近日，我院李慧嘉副教授与合作者共同组织了困境行为实验，在数据驱动的行为决策研究方面取得重要进展。最新成果以“Punishment diminishes the benefits of network reciprocity in social dilemma experiments”为题，于12月20日在线发表于《美国科学院院刊》（PNAS）。PNAS是公认的世界三大名刊（Nature，Science，PNAS）之一，被引用次数最多的综合学科文献之一。自1914年创刊至今，PNAS提供具有高水平的前沿研究报告、学术评论、学科回顾及前瞻、学术论文以及美国国家科学学会学术动态的报道和出版。

现实社会中，人们往往面临各种社会、经济、科技和军事等问题，如国家间的博弈与冲突、贸易谈判与贸易制裁、网络攻击、科技竞争、群体对抗等（这些问题被统称为困境问题）。这些问题往往很难找到合理、有效的解决办法，给人们带来许多的困惑和无奈（2005年被Science列为25个最重要的科学问题之一）。借用博弈框架，研究者设计了混合群体（也称为非网络群体，即每个个体可以和所有个体等概率的进行博弈，因此个体相互作用网无固定的拓扑）和网络群体（即个体相互作用的搭档是固定的，呈现特定的网络拓扑结构）两种行为决策环境，并邀请400多名志愿者参加匿名实验。每名参与者可以选择合作、非合作两种策略，并反复进行博弈以产生行为决策的结构化数据。研究结果表明，相比于混合群体，网络群体能够有效地促使处于劣势的合作者聚集成团簇，从而维持稳定的合作水平，使群体获得较高的收益。这一现象被称为网络互惠（network reciprocity），这也是国内第一次通过行为实验证实网络互惠对解决社会与技术困境问题可提供可行的帮助。研究进一步发现，如果将惩罚作为第三种策略引入网络群体，这种新的策略选择将会在一定程度上破坏已形成的合作团簇，从而降低网络互惠的功效。这一研究成果具有重要的现实意义，对解决我们面临的社会、科技、军事问题提供了全新的科学依据。此外，这一研究对理解和解决当前国际事务中的经济困境问题也可提供一定的借鉴作用。

李慧嘉副教授自任职以来致力于社会计算和电子商务等领域的研究工作，在大数据分析及其在经济、社会等领域的应用方面取得良好成果。目前出版专著一部，在国内外顶级期刊接收和发表论文50余篇。

文章链接地址：http://www.pnas.org/content/early/2017/12/15/1707505115