chore：更新文档资产

output/feishu-docs/md/QogOdUbJEoFI7QxHd8IceVuXnqJ.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+# 2026.06.23-日报-夏莲
+
+2026.06.23-日报-夏莲## 一、今日内容概述- 完成入模前检查与统一底表准备，正式入池变量更新为 36 个。- 整理 A/B/C/D 联合试跑、XGBoost 和 SHAP 初步结果。- 梳理七机制候选池与三机制主分析的衔接关系。
+
+---
+## 二、入模前检查与统一底表准备本部分对应当前实证研究流程中的两个环节：
+- **阶段三：变量池整合与联合准备**第 12 步：入模前检查
+- **阶段四：联合建模与机器学习准备**第 13 步：统一建模底表准备
+> **备注：这两步材料后续具有复用价值。**
+正式文稿中只保留三个重点机制作为主分析对象，这两步已经完成的变量筛选、口径锁定、入模前检查、公共底座和统一底表准备，也可以作为三机制主分析的基础继续使用，不需要重新从七机制变量池开始整理。
+
+#### 机制复核与变量更新初步形成 32 个第二轮正式试跑候选入池变量，经过人工复核后**更新为 36 个变量**。（重点复核：激励性和互补性）
+- **激励性机制：**新增 4 个 RJI 距离型变量进入正式变量池：
+- **互补性机制：**本次复核后未新增正式入池变量。
+K/L 替代关系相关变量暂时保留为观察讨论项，不直接并入当前正式机制变量池，避免与机制 X 变量和投入结构指标之间产生解释边界重叠。
+
+#### 正式落表与统一底表准备- **操作重点：**将确认进入第二轮正式试跑的变量，进一步转化为可执行、可核验、可统一拼接的正式底表结构。
+- **主要包括：**- 整理正式落表所需的执行版核验单、检查清单和落表规则，用于明确字段来源、主键关系、时间窗口、缺失值、零方差和异常值等核验要求。- 整理公共底座、中间表和统一底表相关材料，包括参与名单标准底座、阵营实力中间表、联盟结构中间表，以及第二轮正式试跑统一底表初版。- 整理形成多个机制的初版落表结果，包括公平性、流动性、私有性、激励性、互补性、补偿性等机制底表。- **阶段意义：**> 这一步解决的是“变量如何真正落到同一张可运行、可建模、可复核的正式底表中”。为后续 A/B/C/D 联合试跑、XGBoost 和 SHAP 分析提供输入基础。
+
+#### 后续可复用资料整理- **操作重点：**将前面 01-12 步中具有复用价值的材料单独归档，为后续三机制主分析保留可直接使用的基础资料。
+[图片: 图片为实证研究操作链路图，展示了从综合投入构造到机制筛选、联合建模、机器学习、聚类分析与研究输出的完整流程。分为六个阶段，每个阶段有多个步骤，如阶段一有研究对象与样本界定、综合投入K/L/Y定义等，阶段二有机制定义、规则识别与字段校验等，直至阶段六研究输出。该图与上下文紧密相关，是对文档中后续可复用资料整理操作重点的直观呈现，帮助理解资料整理的背景及操作流程。]- **主要包括：**- 整理变量筛选逻辑、机制归口判断和口径锁定结果，保留七机制变量池收口过程中的关键判断依据。- 整理入模前检查规则、公共底座准备思路和统一底表准备路径，为后续三机制建模底表复用提供基础。- 整理论文三机制复用说明材料，明确哪些已有成果可以从七机制框架中抽取出来，继续服务于后续重点机制主分析。- **阶段意义：**> 后续正式文稿从七机制收缩到三个重点机制，也可以继续沿用当前已经完成的筛选逻辑、检查规则、口径锁定和底表准备结果，不需要重新从七机制变量池开始整理。
+
+---
+## 三、第二轮联合试跑与机器学习初筛结果整理本部分对应当前实证研究流程中的三个环节：
+> **第 14 步：A/B/C/D 轮联合试跑**
+**第 15 步：XGBoost 机器学习初筛**
+**第 18 步：SHAP 关系解释**
+
+#### A/B/C/D 四轮结果整理本次将 A/B/C/D 四轮试跑结果整理成统一结果总览表，明确每一轮的分析目的、输入变量、输出结果和当前判断。
+- A轮：主变量联合比较- B轮：控制变量吸收检查- C轮：稳健替换比较- D轮：XGBoost + SHAP 机器学习特征重要性**作用：**把第二轮试跑从单次模型结果整理成一套可比较、可解释、可复核的分析链条，为后续重点机制判断提供依据。
+**【A/B/C/D 四轮联合试跑结果概览】**
+
+#### XGBoost 与 SHAP 结果整理D轮已经形成 XGBoost 和 SHAP 初版结果，并整理出双重要性对比图和 Top10 中文解释表。
+- **D轮 XGBoost + SHAP 双重要性对比图**[图片: 图片展示了D轮SHAP全局重要性Top10和D轮XGBoost Gain重要性Top10的相关数据。左侧为SHAP重要性Top addCriterion图片]D 轮 XGBoost Gain 与 SHAP 排序结果整体较为一致，补偿性、互补性和激励性相关变量表现较强。
+- **XGBoost / SHAP Top10 中文解释表**在此基础上，进一步整理形成 **XGBoost / SHAP Top10 中文解释表**，用于补充变量中文释义、机制归属和后续重点机制判断。
+
+#### 机制层归口与三机制候选整理把当前机器学习结果、A/B/C/D 试跑表现、变量可解释性和数据可用性放到同一套判断框架中。
+**机制层初步归口结果如下：**
+
+#### 图表与论文材料沉淀本次还整理了第二轮结果论文图表目录，明确了图表对应的位置：PPT、进度报告、论文正文或附录。
+- **进度报告：**机制层结果归口表、三机制候选变量表、描述性统计表- **正式论文：**描述性统计表、重点机制变量定义表、SHAP重要性表、稳健性与替代检验表- **附录：**完整36变量清单、七机制机制层归口表、A/B/C/D详细结果表### 阶段总结：当前第二轮正式试跑已经从统一底表准备，推进到 A/B/C/D 联合试跑和机器学习初筛结果整理阶段。
+- **初步形成重点机制候选判断：**补偿性、互补性、激励性信号较清晰，互动性仍保留观察价值。公平性和流动性可作为全局比较保留线，私有性需继续关注数据质量和缺失风险。
+- **明日重点：**结合 A/B/C/D 结果、SHAP 中文解释、博弈论可解释性，讨论后续重点机制组合及主分析方向。
+
+---
+## 四、博弈论与机器学习结合#### **开题反馈：**- **七个机制太重**，建议理论建模重点做 1–2 个，最多 2–3 个，其他机制用文字或理论机制梳理即可。 - **七个机制不是同一个理论框架下推出来的**，如果每个机制都对应一个不同博弈模型，会显得像七个独立模型，协同关系不够清楚。 - **可以保留探索式思路：**前期可通过数据结果辅助判断机制表现，但正式论文不宜一开始把七个机制都做成同等重量的理论主线。#### **提出疑问：****如果最终只选择三个重点机制作为主分析对象，那么机器学习环节是否还需要加入其他机制变量，用来衬托这三个机制的重要性？**
+> 这个问题关键在于：七个机制在论文中到底是作为正式主分析对象，还是作为前期候选机制池和变量治理基础。
+#### 结论：机器学习主模型可以只纳入这 3 个机制变量和必要控制变量。其他机制变量不作为主解释变量进入主模型，也不需要专门放入模型中“衬托”三机制的重要性。而是保留为候选机制池、拓展说明或后续研究材料。
+
+### （一）衔接关系- **博弈论前置：**> 在多人社交竞争游戏中，个体的投入决策不是孤立发生的，而是受到团体实力、奖励结构、公共收益分配、协作互补、竞争互动和组织边界等规则条件影响。平台的治理问题，本质上是通过规则设计改变参与者的预期收益、投入成本、合作收益和退出倾向，从而影响综合投入。
+然后在这个统一框架下，把七个机制分成两层：
+- **机器学习验证：**> 机器学习主要用于检验已经选定的 3 个重点机制变量，与综合投入之间是否存在稳定关联、贡献表现、非线性特征和异质性表现。
+#### **机器学习主模型组成：**- **结果变量**以 $Y_{main}$（综合投入）为核心结果变量，并同步分析 $K_{main}$（金钱投入）、$L_{main}$（行为投入）和 K-L（金钱投入与行为投入结构差异）等投入结构指标。- **重点机制变量**三个重点机制变量，作为模型中的核心解释变量。每个机制优先使用主变量，必要时保留稳健替代变量，用于后续稳健性检验。- **控制变量**纳入控制项，用于控制活动规模、阵营规模、月份、服务器或玩家基础特征等非机制因素，避免把样本结构差异误判为机制作用。
+- **主模型可以概括为：**$Y_{out} = f(X, Z)$
+**综合投入及投入结构结果（****$Y_{out}$****） =  三个重点机制变量（X） + 控制变量（Z）**
+
+---
+
+---
+*Source: feishu doc QogOdUbJEoFI7QxHd8IceVuXnqJ*