在当今信息时代，众包系统已经成为了一个提高人类智力和活动效率以解决问题的有效范式。众包系统，如Google Helpouts和Elance，允许请求者发布任务，并由竞争性的工作者解决任务以赚取奖励。然而，在这些众包系统中，理性的自私工作者可能会为了最大化自己的利益而采取恶意行为，从而降低系统的效率。因此，如何设计一个有效的激励机制，激励这些自私的工作者提供高质量的解决方案，是众包系统面临的重大挑战之一。
文章"Incentive Mechanism for Macrotasking Crowdsourcing: A Zero-Determinant Strategy Approach"针对这一挑战，提出了一个新颖的基于博弈论的机制。该机制通过零和决定（Zero-Determinant, ZD）策略来激励竞争性和自私的工作者提供高质量的解决方案。研究者首先将众包问题建模为一个多玩家重复博弈问题，并假定每个工作者都拥有一定的私人信息（比如解决方案的质量），但他们并不了解其他工作者的情况。然后，研究者提出了一个激励机制，以零和决定策略的形式，旨在提高众包系统的社会福利，即激励竞争性自私的工作者朝向高质量的解决方案。此外，研究者还找到了实现众包系统最大社会福利的条件。数值示例表明，使用提出的零和决定策略机制，众包系统的社会福利可以达到高且稳定的水平。
在本文中，所提出的研究成果对众包系统领域具有重要的理论和实践意义。通过博弈论模型的建立和分析，研究者不仅为众包系统的激励机制设计提供了新的理论支撑，还揭示了如何通过策略选择影响系统成员的行为，从而提升整体的系统效率。
文章中提到的关键概念包括：
1. 众包系统（Macrotasking Crowdsourcing Systems, MCSs）：指的是在线众包平台，这些平台允许请求者发布任务，并由网络上的工作者竞争完成。
2. 博弈论（Game Theory）：是研究具有冲突和合作特性的决策者之间互动的数学理论。在众包系统中，工作者之间以及工作者和请求者之间的互动可以通过博弈论模型来分析。
3. 零和决定策略（Zero-Determinant Strategies）：是一种特定的博弈策略，其特点是无论对方采取何种策略，使用ZD策略的玩家总能保证自己获得相对固定的收益。
4. 社会福利（Social Welfare）：在众包系统中，社会福利通常是指所有参与者共同创造的价值和利益。提高社会福利意味着提高系统效率、增加完成任务的数量和质量。
5. 不完全信息（Incomplete Information）：在博弈论中，当参与者不了解其他参与者完整信息时，这种情况下进行的博弈被称为不完全信息博弈。
6. 数值示例（Numerical Illustrations）：通过具体的数学计算或模拟，来说明理论分析和策略提出是如何在实际众包任务中得到应用，并展示其效果。
在文章的介绍部分，作者回顾了过去十年间在线众包系统的成功和普及，并指出本研究得到了中国国家自然科学基金等机构的支持。这表明，本文的研究成果是经过严谨研究的，并得到了学术界和研究机构的认可。
总体来看，本文所提出的方法和分析为众包系统的激励机制设计提供了新的视角和工具，对于如何在众包领域实现有效的资源优化配置和质量控制具有重要的指导意义。通过将激励机制与博弈论策略相结合，本文为解决众包系统中存在的自私行为问题提供了一种可能的解决方案，能够有效地推动众包系统向更高效率和更大社会福利发展。
