行了分析，發(fā)現(xiàn)在以上考慮到的幾個方面中，這4個城市的共同點是經(jīng)濟發(fā)達、交通便利、人口密集。結(jié)合我國的國情與發(fā)展的現(xiàn)狀，本文認為，在經(jīng)濟方面，由于經(jīng)濟的發(fā)展可以帶動就業(yè)崗位的發(fā)展，故而越是經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，越有大量的就業(yè)崗位。但由于我國目前的就業(yè)彈性在不斷下降，故而經(jīng)濟增長對就業(yè)的帶動作用開始呈現(xiàn)減弱的趨勢。因此，城市提供的大量崗位絕大部分為工資較低的一線工作，故而這些數(shù)量龐大的廉價勞動力迫于生活的壓力，會選擇在空余時間進行一些兼職工作，而“拍照賺錢”不失為一個好的選擇；在城市交通能力方面，道路的寬度與通行能力、公共交通設(shè)施（如公交車、地鐵、共享單車等）的完善情況都會影響著人們上班、出行和生活的方式。交通越便利、出行的困難難度和成本越小，就會有越多的人去選擇接受“拍照賺錢”當中離自己距離較遠的任務(wù)；在人口密度方面，某一地區(qū)單位面積的人口越多，接受這一區(qū)域“拍照賺錢”中的任務(wù)的可能性就越大，任務(wù)完成的成功率就越高。相反，單位面積內(nèi)人口的數(shù)量越少，接單完成任務(wù)的人也相對較少，任務(wù)完成的可能性也會受到影響。綜上所述，以上這3個方面均有可能為造成任務(wù)未被完成的原因。

運用Matlab來對得到的數(shù)據(jù)進行擬合，通過對得到的走勢進行分析，本文得出的結(jié)論為：人口越多，失敗率越小。即人口密度為造成任務(wù)未完成的主要原因。

衡量人口密度大小的方法是計算其單位面積內(nèi)的人數(shù)，同樣的面積下，人口數(shù)越多，則人口密度越大。假定在某一區(qū)域的任務(wù)數(shù)量是一定的，任務(wù)的價格有所不同，人的數(shù)量遠遠多于任務(wù)的數(shù)量，就會形成“賣家市場”，任務(wù)供不應(yīng)求則會導(dǎo)致人們爭相搶單。在這種情況下，只要任務(wù)定價沒有低于用戶所能接受的最低下限，那么就總會有人接受任務(wù)然后將其完成。由于所給的數(shù)據(jù)均位于廣東省的東莞市、廣州市、深圳市和佛山市，廣東作為中國最發(fā)達的城市之一，擁有著大量的外來務(wù)工流動人口，他們均屬于輾轉(zhuǎn)在各個城市的廉價勞動力，在高物價、低工資的壓力下，不得不尋找兼職來補貼家用，而“拍照賺錢”則成為了一個很好的選擇。他們總是聚居在一起，因而當在他們聚居區(qū)域內(nèi)有可以完成的任務(wù)時，總會有人一時間發(fā)現(xiàn)這些信息，然后在簡短的價格衡量之后選擇接或者不接受任務(wù)。這樣一來，在這類人口密集的地方，只要任務(wù)的價格還算合理，在可以被接受的范圍之內(nèi)，就一定會有人接受任務(wù)，從而大大提高了任務(wù)的完成率。

3 結(jié)合實例的任務(wù)定價問題的具體分析

3.1 相關(guān)概念的實際運用

3.1.1 博弈論

從本質(zhì)上講，博弈論是一種游戲理論，在給定游戲的特定規(guī)則下，游戲參與人要想贏得游戲就必須對其他參與人的心理和可能采取的行動進行反復(fù)揣摩，并據(jù)此決定和調(diào)整自己的行為，這就是制定策略或?qū)Σ叩倪^程。endprint

在本文中，我們將商家和用戶比作參與博弈的兩方。商家所能接受的任務(wù)定價的上限和用戶所能接受的任務(wù)價格的下線為進行博弈的內(nèi)容。通過對比分析已完成任務(wù)的定價和未完成任務(wù)的定價，制定一個雙方都可以接受的定價策略。

3.1.2 折減系數(shù)

折減系數(shù)是土木工程中排水工程的一個概念，其值隨長細比而變化且是一個小于或等于1的數(shù)。針對不同的實際問題的討論，量折減率的定義會有所改變。

在本文中，我們將任務(wù)的定價和距離帶入以上的體系。任務(wù)距離用戶的遠近程度和任務(wù)的定價會相互影響。距離遠且價格低的任務(wù)其完成率就會降低，而距離近且價格合適的任務(wù)其完成率就會升高。對比這些數(shù)據(jù)當中任務(wù)的距離、定價與完成度，我們可以得出一個讓商家和用戶都能普遍滿意的折減系數(shù)，從而得到較為科學(xué)合理的定價方案。

3.1.3 心理線

心理線是一種建立在研究投資人心理趨向基礎(chǔ)上，將某段時間內(nèi)投資者傾向買方還是賣方的心理與事實轉(zhuǎn)化為數(shù)值，形成人氣指標，作為買賣股票的參數(shù)。

在本文中，我們通過分析任務(wù)已完成或未完成的原意，得出用戶在考慮是否完成任務(wù)時的一些心里想法，通過對這些可能的想法進行統(tǒng)計與分析，我們對用戶接受任務(wù)與否的心理行為有了一定的了解，從而通過這些得出一條大致的心里曲線，來判斷定價方案是否為用戶所接受。

3.2 實例分析

對于第一種方法，對打包任務(wù)總價進行折減，不同個數(shù)得到的折減系數(shù)不同。通過采取問卷調(diào)查的方法，對回收的問卷進行分析，得到折減系數(shù)的眾數(shù)分別為0.959、0.83、0.75、0.7、0.65，并利用MATLAB對5個以上的任務(wù)進行擬合。

對于第二種方法是對每個單價進行折減，每個任務(wù)均有一個折減系數(shù)。折減系數(shù)采用做調(diào)查問卷的方法確定，最終得到折減系數(shù)矩陣為1、0.95、0.83、0.76、0.65，同樣運用MATLAB對5個以上任務(wù)進行擬合。

接著，通過將會員位置信息導(dǎo)入MATLAB進行繪圖，得到會員位置分布圖。我們在每一個點的地方都以方圓千里為區(qū)域進行分片，通過對數(shù)據(jù)和圖像的分析，本文認為會員集中的地方首先應(yīng)當是交通較為便利的區(qū)域。在這些區(qū)域內(nèi)，像公交車、共享單車以及地鐵這類價格較低、覆蓋城市范圍較廣的公共交通設(shè)施配備較為齊全。接著，這些區(qū)域的人口密度應(yīng)該處于一個較高的水平，對于任務(wù)的競爭較為強烈，故而任務(wù)完成的能力較高。

最后，對會員預(yù)訂任務(wù)限額進行統(tǒng)計，用EXCEL對得到的數(shù)據(jù)進行歸類分析，本文發(fā)現(xiàn)任務(wù)預(yù)訂次數(shù)最多的任務(wù)限額為1至10次，這樣的結(jié)論較為符合實際，故而是可信的結(jié)論。

參考文獻

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