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众包市场:重金必有勇士,榜样未必激励

话说战国时期的燕昭王为了广纳天下良才,不惜重金建造黄金台,以黄金万两之诺,招兵买马完成了兴国大计。而在今天的互联网时代,吸引人才再也不需要像2000多年前一样还得修座黄金台这般费劲了——你需要的只是打开电脑,登陆一些任务外包网站,简单描述你的工作任务、完成时限以及最重要的,奖金多少,然后就可以安心地在家中一边泡咖啡,一边等待来自全国各地,甚至世界各国的专业人士们争先恐后地向你在线提交解决方案了。我们称这样的商业模式为“众包(crowdsourcing)“,取“向大众外包任务”之意。

2006年时,众包开始兴起于美国的互联网市场,其中最著名的网站包括了亚马逊的Mturk、主打编程的Topcoder以及包设计的99design等。仅2011年,全球14家最主要的众包网站共盈利5000万美金,相比2010年增长了74%[1]。另外,众包不仅繁荣于线上,更成为线下众多财富五百强公司进行创新革命的新渠道,包括星巴克、戴尔在内的企业不再仅仅依赖于专业的研发人员进行新产品开发,更将其用户群转化为设计人员。他们不仅因此获得了新的设计思路,还大幅降低了研发成本,并赚得盆丰钵满。

​众包,让你足不出户收集全世界的创意。图片来源:wordpress.com

众包市场的蓬勃生机也引来了国内外经济及管理界学者的热情关注。作为新兴的劳动力市场,在线众包市场中的激励方式和运营模式仍在不断发展和摸索当中,而其中最重要的问题之一就是其激励机制的评估和设计。举例来说,是否“重金之下必有勇士”? 是否“多金能使磨拉快”?这些问题不存在现成的答案,需要新的方法和思路进行一系列系统、科学的研究。而我的合作者和我于2014年发表在《管理科学》(Management Science)上的一篇论文[2],就采用了田野实验的方法,对相关问题进行了初步探讨。

在2009年6月3日到6月22日期间,我们在国内某众包网站上共发布了148项奖金额度不等的任务。为了检验奖筹大小对用户参与度,以及他们所提供方案的质量的影响,我们将实验中的任务随机分为“高报酬”组——每个任务的获胜者奖励300元人民币,和“低报酬”组——每个任务的获胜者奖励100元人民币。而我们的实验数据表明,高报酬组平均收获的方案个数显著多于低报酬组,方案质量也显著高于低报酬组。另外,对网站上的专业高手们来说,高报酬任务也明显更能获得他们的青睐。

另外,众包市场常被诟病的问题之一是其方案质量的层次不齐,例如我们实验中发布的翻译任务就收到了不少的机器翻译稿件。基于拍卖理论,我们尝试通过保留价格(reserve price)的机制来剔除不良参与者,以提高参加方案的质量。为了检验这个假设,我们再次随机抽取一部分任务作为“标杆组”——在任务发布一小时后,我们通过另一个用户名发布了一个质量颇高的方案作为“保留方案”(reserve submission),或称之为“标杆方案”,而剩下的任务则没有对应的标杆方案。实验结果显示,虽然标杆组的参与人数显著降低了,但出乎意料的是,其方案质量也大打折扣。

(注:保留价格,指拍卖中卖家能够接受的最低成交价,具体的数额并不公开显示,买家如想赢得拍卖,则必须出一个超过保留价,并且是所有出价者中最高的价格。)

为了解开数据上的谜团,我们对用户数据进行了更进一步的分析,最终发现在以竞赛机制(“多人参与,唯胜者赏”)为主的众包网站上,颇有经验的参与者会细心考虑其方案胜出的概率,而当面临质量颇优的标杆方案时,他们采取的策略往往并非迎难而上,而是避难取轻。另外,就算对于毅然决定迎难而上的参与者,他们的方案质量也居然比无标杆组对应的质量要低,让人不禁感叹,我们一向信奉的榜样作用,未必次次都能成功有效。 而这种榜样的负作用也见诸于其他的竞技世界,如西北大学的詹尼佛·布朗(Jennifer Brown)教授2011年在《政治经济学杂志》(Journal of Political Economy)上发表了老虎伍兹(Tiger Woods)对其他高尔夫球手表现影响的研究[3]。结果发现,当老虎伍兹处于表现强劲期时,他就像一个“标杆”,会影响其他选手的发挥;而在他离婚绯闻缠身,处于事业低谷期时,他的标杆作用消失,其他选手反而会表现得更好。

 2010年8月23日,老虎伍兹与妻子艾琳·诺德格林(Elin Nordegren)离婚的消息正式公布,双方维系了近6年的婚姻关系就此正式结束。这一阶段对其他高尔夫球选手来说,老虎伍兹的标杆作用消失,他们反而在比赛中发挥得更好。图片来源:femalefan.com

众包的魅力在于它打破了地域限制,将分布在全球的智慧用最快、最有效的方式汇集在一起。而如何吸引到最优秀的专业人士,如何将众包的商业模式进一步繁荣和推广到包括慈善,金融,医疗等行业中去,还需要行业实践者和学者的共同不断努力。(编辑:球藻怪)

参考文献:

  1. Silverman, R. E., “Big firms try crowdsourcing,” The Wall Street Journal, January 17, 2012.
  2. Liu, Tracy Xiao, Jiang Yang, Lada A. Adamic and Yan Chen. “Crowdsourcing with All-Pay Auctions: A Field Experiment on Taskcn." Management Science 60 (8), 2020-2037, August 2014.
  3. Brown, Jennifer. “Quitters Never Win: The (Adverse) Incentive Effects of Competing with Superstars.” Journal of Political Economy, 119(5): 982-1013, 2011.

文章题图:indiereader.com

The End

发布于2014-12-03, 本文版权属于果壳网(guokr.com),禁止转载。如有需要,请联系果壳

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TracyLiu

清华大学经济系助理教授

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