B ， 房客 部分 ） ， 或者 達到 所謂 納許 平衡 （ Nash equilibrium ） 。 用 在 上述 情境 ， 納許 平衡 是 指 ： 「 我 留 負評 ， 不會 得到 任何 好處 ， 對方 留 負評 ， 同樣 不會 得到 任何 好處 ， 所以 我 可以 假設 我們 雙方 都 會 留 負評 ， 因為 這 是 所有 結果 中 ， 最 好 的 情況 。 」 若 當事人 各自 選擇 策略 ， 好 讓 自己 獲得 最佳 報酬 ， 且 知道 對方 不能 改變 主意 ， 那麼 雙方 便處 在 納許 平衡 中 。 這 套 理論 可以 解釋 為何 至今 沒有 發生 核武 大戰 （ 因為 在 這 種 戰爭 中 ， 沒有 任何 一 方 會 成為 贏家 ） 。 非 合作 賽局 理論 是 以 單獨 玩家 之間 的 競爭 為 基礎 ， 這 場 「 競爭 」 中 不 包含 任何 加強 合作 的 因素 ， 也 沒有 任何 一方 玩家 能 透過 改變 自身 策略 來 影響 結果 。 這 套 理論 可 解釋 為何 每 位 玩家 會 考量 自身 利益 ， 選出 最佳 解法 。 如果 情境 改變 ， 玩家 有 可能 輸 ， 但 不可能 得到 報酬 ， 賽局 中 便會 出現 妥協 的 情況 。 合作 賽局 理論 在 賽局 理論 中 ， 合作 賽局 指 的 是 有 多 位 玩家 參與 的 賽局 ， 彼此 合作 來 達成 共同 目標 ， 同時 有 外部 因素 （ 如 具 法律 效力 的 合約 ） 來 加強 合作 。 比方說 ， 你們 組成 了 一 個 聯盟 ， 或 稱為 合作 賽局 中 的 一 群 玩家 。 在 每 次 的 賽局 裡 ， 每 名 玩家 都 負責 完成 不同 任務 ， 那麼 這 個 團體 的 所有 收益 分配 或 成本 分攤 ， 理應 根據 每 位 玩家 貢獻 的 價值 來 決定 ， 稱為 夏普力值 （ Shapley value ） 。 這 種 區分 團體 內部 貢獻 的 做法 ， 簡單 的 例子 像是 做 團體 報告 的 一 組 學生 ， 複雜 的 例子 則 如 一 群 設法 解決 全球 暖化 問題 的 科學家 ， 應用 情境 十分 廣泛 。 採用 夏普 力值 的 主要 目的 ， 在於 判斷 誰 會 得到 什麼 、 怎麼 分配 才 公平 ， 以及 決定 的 方式 。 例如 ， 執行長 的 貢獻 比 行政 助理 大 嗎 ？ 其中 的 差距 要 如何 反映 在 報酬 上 ？ 夏普力值 以 四 條 公理 （ 或 稱 數學 原則 ） ， 來 闡述 這些 問題 。 1 .
 
邊際 貢獻 ： 每 位 玩家 貢獻 的 價值 ， 以 假設 賽局 沒有 他們 的 情況 ， 來 計算 因此 獲得 或 失去 的 價值 。 換句話說 ， 假如 你 的 工作 是 打 推銷 電話 ， 要是 你 休假 一 天 ， 公司 就 少 打出 三百 通 電話 ， 那麼 你 貢獻 的 價值 就 是 三百 通 電話 ， 因為 沒有 了 你 ， 公司 就 會 損失 這麼多 價值 。 2. 可 取代 玩家 ： 這 指 的 是 ， 若 某 位 玩家 的 貢獻 能 由 另 一 人 頂替 ， 且 不會 對 其他 玩家 造成 明顯 損失 ， 那麼 這 個 人 便 稱為 可 取代 玩家 。 設想 有 兩 個 人 ， 在 公司 內 的 職務 相同 ， 理論 上 ， 他們 的 報酬 金額 應該 相等 ， 公司 也 應該 要求 他們 貢獻 相同 的 工作量 。 3 .
 
毫無 貢獻 ， 報酬 為 零 ： 這 一 條 是 探討 每 個 人 對 工作 貢獻 的 程度 ， 以及 他們 應 得 的 回報 。 只有 在 「 能 貢獻 卻 不 貢獻 」 的 情況 下 ， 這 一 條 才 有 意義 。 若 團體 決定 讓 無法 貢獻 者 也 分得 利益 （ 例如 病假 支薪 ） ， 則 排除 在 此 條 討論 範圍 以外 ， 因為 「 無法 貢獻 ， 但 能 得到 利益 」 ， 跟 「 能 貢獻 卻 不 貢獻 」 ， 兩 者 是 非常 不同 的 ， 應 予 區分 。 4 .
 
根據 不同 部分 ， 決定 成本 或 支出 ： 成本 與 報酬 應 根據 實際 工作 的 部分 決定 。 例如 ， 你 和 同事 一起 工作 六 小時 ， 那麼 兩 人 都 能 得到 六 小時 報酬 。 不過 ， 如果 你 只 工作 三 小時 ， 同事 則 做 了 六 小時 ， 那麼 你 只 能 拿到 三 小時 酬勞 ， 同事 則 可 拿到 六 小時 酬勞 。 上述 所有 合作 原則 都 可 應用 ， 便於 建立 公平 的 合作 關係 與 團隊 關係 。 若 想 找出 在 組織 內 發展 個人 品牌 的 機會 ， 這些 規則 也 可 派上用場 。 個人 品牌 策略 中 的 賽局 理論 ： 我 的 百萬 追蹤 者 之 路 一 開始 累積 線上 追蹤 人數 時 ， 我 便 知道 要 花 很多 時間 ， 要 花 無數 個 小時 來 培養 讀者 。 首先 ， 我 決定 找出 更 快 且 更 有 效率 的 方法 ， 讓 我 累積 粉絲 的 速度 勝過 別人 。 我 選擇 運用 賽局 理論 與 資訊 社會 影響力 ， 以便 盡快 得到 追蹤 人數 。 我 先 觀察 推特 上 有 藍色 勾勾 的 帳號 有 何 特徵 。 原本 這 是 用來 確認 哪些 帳號 是 名人 、 新聞 組織 、 媒體 、 出版商 、 記者 與 其他 容易 被 冒名 者 的 本尊 ， 但 走到 了 二○一六年 末 ， 所謂 驗證 這 回 事 已經 有點 神祕 ， 漸漸 成為 菁英 地位 的 象徵 。 從 非 合作 賽局 理論 來 觀察 社群 媒體 ， 可 見 追蹤數 與 藍色 勾勾 都 成 了 一 種 證明 ， 標記出 誰 是 重要 人士 與 成功 人士 。 從 國際 社會 影響力 的 角度 來 看 ， 藍色 勾勾 標記 也 可 視為 一 種 權威 指標 ， 比如 追蹤 者 眾多 的 社群 媒體 帳號 。 此時 ， 我 需要 讓 本身 追蹤 人數 很多 的 帳號 儘量 來 追蹤 我 ， 或者 吸引 一些 獲得 認證 的 帳號 追蹤 ， 同 時間 我 也 得 努力 爭取 推特 的 認證 。 這 個 計畫 最 主要 的 考量 是 ： 依據 賽局 理論 的 假設 ， 大多數 人 都 會 選擇 遵守 推特 訂下 的 規則 ， 以及 社會 上 約定俗成 的 規範 。 假設 多數 人 都 會 認定 驗證 小勾 是 給 公眾 人物 使用 ， 並且 會 用 正當 手段 獲得 認證 。 我們 也 假定 ， 這些 追蹤 人數 多 的 帳號 ， 本身 不會 追蹤 太多 其他 帳號 ， 而 一般 普通人 則 以 追蹤 自己 認識 、 聽 過 或 有 興趣 的 人 為主 。 另外 ， 我們 也 假設 ， 獲得 認證 的 帳號 主人 會 認定 自己 對 推特 握有 一些 特殊 知識 ， 也 以 權威 自居 。 這 表示 ， 他們 玩 推特 的 方式 可能 和 無 認證 者 不 太 一樣 。 以下 是 另 一 種 觀點 ： 推特 運作 的 原理 ， 是 假設 每 個 人 （ 賽局 中 的 玩家 ） 都 會 去 連結 自己 認識 的 人 ， 並 根據 「 別人 的 貼文 」 以及 「