“拍照賺錢”的任務打包定價模型

西北政法大學 劉新潔 賀吉慶 謝佳利 劉嬋

隨著中國經濟實力的不斷增強、互聯網的快速發展、企業成本的增加，網絡群眾的力量開始被越來越多的企業所重視。眾包作為一種創新的電子商務模型，幫企業節約了大量的資金，在市場上占據著越來越重要的地位。“拍照賺錢”是一種基于移動互聯網的自助式勞務眾包平臺，任務定價對用戶能否獲得滿意的勞動報酬和降低成本(時間成本、經濟成本)具有重要的影響作用。如果任務的標價不合理，就會造成有的地方會員爭先選擇，而有的地方卻無人問津。本文基于這種現狀將任務打包處理，以此吸引會員完成任務，降低企業成本。

1 模型的建立與求解

1.1 任務未完成的原因

本文首先運用Logistic回歸建立二元選擇模型來分析任務的緯度()、經度( )以及任務標價()對任務完成度的影響。假設事件發生的概率與不發生的概率之比稱為事件的“發生比”，用來表示。則模型可寫為：

在上式中，解釋變量 每增加一個單位時，發生比就變為原來的倍。當時，發生比會隨著 的增加而增加；相反當＜0時，發生比會隨著 的增加而減小。

接著依據極大似然法，借助SPSS軟件進行回歸分析，將835組數據代入Logistic模型中，對 、、 的值進行估計，可以得到表1、表2。

表1 模型整體顯著性的Hosmer－Lemeshow檢驗結果

表2 回歸系數估計值及其顯著性檢驗結果

由表1中可以看到，Hosmer－Lemeshow卡方統計量為24.927，自由度為8，對應的P值為0.002＜0.01，所以得出的模型是整體顯著的。從表2中的Wald統計量及其P值來看，任務GPS緯度和任務標價對應的P值小于0.01，通過了1%水平下的顯著性檢驗；任務GPS經度的P值小于0.1，表明在10%的水平下顯著。各個參數結果如下：

所以得出的任務的完成度與任務GPS緯度、任務GPS經度、任務標價的函數關系式為：

由表2中得出任務的緯度和經度每變動一個單位將分別導致發生比變為原來的8.205倍和1.647倍，由此可以推斷出任務的地理位置是任務的完成情況的主要影響因素。

1.2 對區域進行k-means均值聚類

根據現實情況可以得出，有些任務商品由于地理位置比較集中，任務密集度高，而在此區域經濟發展水平也較高，交通便利，人口密集度也高，所以會員在此區域的會員密集度也較高，會有更多的會員愿意完成任務，從而獲取賞金。而相反在一些地理位置偏僻，交通不方便，會員密集度較低的區域，任務被完成的可能性就較低。為解決這種狀況，提出對任務進行打包處理。

由于已完成任務的數量較多，故本文用SPSS軟件進行K-means聚類算法下的任務打包。由于部分地區任務密集度太高，打包后的包內數量依舊較多，故又進行了二次拆包活動，最終設定了150多個任務包。部分聚類結果，如表3所示。

聚類的具體步驟如下：(1)將825個任務點分成150個初始類，并計算各初始類的中心坐標。(2)依據各個類聚對象的均值，計算任務兩兩之間的歐式距離d( ， )，將任務劃入離中心最近的類中，然后重新計算中心坐標：

(3)重復上一步直到所有的任務都不能再分配為止，最短距離：

表3 部分任務的地區聚類結果

1.3 任務定價

現以第六組的打包任務的數據進行定價，通過定位分析發現這些任務位于會員密集區，故將六個任務進行打包可避免會員之間的爭搶，也可以保證任務的完成度。

首先計算出這六個任務的中心點的經緯度為(22.599875°N,114.14385°E)，各個任務點到中心點的實際距離為：

上式中 表示任務點的緯度，表示任務點的經度。

將任務點的經緯度代入后求得

“拍照賺錢”APP平臺上發布的任務是商品，從經濟理論中可知價值是凝結在商品中的人類無差別的勞動，因此對于那些消耗勞動量越大商品，價格理應越高。由供求定理可得，在會員密集度較高的地區，假定任務的數量是確定的，不同的任務相應的價格也不一樣。此時會員對任務的需求大于任務本身的供給數量，造成會員對任務的爭相選取。在這種情況下，就產生了“賣家市場”，只要發包方將任務的定價定的高于會員所能接受的最低價格，那么就總會有一些人為了生計和生活接受任務并將其完成，保證了任務被完成的可能性。而在任務地理位置較遠、會員稀疏的地區就形成“買家市場”，此時應該將任務價格定高一些，從而吸引會員的活躍性。由于每個任務的經緯度及會員密度之間存在著顯著的差異性，這些任務點可以看成是以中心點為圓心的一個環形區域，任務點與中心點的距離每增加0.1km，任務的價格將在原有的基礎上增加0.1元。則打包后的任務組合定價為：

在此基礎上運用排水工程中的折減系數，其值是一個小于或等于1的數。對打包任務總價進行折減，根據調查發現折減系數k為0.95時最為恰當，此時的價格會員和發包方都可接受。因此折減后的打包價格為

而打包前的任務成本為，經比較可得則可以得出這種先將任務的標價提高，給會員造成一種心理上的錯覺，可成功激發會員的積極性，然后再運用折減系數進行總價格的折減，合理、巧妙地節約了發包方的成本，同時提高任務的完成率，符合企業優化的需求。

1.4 任務的影響分析

將打包后的任務數據代入任務完成度與任務經緯度、定價之間的Logistic回歸方程：

得出：P=0.7713。

由于任務的完成率=已完成的任務/總任務，通過計算可得知打包前的任務完成率為0.6251＜0.7713，故將任務進行打包重新定價的效果顯著，此方案切實可行。

2 結語

本文通過建立數學模型，分析出任務的地理位置是影響任務完成率的重要影響因素，在此基礎上對地區進行聚類分析，將距離較近的任務進行打包，并運用經濟學知識求得了打包價格，證明了打包發布可以達到刺激會員積極性，提高任務完成率，降低發包方成本的目的。

參考文獻

[1] 全國大學生數學建模競賽組委會.2017高教社杯全國大學生數學建模競賽(CUMCM)題目B題[EB/OL].http：//www.mcm.edu.cn/，2017-09-14.

[2] 李繼成，李萍，趙小燕.數學實驗[M].北京：高等教育出版社，2014.

[3] 朱建平，方匡南.SPSS統計分析與應用[M].北京：首都經濟貿易大學出版社，2013.