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    移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)情境下的隱私問(wèn)責(zé)研究
    ——基于演化博弈的視角

    2018-12-04 09:41:34杜欣蒙
    現(xiàn)代情報(bào) 2018年12期
    關(guān)鍵詞:均衡點(diǎn)服務(wù)商問(wèn)責(zé)

    朱 光 劉 虎 陳 婧 杜欣蒙

    (1.南京信息工程大學(xué)管理工程學(xué)院,江蘇 南京 210044;2.南京信息工程大學(xué)中國(guó)制造業(yè)發(fā)展研究院,江蘇 南京 210044)

    隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和智能終端設(shè)備的普遍應(yīng)用,各行各業(yè)紛紛利用移動(dòng)通信技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)化和泛在化。在移動(dòng)服務(wù)廣泛應(yīng)用的眾多領(lǐng)域中,移動(dòng)醫(yī)療(Mobile Health)服務(wù)借助智能手機(jī)、平板電腦等終端設(shè)備,利用各類(lèi)APP,通過(guò)在線問(wèn)診、專(zhuān)家答疑、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等手段降低成本,提高診治效率和質(zhì)量[1]。據(jù)中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2015年移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)42.3億元,2016年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)71.8億元,2017年市場(chǎng)規(guī)模突破百億元,達(dá)125.3億元,年增長(zhǎng)率超過(guò)50%[2]。移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)有效緩解了醫(yī)療資源分配不均、就診效率低、醫(yī)療管理水平不足等問(wèn)題,有效推動(dòng)了我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展。

    然而,移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)通過(guò)智能終端和便攜式穿戴設(shè)備采集患者健康和行為數(shù)據(jù),并上傳至云端進(jìn)行分析處理,增大了數(shù)據(jù)管理和隱私控制的難度。個(gè)人健康記錄中的過(guò)敏藥品、家族病史、影像報(bào)告等數(shù)據(jù)如果泄露,會(huì)給患者帶來(lái)嚴(yán)重的隱私侵害和人身安全問(wèn)題。2016年,Verity醫(yī)療基金網(wǎng)站遭到黑客攻擊,1萬(wàn)余名病人信息遭到泄露[3]。2017年,亞馬遜云服務(wù)器(Amazon Cloud)泄露47GB醫(yī)療數(shù)據(jù),15萬(wàn)病人信息面臨曝光[4]。與此同時(shí),國(guó)內(nèi)小米、華為、Jawbone等醫(yī)療穿戴設(shè)備也被爆出存在侵犯?jìng)€(gè)人隱私的問(wèn)題[5]。因此,如何在移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)情境下加強(qiáng)對(duì)醫(yī)療隱私的保護(hù),已成為亟待解決的問(wèn)題。

    近年來(lái),各國(guó)政府、研究機(jī)構(gòu)和相關(guān)學(xué)者從法律法規(guī)、技術(shù)模型、行為策略等多個(gè)角度對(duì)移動(dòng)醫(yī)療隱私展開(kāi)深入研究,然而,現(xiàn)有研究大多針對(duì)隱私保護(hù)過(guò)程中的某一個(gè)環(huán)節(jié),如數(shù)據(jù)共享和隱私使用,并沒(méi)有考慮到隱私泄露后的損失賠償和溯源問(wèn)責(zé)問(wèn)題;同時(shí),針對(duì)移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)情境下隱私主體的信息不對(duì)稱性和有限理性,現(xiàn)有隱私研究未深入分析行為策略的演化特性。

    基于此,本文圍繞移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)情境下的隱私溯源問(wèn)題,引入演化博弈理論,定義患者和移動(dòng)醫(yī)療APP服務(wù)商為博弈主體,構(gòu)建演化博弈模型求解隱私主體的博弈均衡策略。在此基礎(chǔ)上,探尋收益、成本、損失、信任、監(jiān)管等不同因素對(duì)隱私溯源和賠償行為的影響,為移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域的良性發(fā)展提出針對(duì)性的建議。

    1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、無(wú)線通信以及智能感知等新興信息技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,促使不同類(lèi)型的醫(yī)療數(shù)據(jù)在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中傳播、存儲(chǔ)和共享,移動(dòng)醫(yī)療隱私的保護(hù)、控制和使用,越發(fā)引起研究機(jī)構(gòu)和專(zhuān)家學(xué)者的關(guān)注。本文從隱私概念和框架、隱私保護(hù)技術(shù)、隱私行為決策等視角對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行梳理。

    1.1 隱私概念和框架研究

    隱私是一種與公共、群體利益無(wú)關(guān),隱私主體不愿他人知曉或不便知曉的隱秘空間或個(gè)人信息[6-7]。移動(dòng)醫(yī)療隱私可以定義為“在移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)情境下,個(gè)體或其他網(wǎng)絡(luò)實(shí)體限制第三方使用的隱秘信息,以及控制他人訪問(wèn)的信息空間”[8]。從隱私風(fēng)險(xiǎn)角度,Ameen等[9]對(duì)移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)中的信息安全和隱私保護(hù)問(wèn)題進(jìn)行了總結(jié),分析可能存在的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn),并深入分析移動(dòng)醫(yī)療的全過(guò)程,提出一個(gè)隱私管理框架和隱私規(guī)則;針對(duì)移動(dòng)醫(yī)療隱私的保護(hù)需求,Avancha等[10]設(shè)計(jì)了一個(gè)隱私概念框架,該框架詳細(xì)描述了移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)可能涉及隱私屬性和規(guī)則,以及保障移動(dòng)醫(yī)療隱私的技術(shù)方法;Rahman等[11]分析了RFID醫(yī)療系統(tǒng)中存在的兩個(gè)隱私問(wèn)題:訪問(wèn)控制和授權(quán)協(xié)議,提出了一個(gè)能夠在醫(yī)療系統(tǒng)擴(kuò)展性和隱私保護(hù)之間取得平衡的隱私管理框架;曹靖等[12]探討了構(gòu)建e-患者模式過(guò)程中遇到的隱私泄露問(wèn)題,提出打造專(zhuān)業(yè)平臺(tái)讀取數(shù)據(jù)、完善相關(guān)法律法規(guī)等針對(duì)性對(duì)策建議。

    1.2 隱私保護(hù)技術(shù)研究

    目前隱私保護(hù)技術(shù)的研究主要集中于數(shù)據(jù)加密和訪問(wèn)權(quán)限控制領(lǐng)域,Lai等[13]針對(duì)智能服務(wù)系統(tǒng)的隱私訪問(wèn)控制需求,提出了一種分級(jí)廣播加密的訪問(wèn)控制模型,相對(duì)于傳統(tǒng)的集中授權(quán)策略,可以更好地防止泄露和竊取用戶隱私。Xiao等[14]提出一種醫(yī)療系統(tǒng)的多層隱私訪問(wèn)控制模型,利用安全標(biāo)簽和主體信任度來(lái)計(jì)算隱私數(shù)據(jù)的訪問(wèn)風(fēng)險(xiǎn),根據(jù)用戶風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間,確定其訪問(wèn)權(quán)限;Poon等[15]構(gòu)建移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)的模糊推理訪問(wèn)控制模型,引入模糊隸屬度函數(shù),定義主體訪問(wèn)規(guī)則以實(shí)現(xiàn)基于隱私風(fēng)險(xiǎn)的訪問(wèn)控制;孟大程等[16]針對(duì)移動(dòng)醫(yī)療急救流程,提出基于機(jī)會(huì)計(jì)算的隱私保護(hù)模型,該模型可以實(shí)現(xiàn)以用戶為中心的隱私訪問(wèn)控制,減少在移動(dòng)醫(yī)療急救過(guò)程中的隱私泄露;楊召喚等[17]提出了一個(gè)匹配度量函數(shù)計(jì)算協(xié)議,并在該協(xié)議的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一個(gè)基于多病癥匹配的密鑰協(xié)商協(xié)議,以確?;颊呖梢愿鶕?jù)需要隱秘地選擇病癥匹配對(duì)象,并滿足對(duì)象間通信時(shí)的私密性需求。羅恩韜等[18]利用跨域多授權(quán)中心共享密鑰,實(shí)現(xiàn)跨域用戶數(shù)據(jù)的互相訪問(wèn)與共享。運(yùn)用用戶隱私密文文件與密鑰分離技術(shù),增強(qiáng)了用戶數(shù)據(jù)的隱私性。

    1.3 隱私行為決策研究

    Bansal等[19]基于歸因理論(Attribution Theory)和組織公平理論(Organizational Justice Theory)研究隱私侵害后的信任修復(fù)過(guò)程和范圍,研究結(jié)果表明隱私侵害類(lèi)型(黑客攻擊和未經(jīng)授權(quán)分享)對(duì)信任修復(fù)有顯著的影響;Adjerid等[20]運(yùn)用固定效應(yīng)模型(Fixed Effects Model)和橫截面分析模型(Cross-Sectional Model),研究隱私立法和技術(shù)激勵(lì)對(duì)醫(yī)療信息共享的影響;Guo等[21]闡述了移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)中的隱私悖論現(xiàn)象,分析了不同年齡區(qū)間對(duì)隱私憂慮程度和移動(dòng)醫(yī)療采納意愿的影響;Atienza等[22]從年齡、性別、教育程度等5個(gè)維度對(duì)256位用戶進(jìn)行了訪談和調(diào)查,研究結(jié)果表明用戶對(duì)移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的采納意愿與服務(wù)情境緊密相關(guān);Eikey等[23]采用半結(jié)構(gòu)化問(wèn)卷對(duì)病患和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的工作人員進(jìn)行調(diào)研分析,研究結(jié)果表明工作人員和病患在隱私概念界定、隱私風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及移動(dòng)醫(yī)療收益感知等方面具有差異性;Li等[24]對(duì)荷蘭164位病患進(jìn)行了在線訪談和調(diào)查,以了解隱私憂慮對(duì)電子病歷共享的影響。研究結(jié)果表明,醫(yī)療系統(tǒng)的易操作性和病人可控制性正向影響電子病歷共享意愿,數(shù)據(jù)處理和訪問(wèn)的透明性可以降低病人的隱私憂慮;Schnall等[25]以50位艾滋病人和30位艾滋病醫(yī)療服務(wù)人員為訪談和調(diào)查對(duì)象,研究結(jié)果表明移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)的易用性、可用性、信任程度以及隱私感知風(fēng)險(xiǎn)直接影響病人對(duì)移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的采納意愿。

    上文提到的隱私行為往往與行為決策者的自身收益密切相關(guān)。博弈論作為一種描述和解決博弈問(wèn)題的研究工具,能從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角分析各類(lèi)隱私行為的收益、成本和損失,因此,已被相關(guān)學(xué)者運(yùn)用到各類(lèi)隱私行為決策問(wèn)題的研究中。Gordon等[26]提出一個(gè)基于博弈論的信息安全最優(yōu)投入模型,研究結(jié)果表明信息系統(tǒng)脆弱性和數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)決定了信息安全的投入決策;Cavusoglu等[27]運(yùn)用貝葉斯博弈分析信息系統(tǒng)安全的最佳投入策略,并分析了投入收益、投入成本以及系統(tǒng)脆弱性等因素對(duì)最優(yōu)策略的影響;針對(duì)具體攻防情境,運(yùn)用攻防博弈樹(shù)描述攻擊者和防御者的相應(yīng)策略,并提出攻擊回報(bào)(Return on Attack,ROA)和投入回報(bào)(Return on Investment,ROI)兩個(gè)概念;Fielder等[28]運(yùn)用貝葉斯博弈,模擬中小型企業(yè)與黑客之間的信息安全多階段決策過(guò)程,以分析信息安全的投入預(yù)算;Gao等[29]運(yùn)用差分博弈研究了信息安全投入決策與信息共享之間的關(guān)系,研究結(jié)果表明最優(yōu)信息安全投入策略與市場(chǎng)合作存在緊密關(guān)聯(lián);Liu等[30]研究了相似企業(yè)信息安全策略與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系,研究結(jié)果表明,兩家相似企業(yè)的信息安全投入決策無(wú)法同時(shí)達(dá)到最優(yōu),只能獲得次優(yōu)(Sub-optimal)策略;顧建強(qiáng)等[31]研究了非合作博弈下信息系統(tǒng)安全投入的最優(yōu)策略選擇,在此基礎(chǔ)上分析了投入效率參數(shù)、黑客學(xué)習(xí)能力、傳染風(fēng)險(xiǎn)對(duì)信息系統(tǒng)脆弱性及信息系統(tǒng)安全投入的影響;朱光等[32]構(gòu)建由社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)與用戶隱私保護(hù)投入的演化博弈模型,從成本和收益角度,分析得到隱私保護(hù)投入的演化穩(wěn)定策略。

    1.4 研究述評(píng)

    通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外隱私研究的梳理和歸納可以發(fā)現(xiàn),隱私保護(hù)技術(shù)主要是隱私使用者(如社交平臺(tái)、電商平臺(tái)和醫(yī)療機(jī)構(gòu))為保障用戶(隱私擁有者)隱私,采取的技術(shù)方法和手段,屬于“被動(dòng)式”防護(hù),缺乏對(duì)不同主體隱私行為的分析。基于博弈論的信息安全和隱私行為研究已有不少成果,然而絕大多數(shù)工作基于貝葉斯博弈、斯塔克伯格博弈和差分博弈模型,假設(shè)隱私主體是完全理性,與實(shí)際情境不相符。與此同時(shí),少有研究關(guān)注隱私主體在隱私泄露后的問(wèn)責(zé)和索賠行為。

    基于此,本文從移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的全生命周期視角出發(fā),針對(duì)隱私泄露后的問(wèn)責(zé)和索賠問(wèn)題,運(yùn)用演化博弈理論,構(gòu)建不同主體隱私問(wèn)責(zé)行為的博弈模型,并對(duì)其演化穩(wěn)定策略進(jìn)行詳細(xì)闡述。

    2 模型構(gòu)建與求解

    本文運(yùn)用演化博弈理論研究隱私問(wèn)責(zé)的原因在于其認(rèn)為博弈主體都是有限理性的,更符合博弈主體在移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)情境下的隱私行為規(guī)律。由于移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)情境的動(dòng)態(tài)性和信息不對(duì)稱性,隱私行為的差異性和有限理性,博弈主體在單次博弈過(guò)程中難以選擇最優(yōu)策略,需要不斷試錯(cuò)和模仿,才能達(dá)到較高收益的穩(wěn)定狀態(tài)[33]。演化博弈基本思想是:假設(shè)存在一個(gè)數(shù)量較大的行為群體M,選擇某一行為策略A,同時(shí)存在一個(gè)數(shù)量較小的行為群體N,選擇不同策略B。當(dāng)群體M和群體N的行為策略相互影響,形成一個(gè)混合群體時(shí),若N在混合群體中獲得的收益大于M的原有收益,則小群體N會(huì)影響到大群體M的策略選擇;反之,小群體N會(huì)選擇與大群體M相同的策略。如果一個(gè)群體的行為策略能夠不被另一個(gè)群體影響,則認(rèn)為該群體達(dá)到了演化穩(wěn)定狀態(tài),該群體策略即為演化穩(wěn)定策略[34]。

    2.1 問(wèn)題描述與模型假設(shè)

    為保證本文構(gòu)建模型的現(xiàn)實(shí)性和有效性,在構(gòu)建模型前對(duì)丁香醫(yī)生、好大夫、春雨醫(yī)生等移動(dòng)醫(yī)療APP進(jìn)行深入分析,了解其隱私保護(hù)機(jī)制。與此同時(shí),走訪南京中醫(yī)藥大學(xué)、江蘇省中醫(yī)院、南京鼓樓醫(yī)院等多家醫(yī)療機(jī)構(gòu),對(duì)醫(yī)療隱私保護(hù)的現(xiàn)狀和需求進(jìn)行深入了解。

    在患者使用移動(dòng)醫(yī)療APP的同時(shí),也可能由于移動(dòng)醫(yī)療APP服務(wù)商(以下簡(jiǎn)稱“APP服務(wù)商”)保護(hù)措施不足、管理疏忽、隱私保護(hù)意識(shí)薄弱等原因?qū)е聜€(gè)人醫(yī)療隱私信息的泄露,造成騷擾電話和郵件,以及個(gè)人敏感信息的非法傳播等后果。從移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的生命周期視角考慮,當(dāng)隱私泄露發(fā)生時(shí),患者和APP服務(wù)商之間不再是“使用”與“保護(hù)”的博弈關(guān)系,轉(zhuǎn)而進(jìn)入了隱私問(wèn)責(zé)階段。為完善移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)情境下的隱私保護(hù)機(jī)制,本文針對(duì)患者的隱私問(wèn)責(zé)和APP服務(wù)商的隱私賠償問(wèn)題,構(gòu)建隱私問(wèn)責(zé)的演化博弈模型,并就不同參數(shù)條件下的演化穩(wěn)定策略進(jìn)行詳細(xì)闡述。

    為便于模型求解,特作以下假設(shè):

    1)博弈主體?;颊撸褂靡苿?dòng)醫(yī)療APP后個(gè)人信息遭到泄露的受害者;APP服務(wù)商,由于自身保護(hù)疏忽或黑客惡意攻擊等造成患者隱私泄露。

    2)“經(jīng)濟(jì)人”假設(shè)。博弈主體的行為目的都是為了實(shí)現(xiàn)自身利益最大化。患者問(wèn)責(zé)是為了彌補(bǔ)隱私泄露所帶來(lái)的損失,將負(fù)面影響最小化。APP服務(wù)商提供賠償是為了提高信譽(yù)、平臺(tái)損失最小化和長(zhǎng)期發(fā)展。

    3)有限理性假設(shè)。在隱私問(wèn)責(zé)階段,由于問(wèn)責(zé)行為的復(fù)雜性,以及博弈雙方認(rèn)知的差異性,博弈主體需要通過(guò)不斷試錯(cuò)、學(xué)習(xí)、模仿,逐漸找到最優(yōu)策略。因此,需要對(duì)有限理性的博弈主體進(jìn)行具體分析,使其更好地符合移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的實(shí)際情境。

    4)博弈策略。在隱私問(wèn)責(zé)階段,患者有兩種策略:“問(wèn)責(zé)”和“不問(wèn)責(zé)”?!皢?wèn)責(zé)”指患者追究APP服務(wù)商的責(zé)任,要求對(duì)其損失進(jìn)行賠償,是對(duì)個(gè)人隱私權(quán)益的積極捍衛(wèi)?!安粏?wèn)責(zé)”指患者不愿投入精力或隱私保護(hù)意識(shí)薄弱而沒(méi)有追究APP服務(wù)商的責(zé)任。APP服務(wù)商針對(duì)隱私的泄露也可采取兩種策略,即“主動(dòng)賠償”和“被動(dòng)支付”?!爸鲃?dòng)賠償”指醫(yī)療APP服務(wù)商主動(dòng)對(duì)患者提供補(bǔ)償,彌補(bǔ)其隱私泄露損失?!氨粍?dòng)支付”指APP服務(wù)商在隱私泄露后對(duì)患者不采取任何補(bǔ)償措施,只有當(dāng)患者問(wèn)責(zé)導(dǎo)致政府介入進(jìn)行強(qiáng)制管控時(shí),才被動(dòng)支付一定的賠償金額。

    2.2 模型參數(shù)

    在上述假設(shè)的基礎(chǔ)上,考慮患者和APP服務(wù)商行為策略的主要影響因素,對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行定義,各參數(shù)符號(hào)及其含義如表1所示。

    表1 博弈雙方的參數(shù)設(shè)定及含義

    根據(jù)上述模型參數(shù),可計(jì)算出“患者—APP服務(wù)商”演化博弈的收益矩陣,如表2所示。

    表2 收益矩陣

    2.3 模型求解

    P11=y(-L1-CU+A2)+(1-y)(-L1-CU+θA2)=-L1-CU+θA2+yA2(1-θ)

    (1)

    P12=y(-L1-A1)+(1-y)(-L1)

    (2)

    (3)

    患者的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為:

    (4)

    2011年,水利部正式確定深圳成為加快實(shí)施最嚴(yán)格水資源管理制度試點(diǎn),深圳的水資源管理工作也從之前的國(guó)家水資源綜合管理試點(diǎn)建設(shè)轉(zhuǎn)為最嚴(yán)格水資源管理制度試點(diǎn)建設(shè)。以最嚴(yán)格水資源管理制度試點(diǎn)城市建設(shè)為契機(jī),深圳市依托水務(wù)一體化發(fā)展的優(yōu)勢(shì),秉承特區(qū)先行先試的創(chuàng)新品格,不斷創(chuàng)新工作理念,完善制度配套,破解城市發(fā)展“水”難題,為全國(guó)最嚴(yán)格水資源管理探路求解,進(jìn)一步推動(dòng)深圳水資源管理從供水管理向需水管理轉(zhuǎn)變,從偏重水量管理向水量水質(zhì)并重轉(zhuǎn)變,從開(kāi)發(fā)建設(shè)為主向建設(shè)保護(hù)并舉轉(zhuǎn)變,從單一水源向多水源互補(bǔ)轉(zhuǎn)變,從低效利用向節(jié)約高效轉(zhuǎn)變,從注重行政管理向綜合管理轉(zhuǎn)變。

    P21=x(-L2-A2)+(1-x)(-L2-A1)=-L2-A1+x(-A2+A1)

    (5)

    P22=x(-L2-θA2-T)+(1-x)(-L2)=-L2+x(-θA2-T)

    (6)

    (7)

    醫(yī)療APP服務(wù)商的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為:

    (8)

    根據(jù)上述復(fù)制動(dòng)態(tài)方程,可以得到患者和APP服務(wù)商演化博弈的二維動(dòng)力系統(tǒng):

    (9)

    2.4 均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析

    演化均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性可以利用雅克比矩陣的局部穩(wěn)定分析得出[35],定義雅克比矩陣為:

    (10)

    式中a11、a12、a21、a22分別為:

    a11=(1-2x)[-CU+θA2+yA2(1-θ)-yA1]

    a12=x(1-x)[A2(1-θ)-A1]

    a21=y(1-y)[-A2+A1+θA1+T]

    a22=(1-2y)[-A1+x(-A2+A1+θA2+T)]

    若矩陣元素滿足以下兩個(gè)條件,則復(fù)制動(dòng)態(tài)方程的均衡點(diǎn)為演化穩(wěn)定策略。

    1)trJ=a11+a22<0;

    根據(jù)上述條件,可以得到5個(gè)局部均衡點(diǎn)(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1)、(A,B)的具體取值,如表3所示。

    表3 局部均衡點(diǎn)處a11、a12、a21、a22的具體取值

    顯然,在均衡點(diǎn)(A,B)處有,不滿足條件1),因此均衡點(diǎn)(A,B)肯定不是演化穩(wěn)定策略。同理,在局部均衡點(diǎn)(0,1)處,由于大于0,無(wú)法滿足演化穩(wěn)定條件1)、2),因此均衡點(diǎn)(0,1),即(不問(wèn)責(zé),主動(dòng)賠償)不是演化穩(wěn)定策略。當(dāng)個(gè)人醫(yī)療隱私泄露后,患者出于成本、時(shí)間等角度考慮,選擇“不問(wèn)責(zé)”策略,此時(shí)APP服務(wù)商為了收益最大化,不會(huì)選擇“主動(dòng)賠償”策略,該分析結(jié)果符合移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的實(shí)際應(yīng)用情境。因此,只需分析其余3個(gè)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性。

    1)若-CU+θA2<0,即在政府介入下,APP服務(wù)商選擇“被動(dòng)支付”策略,其支付的賠償金小于患者選擇“問(wèn)責(zé)”策略所付出的成本。此時(shí),博弈雙方的演化穩(wěn)定策略為(0,0),患者傾向于選擇“不問(wèn)責(zé)”策略,APP服務(wù)商傾向于選擇“被動(dòng)支付”策略。該演化穩(wěn)定策略的出現(xiàn)主要是因?yàn)榛颊攉@得的賠償金額過(guò)低,甚至無(wú)法覆蓋隱私問(wèn)責(zé)的成本。

    2)若-CU+θA2>0&-A2+θA2+T<0,即在政府介入下,APP服務(wù)商選擇“被動(dòng)支付”策略,其支付的賠償金大于患者選擇“問(wèn)責(zé)”策略所付出的成本,并且APP服務(wù)商選擇“主動(dòng)賠償”與“被動(dòng)支付”的差值大于信任損失。此時(shí),系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略為(1,0),患者選擇傾向于選擇“問(wèn)責(zé)”策略,APP服務(wù)商傾向于選擇“被動(dòng)支付”策略。該演化穩(wěn)定策略的出現(xiàn)是因?yàn)榛颊攉@得賠償金額高于其問(wèn)責(zé)成本,而APP服務(wù)商選擇“被動(dòng)支付”策略時(shí)的信任損失較小。

    3)若-CU+θA2>0&-A2+θA2+T>0,即在政府介入下,APP服務(wù)商選擇“被動(dòng)支付”策略,其支付的賠償金額大于患者選擇“問(wèn)責(zé)”策略所付出的成本,并且APP服務(wù)商選擇“主動(dòng)賠償”與“被動(dòng)支付”的差值小于信任損失。此時(shí),系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略為(1,1),患者選擇傾向于選擇“問(wèn)責(zé)”策略,APP服務(wù)商傾向于選擇“主動(dòng)賠償”策略。該演化穩(wěn)定策略的出現(xiàn)是因?yàn)榛颊攉@得賠償金額高于其問(wèn)責(zé)成本,而APP服務(wù)商選擇“被動(dòng)支付”策略時(shí)的信任損失較大。

    3 仿真分析

    為了更直觀的展示患者與APP服務(wù)商在隱私問(wèn)責(zé)與賠償過(guò)程中博弈策略的演化趨勢(shì),驗(yàn)證構(gòu)建模型的正確性,本文運(yùn)用Matlab對(duì)不同的模型參數(shù)進(jìn)行數(shù)值仿真,分析博弈雙方的演化穩(wěn)定策略。

    3.1 均衡點(diǎn)(0,0)的仿真分析

    假設(shè)CU=2,A2=5,A1=3,T=2,θ=0.2,參數(shù)滿足-CU+θA2<0。設(shè)定患者選擇“問(wèn)責(zé)”策略和APP服務(wù)商采取“主動(dòng)賠償”策略的初始比例區(qū)間為[10%,90%],在此參數(shù)條件下的演化曲線如圖1所示。

    從圖1可以看出,x和y均逐漸向0趨近并達(dá)到穩(wěn)定,系統(tǒng)最終收斂到點(diǎn)(0,0)。該演化穩(wěn)定策略的現(xiàn)實(shí)意義是:在政府介入的情況下,APP服務(wù)商“被動(dòng)支付”的賠償金額小于患者隱私問(wèn)責(zé)的成本。因此,患者都會(huì)傾向于選擇“不問(wèn)責(zé)”,APP服務(wù)商都會(huì)傾向于不主動(dòng)賠償(即“被動(dòng)支付”)。若該演化穩(wěn)定策略長(zhǎng)期存在,則APP服務(wù)商對(duì)于隱私泄露事件的發(fā)生不采取積極補(bǔ)救措施,患者對(duì)發(fā)生的隱私泄露不積極維權(quán),導(dǎo)致隱私問(wèn)責(zé)形同虛設(shè),患者隱私權(quán)得不到保障,一旦遭受隱私泄露,患者損失無(wú)法獲得賠償,不利于構(gòu)建移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)全生命周期的隱私保護(hù)機(jī)制。

    圖1 穩(wěn)定點(diǎn)(0,0)的仿真結(jié)果

    3.2 均衡點(diǎn)(1,0)的仿真分析

    假設(shè)CU=2,AA2=5,A1=3,T=1,θ=0.6,參數(shù)滿足-CU+θA2>0&-A2+θA2+T<0。設(shè)定患者選擇“問(wèn)責(zé)”策略和APP服務(wù)商采取“主動(dòng)賠償”策略的初始比例區(qū)間為[10%,90%],在此參數(shù)條件下的演化曲線如圖2所示。

    圖2 穩(wěn)定點(diǎn)(1,0)的仿真結(jié)果

    從圖2可以看出,x逐漸向1趨近并達(dá)到穩(wěn)定;y逐漸向0趨近并達(dá)到穩(wěn)定,系統(tǒng)最終收斂到點(diǎn)(1,0)。該演化穩(wěn)定策略的現(xiàn)實(shí)意義是:在政府介入的情況下,APP服務(wù)商“被動(dòng)支付”的賠償金額大于患者隱私問(wèn)責(zé)的成本,且APP服務(wù)商“主動(dòng)賠償”與“被動(dòng)支付”策略的賠償差值大于信譽(yù)損失時(shí),患者會(huì)選擇主動(dòng)追究APP服務(wù)商的責(zé)任,但APP服務(wù)商不愿主動(dòng)賠償患者的隱私泄露損失。該演化穩(wěn)定策略長(zhǎng)期存在的結(jié)果是但凡發(fā)生患者隱私泄露,就需要政府相關(guān)部門(mén)介入,對(duì)雙方問(wèn)責(zé)和賠償協(xié)議的達(dá)成進(jìn)行協(xié)調(diào)管控。患者無(wú)法建立對(duì)醫(yī)療APP服務(wù)商的長(zhǎng)期信任,完全依靠政府的管控支持,是一種消極被動(dòng)的隱私保護(hù)方式。

    3.3 均衡點(diǎn)(1,1)的仿真分析

    假設(shè)CU=1,A2=5,A1=1.5,T=3,θ=0.6,參數(shù)滿足-CU+θA2>0&-A2+θA2+T>0。設(shè)定患者選擇“問(wèn)責(zé)”策略和APP服務(wù)商采取“主動(dòng)賠償”策略的初始比例區(qū)間為[10%,90%],在此參數(shù)條件下的演化曲線如圖3所示。

    由圖3可以看出,x和y都逐漸向1趨近并達(dá)到穩(wěn)定,系統(tǒng)最終收斂到點(diǎn)(1,1)。該演化穩(wěn)定策略的現(xiàn)實(shí)意義是:在政府介入的情況下,APP服務(wù)商“被動(dòng)支付”的賠償金額大于患者隱私問(wèn)責(zé)的成本,且APP服務(wù)商“主動(dòng)賠償”與“被動(dòng)支付”策略的賠償差值小于信譽(yù)損失時(shí),患者會(huì)選擇主動(dòng)追究APP服務(wù)商的責(zé)任,APP服務(wù)商也愿意主動(dòng)賠償患者的隱私泄露損失。該演化穩(wěn)定策略長(zhǎng)期存在的結(jié)果是一旦患者隱私遭到泄露,患者會(huì)追究APP服務(wù)商的責(zé)任,APP服務(wù)商也會(huì)積極配合,主動(dòng)提供賠償,是一種積極主動(dòng)的隱私保護(hù)方式。

    圖3 穩(wěn)定點(diǎn)(1,1)的仿真結(jié)果

    4 結(jié) 論

    本文針對(duì)移動(dòng)醫(yī)療隱私泄露后的患者問(wèn)責(zé)和APP服務(wù)商賠償問(wèn)題,運(yùn)用演化博弈模型,以患者和APP服務(wù)商為博弈主體,研究博弈雙方在不同參數(shù)條件下的演化穩(wěn)定策略,并利用Matlab進(jìn)行數(shù)值仿真和模型驗(yàn)證。研究結(jié)果表明:博弈主體關(guān)于隱私問(wèn)責(zé)與賠償?shù)牟呗赃x擇與隱私損失、問(wèn)責(zé)成本、信譽(yù)損失、監(jiān)管力度等因素密切相關(guān),當(dāng)上述影響因素發(fā)生變化時(shí),會(huì)出現(xiàn)3種演化穩(wěn)定策略:(不問(wèn)責(zé),被動(dòng)支付)、(問(wèn)責(zé),被動(dòng)支付)和(問(wèn)責(zé),主動(dòng)賠償)。根據(jù)上述研究結(jié)論,本文對(duì)移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)情境下的隱私保護(hù)提出以下幾點(diǎn)建議和對(duì)策:

    1)降低隱私問(wèn)責(zé)成本。簡(jiǎn)化隱私問(wèn)責(zé)流程,最大限度精簡(jiǎn)問(wèn)責(zé)程序,減少無(wú)謂、繁瑣的證明和手續(xù);多種方式提供咨詢服務(wù),解答隱私問(wèn)責(zé)相關(guān)的疑問(wèn),指導(dǎo)、協(xié)助隱私泄露患者維權(quán),暢通患者問(wèn)責(zé)渠道。

    2)加強(qiáng)政府對(duì)隱私問(wèn)責(zé)的管控。制定完善的隱私問(wèn)責(zé)法律,列出詳細(xì)明確的管控規(guī)定,使政府管控有法可依、有章可循,更具可操作性。對(duì)相關(guān)執(zhí)法人員進(jìn)行管控的能力培訓(xùn),提高其管控意識(shí)和水平。加強(qiáng)對(duì)管控的監(jiān)督反饋,確保管控過(guò)程可考核、受監(jiān)督?;颊呖蓪?duì)管控結(jié)果進(jìn)行滿意度評(píng)價(jià)并提出建議,發(fā)揮輿論監(jiān)督作用,以便政府及時(shí)發(fā)現(xiàn)管控過(guò)程中的敷衍現(xiàn)象,并對(duì)不足之處進(jìn)行改進(jìn)。

    3)提高患者自我隱私保護(hù)的意識(shí)。加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)知識(shí)的宣傳開(kāi)展和教育培訓(xùn),可通過(guò)文字、視頻、交流會(huì)等形式對(duì)個(gè)人醫(yī)療數(shù)據(jù)中所包含的隱私信息,以及其無(wú)形價(jià)值和泄露帶來(lái)的危害進(jìn)行科普,使患者對(duì)醫(yī)療隱私有更全面、深入的了解。進(jìn)行隱私保護(hù)相關(guān)法律法規(guī)的細(xì)節(jié)解讀,對(duì)隱私權(quán)內(nèi)涵和隱私泄露者應(yīng)承擔(dān)的法律責(zé)任予以說(shuō)明,引導(dǎo)患者通過(guò)法律途徑維護(hù)自身正當(dāng)權(quán)益免受侵害,提高隱私保護(hù)的警覺(jué)性和自覺(jué)性。

    4)提高隱私管理水平。重視對(duì)隱私保護(hù)的技術(shù)投入,同步技術(shù)發(fā)展速度,及時(shí)進(jìn)行軟件升級(jí)、硬件維護(hù)等。APP服務(wù)商定期開(kāi)展對(duì)平臺(tái)隱私管理的從業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)培訓(xùn),學(xué)習(xí)最新的隱私保護(hù)法律政策和技術(shù)方法,提升專(zhuān)業(yè)能力。在數(shù)據(jù)遭到泄露或破壞時(shí),快速定位責(zé)任主體(內(nèi)部人員疏忽或外部惡意攻擊),修復(fù)隱私保護(hù)漏洞,遏制隱私信息進(jìn)一步的非法傳播。

    5)提升隱私保護(hù)投入的效益。運(yùn)營(yíng)商加強(qiáng)協(xié)調(diào)平臺(tái)內(nèi)各部門(mén)間隱私保護(hù)的合作,優(yōu)化隱私保護(hù)管理流程。研究機(jī)構(gòu)和專(zhuān)家學(xué)者結(jié)合實(shí)際需求從理論技術(shù)層面深入研究創(chuàng)新,降低技術(shù)投入成本的同時(shí)提高隱私保護(hù)的有效性。

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