著名的贝叶斯说服模型考虑了知情人物（发送者）和未知的决策者（接收者）之间的战略沟通。当前快速增长的文献假定二分法：发件人的功能足够强大，可以与每个接收器分开通信（又称A.私人说服力），或者她根本无法分开交流（又称公开说服）。我们提出了一个模型，该模型通过引入自然的多渠道通信结构来平滑两者之间的插值，每个接收器都会观察到Senderšs通信通道的子集。此捕获，例如网络上的接收器，在该网络上，信息溢出几乎是不可避免的。我们的主要结果是一个完整的表征，指定何时在一个通信结构比另一个通信结构更好的情况下，在所有先前的分布和实用程序功能上都产生更高的最佳预期实用性。表征是基于接收器之间的简单成对关系ű一个接收器信息至少观察到相同的通道，则将其范围为另一个。我们证明，当且仅当M 1中的每个信息对接收器中的每对接收器中，M 1也比M 2更好。此结果是贝叶斯说服的最通用模型，在该模型中，接收者可能具有外部性ű即，接收者的行动相互影响。证明是受密码启发的，它与秘密共享协议有密切的概念连接。作为主要结果的令人惊讶的结果，发件人可以仅使用O（log k）通信渠道而不是幼稚实施中的k渠道来实现k接收器的私人贝叶斯说服（这是发件人的最佳通信结构）。我们提供了一种实现，该实现与通道数量的信息理论下界匹配ű不仅是渐近，而且完全是恰好。此外，主要结果立即暗示了在网络中排列的说服接收器的一些结果，以使每个接收器都观察到发送给他的信号和网络中的邻居。，当自然状态的数量恒定时，发件人具有添加剂函数时，我们还为最佳的Senderšs信号传导方案提供了添加剂fptas，并且接收器的信息为式效用是一个有向森林。我们专注于恒定数量的状态，即使是公众说服力和添加剂senderšs实用程序，[2]表明，人们既不能实现添加剂PTA，也不能实现多项式的恒定时间恒定量子器最佳senderšs实用性近似（除非p = np）。我们离开了未来的研究，研究森林交流结构的确切障碍，并将我们的结果推广到更多的senderšs实用功能和通信结构。请注意，可以轻松地从[3]和[1]中推导出，对于公共和私人说服力，可以为这种实用功能提供最佳信号传导方案。这种差异说明了一般多通道说服力的概念和计算硬度。最后，我们证明，在多渠道说服下使用最佳信号方案对于一个senderšs实用程序功能的一般家族在计算上很难ű可分离的超级乔治函数，这是通过选择接收器集的一组分区并列为多个元素的群众，而不是群体的构成，这些功能是通过选择一组接收器的分区来分配的。