合作博弈研究的是当一群玩家达成合作时如何分配产生的收益。传统研究关注于固定群体中的收益分配，使每个人都能获得合理的奖励从而稳定合作。但在很多场景中，合作的人数越多产生的收益越大，但相应的分享收益的人也就越多。

在社交网络中，玩家相互联接，这使得吸引更多人加入合作成为了可能。这也由此引出了一个新的问题：如何在不损害已有玩家利益的基础上，激励他们邀请更多玩家参与合作，以此使得最终的合作收益增加。

在该领域我们已开展的研究包括：利用夏普利值，根据各成员对最终收益的边际贡献分配奖励；利用带权重的夏普利值，根据不同成员在网络结构中的特殊位置设置权重，以此激励玩家邀请邻居参与合作。

拍卖是卖家以公开竞价的方式将物品转让给买家的买卖方式。传统拍卖的研究关注于静态场景，即卖家如何在确定的一群买家中最大化自己的收益。所有拍卖机制中，VCG是最经典且被广泛使用的，在该机制下所有买家都会真实汇报自己对商品的估值。

然而随着社交网络的快速发展，在更多的实际应用场景中，参与者通过社交网络联系在了一起。那么如何借助社交网络的力量来吸引更多买家，从而提高卖家的收益就是一个非常有价值的研究方向。

信息传播机制，通过激励网络中的部分割点，使得他们传播拍卖信息给邻居以此扩大市场；公平传播机制，不仅仅关注于网络中的割点，而是以更公平的方式奖励网络中的节点来传播信息；再分配机制，卖家不以盈利为目的，希望不仅将物品分配给到估值最大的人，同时将受益分配给参与的群体以增加社会福利。

在传统的信息收集问题中，系统通过学习用户历史数据来建立用户对于不同商品的评价模型。这一信息交流的过程仅仅发生在消费者和公司两者之间。而大多数时候系统无法给每一个消费者建立精确的模型，因此需要通过消费者的社交网络来获取信息。系统基于用户的社交关系，可以使得用户及其邻居诚实的汇报他们对于该产品的评价。

除此之外，社会选择问题也可以试图通过社交网络来解决。根据邻居对用户的熟悉程度和社交关系来验证并影响用户的决策，使得整个投票、选举或者调查结果更贴近整个社会的真实结果。

在该领域我们已开展的研究包括：同伴预测，以用户邻居的评价来验证该用户评价的真实性，使得每个用户汇报自己真实的观点为最优策略；投票收集机制，通过给予投票者额外的权重来鼓励投票者邀请更多的邻居参与投票，使得投票结果更贴近真实结果。

众包是任务请求者将一个大型任务外包给大众的一种形式。每个众包工人通过完成一部分的任务来赚取对应的奖金。在这样的形式下，任务请求者能借助群众的力量，以较小的支出获得更多的有用信息。

然而传统众包必须借助众包平台，任务请求者不仅无法保证获取信息的价值，还需要支付额外费用给平台。社交网络的出现就提供了另一种可行方案，任务请求者可以通过激励网络中的众包工人传播信息来获得更多的工人。

在该领域我们已开展的研究包括：设计新的数据收集机制，对每个众包工人的任务贡献和传播贡献都给予奖励，利用特定的估值方法区分提供的信息价值，同时激励传播。

在传统的机制设计之中，系统简单的获取用户的信息并根据汇报的信息进行分配和支付。由于参与者可以自行决定汇报哪些信息，因此在这一过程中并不会暴露用户的额外信息。

而在社交网络中传播用户的个人信息时，除去机制和系统需要获得的信息之外，用户的行为、社交关系等信息也会被系统收集，而这部分信息并不是用户希望暴露的。因此，如何设计一个机制使得用户的非有效信息不会暴露给系统是社交网络隐私保护机制设计的主要方向。

在该领域我们已开展的研究包括：差分隐私，通过给数据加入噪声使得获取信息的人不能通过连续访问同一组数据来获得某一个用户的个人信息；间接报价，通过机制设计，使得用户不需要给出自己的真实报价，但是能够获得与自己真实估值一致的分配结果。