Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Принципиальная схема сети доверия

В психологии и социологии показатель доверия - это показатель или показатель степени, в которой один социальный субъект (человек или группа) доверяет другому социальному субъекту. Метрики доверия могут быть абстрагированы таким образом, чтобы их можно было реализовать на компьютерах , что делает их интересными для изучения и разработки виртуальных сообществ , таких как Friendster и LiveJournal .

Доверие ускользает от простого измерения, потому что его значение слишком субъективно для универсально надежных показателей, а также того факта, что это умственный процесс, недоступный для инструментов. Существует веский аргумент [1] против использования упрощенных показателей для измерения доверия из-за сложности процесса и «встроенности» доверия, что делает невозможным изолировать доверие от связанных факторов.

Не существует общепринятого набора свойств, которые делают конкретную метрику доверия лучше других, поскольку каждая метрика предназначена для различных целей, например [2] предоставляет определенную схему классификации для метрик доверия. Можно выделить две группы показателей доверия:

  • Эмпирические показатели, направленные на поддержку фиксации ценностей доверия надежным и стандартизированным способом;
  • Формальные метрики, сфокусированные на формализации, что упрощает манипулирование, обработку и рассуждение о доверии. Формальные метрики можно классифицировать дальше в зависимости от их свойств.

Метрики доверия позволяют моделировать доверие [3] и рассуждать о доверии. Они тесно связаны с системами репутации . Простые формы двоичных показателей доверия можно найти, например, в PGP. [4] Первые коммерческие формы показателей доверия в компьютерном программном обеспечении были в таких приложениях, как рейтинг отзывов eBay . Slashdot представил свое понятие кармы , зарабатываемой за деятельность, которая, как считается, способствует повышению эффективности группы, - подход, который оказал большое влияние в более поздних виртуальных сообществах . [ необходима цитата ]

Эмпирические показатели [ править ]

Эмпирические показатели отражают ценность доверия, исследуя поведение или самоанализ людей, чтобы определить воспринимаемый или выраженный уровень доверия. Эти методы сочетают теоретические основы (определение того, что они измеряют) с определенным набором вопросов и статистической обработкой результатов.

Готовность к сотрудничеству, а также реальное сотрудничество обычно используются как для демонстрации, так и для измерения доверия. Фактическая ценность (уровень доверия и / или достоверности) оценивается по разнице между наблюдаемым и гипотетическим поведением, то есть тем, что можно было бы ожидать в отсутствие сотрудничества.

Опросы [ править ]

Опросы фиксируют уровень доверия посредством наблюдений или самоанализа, но без участия в каких-либо экспериментах. Респонденты обычно дают ответы на ряд вопросов или утверждений, и ответы, например, структурированы в соответствии со шкалой Лайкерта . Различающими факторами являются лежащие в основе теоретические основы и контекстная релевантность.

Одним из первых опросов являются шкалы Маккроски [5] , которые использовались для определения авторитетности (компетентности) и характера (надежности) говорящих. Шкала доверия Ремпеля [6] и шкала Роттера [7] довольно популярны для определения уровня межличностного доверия в различных условиях. Инвентаризация организационного доверия (OTI) [8] является примером исчерпывающего теоретически обоснованного исследования, которое можно использовать для определения уровня доверия внутри организации.

Для конкретной области исследования может быть разработан более конкретный обзор. Например, междисциплинарная модель доверия [9] была проверена с помощью опроса, в то время как [10] использует опрос, чтобы установить взаимосвязь между элементами дизайна веб-сайта и предполагаемой надежностью его.

Игры [ править ]

Другой эмпирический метод измерения доверия - вовлечение участников в эксперименты, обработка результатов таких экспериментов как оценки доверия. Было опробовано несколько игр и игровых сценариев, некоторые из которых оценивают доверие или уверенность в денежном выражении (см. [11] для интересного обзора).

Игры доверия устроены таким образом, что их равновесие по Нэшу отличается от оптимума Парето, так что ни один игрок в одиночку не может максимизировать свою собственную полезность, изменяя свою эгоистичную стратегию без сотрудничества, в то время как сотрудничающие партнеры могут получить выгоду. Таким образом, доверие можно оценить на основе денежной выгоды от сотрудничества.

Первоначальная «игра доверия» была описана в [12] как абстрактная инвестиционная игра между инвестором и его брокером. В игру можно играть один или несколько раз между случайно выбранными игроками или парами, которые знают друг друга, что дает разные результаты.

Существует несколько вариантов игры, в которых основное внимание уделяется различным аспектам доверия как наблюдаемого поведения. Например, правила игры могут быть преобразованы в то, что можно назвать игрой недоверия [13], может быть введена декларативная фаза [14] или правила могут быть представлены различными способами, изменяя восприятие участников.

К другим интересным играм относятся, например, доверительные игры с бинарным выбором, [15] игра с обменом подарками, [16] совместные доверительные игры, [ необходима цитата ] и различные другие формы социальных игр. В частности, дилемма заключенного [17] широко используется, чтобы связать доверие с экономической полезностью и продемонстрировать рациональность, лежащую в основе взаимности. Для многопользовательских игр существуют различные формы моделирования закрытого рынка [18]

Формальные показатели [ править ]

Формальные метрики сосредоточены на облегчении моделирования доверия, особенно для крупномасштабных моделей, которые представляют доверие как абстрактную систему (например, социальная сеть или сеть доверия ). Следовательно, они могут дать более слабое представление о психологии доверия или, в частности, о сборе эмпирических данных. Формальные метрики, как правило, имеют прочную основу в алгебре , вероятности или логике .

Представление [ править ]

Не существует широко признанного способа приписать ценность уровню доверия, при этом каждое представление «ценности доверия» заявляет об определенных преимуществах и недостатках. Существуют системы, которые принимают только двоичные значения [19], которые используют фиксированную шкалу [20], где доверительный интервал от -100 до +100 (без учета нуля), [21] от 0 до 1 [22] [23] или от [От -1 до +1); [24], где уверенность дискретна или непрерывна, одномерна или имеет много измерений. [25] Некоторые метрики используют упорядоченный набор значений, не пытаясь преобразовать их в какой-либо конкретный числовой диапазон (например, [26] См. [27] для подробного обзора).

Также существуют разногласия по поводу семантики некоторых значений. Разногласия относительно соотнесения ценностей с уровнями доверия особенно заметны, когда дело доходит до значения нуля и отрицательных значений. Например, ноль может указывать либо на отсутствие доверия (но не недоверия), либо на недостаток информации, либо на глубокое недоверие. Отрицательные значения, если они разрешены, обычно указывают на недоверие, но есть сомнения [28] , является ли недоверие просто доверием с отрицательным знаком или собственным феноменом.

Субъективная вероятность [ править ]

Субъективная вероятность [29] фокусируется на самооценке доверительного управляющего своего доверия к доверительному управляющему. Такая оценка может быть оформлена как ожидание относительно будущего поведения доверительного управляющего и выражена с точки зрения вероятности. Такая вероятность является субъективной, поскольку она специфична для данного доверительного управляющего, его оценки ситуации, доступной ему информации и т. Д. В такой же ситуации другие доверительные управляющие могут иметь другой уровень субъективной вероятности.

Субъективная вероятность создает ценную связь между формализацией и эмпирическим экспериментированием. Формально для субъективной вероятности можно использовать доступные инструменты вероятности и статистики. Эмпирически субъективная вероятность может быть измерена с помощью односторонних ставок. Предполагая, что потенциальный выигрыш фиксирован, сумма, которую ставит человек, может использоваться для оценки его субъективной вероятности транзакции.

Неопределенные вероятности (субъективная логика) [ править ]

Логика неопределенных вероятностей ( субъективная логика ) была введена Джосангом [30] [31], где неопределенные вероятности называются субъективными мнениями . Эта концепция сочетает распределение вероятностей с неопределенностью, так что каждое мнение о доверии можно рассматривать как распределение распределений вероятностей, где каждое распределение квалифицируется соответствующей неопределенностью. Основа представления о доверии состоит в том, что мнение (свидетельство или уверенность) о доверии может быть представлено в виде четырех кортежей (доверие, недоверие, неопределенность, базовая ставка), где доверие, недоверие и неуверенность должны составлять единицу, и, следовательно, зависят через аддитивность.

Субъективная логика - это пример вычислительного доверия, когда неопределенность неотъемлемо встроена в процесс расчета и видна на выходе. Это не единственный вариант, например, можно использовать подобную четверку (доверие, недоверие, неизвестность, незнание) для выражения ценности уверенности [32], если определены соответствующие операции. Несмотря на сложность представления субъективного мнения, конкретная ценность четырехкортежного кортежа, связанного с доверием, может быть легко получена из серии бинарных мнений о конкретном действующем субъекте или событии, что обеспечивает прочную связь между этой формальной метрикой и эмпирически наблюдаемым поведением. .

Наконец, есть CertainTrust [33] и CertainLogic. [34] Оба имеют общее представление, которое эквивалентно субъективным мнениям, но основано на трех независимых параметрах, называемых «средний рейтинг», «достоверность» и «начальное ожидание». Следовательно, существует биективное отображение между CertainTrust-триплетом и четверкой субъективных мнений.

Нечеткая логика [ править ]

Нечеткие системы ( [35] ) в качестве метрики доверия могут связывать выражения естественного языка с осмысленным численным анализом.

Применение нечеткой логики к доверию было изучено в контексте одноранговых сетей [36] для повышения рейтинга одноранговых узлов. Также для грид-вычислений [37] было продемонстрировано, что нечеткая логика позволяет решать проблемы безопасности надежным и эффективным способом.

Свойства показателей доверия [ править ]

Набор свойств, которым должна удовлетворять метрика доверия, зависит от области приложения. Ниже приводится список типичных свойств.

Транзитивность [ править ]

Транзитивность - очень желаемое свойство метрики доверия. [38] В ситуациях, когда A доверяет B, а B доверяет C, транзитивность касается степени, в которой A доверяет C. Без транзитивности показатели доверия вряд ли будут использоваться для обоснования доверия в более сложных отношениях.

Интуиция, лежащая в основе транзитивности, следует за повседневным опытом «друзей друга» ( FOAF ), основой социальных сетей. Однако попытка приписать транзитивности точную формальную семантику выявляет проблемы, связанные с понятием области доверия или контекста. Например, [39] определяет условия ограниченной транзитивности доверия, различая прямое доверие и доверие по направлению. Аналогичным образом, [40] показывает, что простая транзитивность доверия не всегда выполняется, основываясь на информации о модели Advogato и, следовательно, предлагает новые метрики доверия.

Простой, целостный подход к транзитивности характерен для социальных сетей ( FOAF , Advogato ). Он следует повседневной интуиции и предполагает, что доверие и надежность применимы ко всему человеку, независимо от конкретной области или контекста доверия. Если кому-то можно доверять как другу, можно также доверять и порекомендовать или поддержать другого друга. Следовательно, транзитивность семантически допустима без каких-либо ограничений и является естественным следствием этого подхода.

Более тщательный подход различает разные области / контексты доверия и не допускает транзитивности между контекстами, которые семантически несовместимы или неуместны. Контекстуальный подход может, например, различать доверие к определенной компетенции, доверие к честности, доверие к способности сформулировать обоснованное мнение или доверие к способности предоставить надежный совет о других источниках информации. Контекстный подход часто используется при построении доверительных сервисов. [41] Понимание того, что доверие контекстно (имеет область действия), является основой совместной фильтрации .

Операции [ править ]

Чтобы формальная метрика доверия была полезной, она должна определять набор операций над значениями доверия таким образом, чтобы результат этих операций производил значения доверия. Обычно рассматриваются как минимум два элементарных оператора:

  • fusion, обеспечивающий квазиаддитивную функциональность, позволяющую консолидировать доверительные значения, поступающие из нескольких источников;
  • дисконтирование, обеспечивающее квазимультипликативную функциональность, позволяющую обесценить совет / мнение о доверии, предоставленное источником, как функцию доверия к источнику, что является принципом для расчета транзитивного доверия.

Точная семантика обоих операторов зависит от метрики. Даже в пределах одного представления все еще существует возможность для множества семантических интерпретаций. Например, для представления в качестве логики неопределенных вероятностей операции слияния доверия можно интерпретировать, применяя различные правила (кумулятивное слияние, усредняющее слияние, слияние ограничений (правило Демпстера), модифицированное правило Демпстера Ягера, унифицированное комбинированное правило Инагаки, центральное сочетание Чжана. правило дизъюнктивного консенсуса Дюбуа и Прад и т. д.). Каждая интерпретация приводит к разным результатам, в зависимости от допущений о слиянии доверия в конкретной моделируемой ситуации. См. [42] [43] для подробного обсуждения.

Масштабируемость [ править ]

Растущий размер сетей доверия делает масштабируемость еще одним желаемым свойством, а это означает, что вычислить метрику для больших сетей можно с помощью вычислений. Масштабируемость обычно предъявляет к метрике два требования:

  • Элементарная операция (например, объединение или скидка) осуществима с вычислительной точки зрения, например, что отношения между контекстом доверия могут быть быстро установлены.
  • Количество элементарных операций медленно увеличивается с ростом сети.

Сопротивление атаке [ править ]

Устойчивость к атакам - важное нефункциональное свойство показателей доверия, которое отражает их способность не подвергаться чрезмерному влиянию агентов, которые пытаются манипулировать показателем доверия и которые действуют недобросовестно (т. Е. Стремятся злоупотребить презумпцией доверия).

Свободное программное обеспечение ресурс для разработчиков Advogato основан на новом подходе к атаке устойчивых целевых метрик Раф Левиен . Levien заметил , что Google «s PageRank алгоритм может быть понят , чтобы быть устойчивым к доверию атаки метрического , а аналогичное за Advogato.

См. Также [ править ]

  • Кнопка "Нравится"
  • Надежность
  • Сеть доверия
  • Субъективная логика
  • Система модерации

Ссылки [ править ]

  1. ^ Castelfranchi, C. и Falcone, R. (2000) Доверие - это гораздо больше, чем субъективная вероятность: ментальные компоненты и источники доверия. Proc. 33-го Гавайского международного Конф. по системным наукам (HICSS2000). Vol. 6.
  2. ^ Циглера, C.-N. и Lausen, G. (2005) Распространение Модели доверяющих идоверяющих в социальных сетях. Инф. Syst. Frontiers vol. 7, вып. 4–5, с. 337–358
  3. ^ Марш, SP (1994) Формализация доверия как вычислительной концепции . Докторская диссертация Университета Стирлинга.
  4. ↑ Zimmermann, P. (1993) Pretty Good Privacy User's Guide, Volume I и II. Распространяется с программным обеспечением PGP
  5. ^ Джеймс С. Маккроски, JC (1966) Весы для измерения этики. Речевые монографии, 33, 65–72.
  6. ^ Ремпель, JK, Холмс, JG и Зан, МП (1985): Доверие в близких отношениях. Журнал личности и социальной психологии. т. 49 нет. 1. С. 95–112. 1985 г.
  7. ^ Роттер, JB (1971) Обобщенные ожидания для межличностного доверия. Американский психолог, т. 26 нет. 5 с. 443–52.
  8. ^ Каммингс, LL, и Bromiley, P. (1996) Организационное Trust инвентаризации (ОТИ): Разработка и проверка. В: Крамер, Р. М. и Тайлер, Т. Р.: Доверие к организациям. Публикации Sage.
  9. ^ Макнайт, Д.Х., Червани, Н.Л. (2001) Концептуализация доверия: типология и модель взаимоотношений с клиентами электронной коммерции. Proc. 34-го Гавайского международного Конф. по системным наукам
  10. ^ Corritore, CL и др. (2005) Измерение доверия к веб-сайтам в Интернете: надежность, воспринимаемая простота использования и риск. В: Proc. одиннадцатой Америкской конф. по информационным системам, Омаха, штат Нью-Йорк, США, стр. 2419–2427.
  11. ^ Keser, C. (2003) Экспериментальные игры для проектирования систем управления репутацией. IBM Systems J., т. 42, нет. 3. Статья
  12. ^ Берг, Дж., Дикхаут, Дж., И Маккейб, К. (1995) Доверие, взаимность и социальная история, игры и экономическое поведение 10, 122–142
  13. ^ Бонет, И., Meier, S. (2005) Решив недоверия. Рабочий документ KSG № RWP05-049.
  14. ^ Айрио, С., и Сен, С. (2006) Учимся совершать повторяющиеся игры. В: Proc. Пятого Междунар. Совместная конф. по автономным агентам и многоагентным системам (AAMAS06).
  15. ^ Camerer, C., и Weigelt, K. (1988) Экспериментальные тесты модели репутации последовательного равновесия. Econometrica 56 (1), стр. 1–36.
  16. ^ Fehr, E., Kirchsteiger, G., and Riedl, A. (1993) Препятствует ли справедливость очищению рынка? Экспериментальное исследование. Ежеквартальный журнал экономики 108 (май), стр. 437–60.
  17. ^ Паундстон, W. (1992) Дилемма заключенного. Даблдей, Нью-Йорк. 1992 г.
  18. ↑ Bolton, GE, Elena Katok, E. и Ockenfels, A. (2003) Насколько эффективны электронные механизмы репутации? Экспериментальное исследование.
  19. ^ Адамс, С., и Ллойд, С. (2002) Понимание PKI: концепции, стандарты и соображения по развертыванию. Sams.
  20. Перейти ↑ Zimmermann, P. (ed.) (1994) PGP User's Guide. MIT Press, Кембридж.
  21. ^ Тайрон Грандисон, Т. (2003) Доверительное управление для Интернет-приложений. Кандидатская диссертация, Лондонский университет, Великобритания.
  22. ^ Муи, Л. и др. (2002) Вычислительная модель доверия и репутации. 35-й Гавайский международный Конф. по системным наукам (HICSS).
  23. ^ Richters, О., Пейкшото. TP (2011) Транзитивность доверия в социальных сетях. PLoS ONE 6 (4): e18384. DOI : 10.1371 / journal.pone.0018384
  24. ^ Марш, SP (1994) Формализация доверия как вычислительной концепции. Докторская диссертация Университета Стирлинга.
  25. ^ Gujral Н., DeAngelis Д., Fullam, KK, и Барбер, KS (2006) Моделирование Multi-Dimensional Trust. В: Proc. Пятого Междунар. Конф. по автономным агентам и мультиагентным системам AAMAS-06. Хакодатэ, Япония.
  26. ^ Нильсен, М. и Круков, К. (2004) О формальном моделировании доверия в системах, основанных на репутации. В: Karhumaki, J. et al. (Ред.): Теория навсегда, Очерки, посвященные Арто Саломаа по случаю его 70-летия. Конспект лекций по информатике 3113 Springer.
  27. ^ Абдул-Рахман, А. (2005) Структура для децентрализованного обоснования доверия. Кандидатская диссертация.
  28. ^ Cofta, P. (2006) Недоверие. В: Proc. Восьмого Междунар. Конф. по электронной торговле ICEC'06, Фредериктон, Канада. С. 250–258.
  29. ^ Гамбетта, Д. (2000) Можем ли мы доверять доверию? В: Гамбетта, Д. (ред.) Доверие: установление и разрыв отношений сотрудничества, электронное издание, факультет социологии Оксфордского университета, глава 13, стр. 213–237,
  30. ^ Джосанг, А. (2001) Логика неопределенных вероятностей. Международный журнал неопределенности, нечеткости и систем, основанных на знаниях. Vol. 9 №, стр. 279–311, июнь 2001 г.
  31. ^ Jøsang, A. (2016)
  32. ^ Динг, Л., Чжоу, Л., и Финин, Т. (2003) Доверительный аутсорсинг знаний для агентов семантической сети. 2003 IEEE / WIC Int. Конф. по Web Intelligence, (WI 2003), Галифакс, Канада.
  33. ^ Ries, S. (2009) Расширение байесовских моделей доверия в отношении зависимости от контекста и удобного представления. Материалы симпозиума ACM по прикладным вычислениям 2009 г. (ACM SAC) [1] .
  34. ^ Ries, S .; Хабиб, С.М.; Mühlhäuser, M .; Варадхараджан В. (2011) Certainlogic: логика для моделирования доверия и неопределенности (Краткая статья). Труды 4-й Международной конференции по доверительным и надежным вычислениям (TRUST), Springer [2] .
  35. ^ Falcone, Р., Pezzulo Г., Castelfranchi, C. (2003) Нечеткий подход к подопечным вычислениям Веры-Based. В: Р. Фальконе и др. (Ред.): AAMAS 2002 Ws Trust, Reputation, LNAI 2631 pp. 73–86
  36. ^ Damiani, E. et al. (2003) Методы нечеткой логики для управления репутацией в анонимных одноранговых системах. В Proc. Третьего Междунар. Конф. в области нечеткой логики и технологий, Циттау, Германия.
  37. ^ Сонг, С., Хван, К., и Макван, М. (2004) Интеграция нечеткого доверия для обеспечения безопасности в грид-вычислениях. Proc. В: Proc. IFIP Int. Симпозиум по сетевым и параллельным вычислениям (NPC-2004). LNCS 3222. С. 9–21.
  38. ^ Richters, О., Пейкшото. TP (2011) Транзитивность доверия в социальных сетях. PLoS ONE 6 (4): e18384. DOI : 10.1371 / journal.pone.0018384
  39. ^ Josang, А., и папа, S. (2005) Смысловые Ограничения для Trust транзитивности Второй Азиатско-тихоокеанской конференции по концептуальному моделированию (APCCM2005).
  40. ^ Д. Кверчиа, С. Хейлс, Л. Капра. Легкое распределенное распространение доверия . ICDM'07.
  41. ^ Чанг, Э., Диллион, Т., и Хуссейн, Ф.К. (2006) Доверие и репутация для сервис-ориентированных сред: технологии для построения бизнес-аналитики и доверия потребителей. John Wiley & Sons, Ltd.
  42. ^ Сенц, К. (2002) Комбинация доказательств в теории Демпстера-Шейфера. Архивировано 29 сентября 2007 г.в Wayback Machine . Кандидатская диссертация.
  43. ^ Jøsang, A. (2016)

Источники [ править ]

  • Денчева, С .; Prause, CR; Принц, В. (сентябрь 2011 г.). Динамическая самомодерация в корпоративной вики для повышения качества участия и вклада (PDF) . Труды 12-й Европейской конференции по совместной работе с компьютерной поддержкой (ECSCW 2011). Орхус, Дания. Архивировано из оригинального (PDF) 29 ноября 2014 года.
  • Йосанг, А. (2016), Субъективная логика; Формализм для рассуждений в условиях неопределенности Спрингер, Чам, ISBN 978-3-319-42337-1 
  • Вавилис, С .; Петкович, М .; Занноне, Н. (2014). «Эталонная модель для репутационных систем» (PDF) . Системы поддержки принятия решений . 61 : 147–154. DOI : 10.1016 / j.dss.2014.02.002 .

Внешние ссылки [ править ]

  • http://trustyourplace.com Онлайн и мобильная оценка Базельского института общин и экономики, где вы можете завоевать доверие людей в любом месте.
  • Проект оценки показателей доверия Паоло Масса] - это Wiki, цель которого - проанализировать, понять, закодировать и сравнить на одних и тех же данных все предложенные на данный момент показатели доверия. На странице « Анализируемые показатели доверия» представлена ​​обширная библиография работ по теории и реализации. показателей доверия.
  • Trustcomp.org - это онлайн-сообщество, состоящее из более чем 150 академических и промышленных членов, которые исследуют вычислительное доверительное управление и онлайн-репутацию. Также есть список рассылки .
  • Онлайн-демонстрации субъективной логики.
  • Раф Левиен , 2000. Метрика доверия Advogato . Электронная рукопись.
  • Raph Levien , 2002. HOWTO метаданных метрики доверия, устойчивой к атакам . Электронная рукопись.
  • Метрики доверия - от P2P Foundation
  • Rummble - механизм рекомендаций, основанный на доверительной сети, включая Trust Network API для третьих лиц.