Метрика доверия

редактировать
Принципиальная схема сети доверия

В психологии и социологии, показатель доверия - это показатель или показатель степени, в которой один социальный субъект (человек или группа) доверяет Еще один социальный деятель. 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 и того факта, что это умственный процесс, недоступный для инструментов. Существует веский аргумент против использования упрощенных метрик 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 разных целей, например предоставляет определенную схему классификации для показателей доверия. Можно выделить две группы показателей доверия:

  • Эмпирические показатели, ориентированные на поддержку сбора значений доверия надежным и стандартизованным способом;
  • Формальные показатели, ориентированные на формализацию, что упрощает манипулирование и обработку и рассуждения о доверии. Формальные метрики могут быть дополнительно классифицированы в зависимости от их свойств.

Метрики доверия позволяют моделировать доверие и делать выводы о доверии. Они тесно связаны с системами репутации. Можно найти простые формы двоичных показателей доверия, например в PGP. 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.

Содержание
  • 1 Эмпирические показатели
    • 1.1 Опросы
    • 1.2 Игры
  • 2 Формальные метрики
    • 2.1 Представление
    • 2.2 Субъективная вероятность
    • 2.3 Неопределенные вероятности (субъективная логика)
    • 2.4 Нечеткая логика
  • 3 Свойства метрик доверия
    • 3.1 Транзитивность
    • 3.2 Операции
    • 3.3 Масштабируемость
    • 3.4 Устойчивость к атакам
  • 4 См. Также
  • 5 Ссылки
  • 6 Источники
  • 7 Внешние ссылки
Эмпирические показатели

Эмпирические показатели отражают ценность доверия путем изучения поведения или самоанализа 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 сотрудничать, как и 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

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 по шкале Лайкерта. Различающими факторами являются лежащие в основе теоретические основы и контекстная релевантность.

Одно из самых ранних исследований - это шкалы Маккроски, которые использовались для определения авторитетности (компетентности) и характера (надежности) говорящих. Шкала доверия Ремпеля и шкала Роттера довольно популярны для определения уровня межличностного доверия в различных условиях. Инвентаризация организационного доверия (OTI) - это пример исчерпывающего теоретического исследования, которое можно использовать для определения уровня доверия в организации.

Для конкретной области исследования может быть разработан более конкретный обзор. Например, междисциплинарная модель доверия была проверена с помощью опроса, в то время как опрос используется для установления взаимосвязи между элементами дизайна веб-сайта и его предполагаемой достоверностью.

Игры

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. Интересный обзор).

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

Первоначальная «игра доверия» была описана 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 наблюдаемому поведению. Например, правила игры могут быть преобразованы в то, что можно назвать игрой недоверия, может быть введена декларативная фаза или правила могут быть представлены различными способами, изменяя восприятие участников.

Другие интересные игры, например, доверительные игры с бинарным выбором, игра с обменом подарками, кооперативные доверительные игры и различные другие формы социальных игр. В частности, дилемма заключенного широко используется, чтобы связать доверие с экономической полезностью и продемонстрировать рациональность, лежащую в основе взаимности. Для многопользовательских игр существуют различные формы моделирования закрытого рынка

Формальные метрики

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.

Представлении

Не существует широко признанного способа приписать значение объекту уровень доверия, при этом каждое представление «ценности доверия» заявляет об определенных преимуществах и недостатках. Существуют системы, которые принимают только двоичные значения, которые используют фиксированную шкалу, где доверительный интервал от -100 до +100 (исключая ноль), от 0 до 1 или от [-1 до +1); где уверенность дискретна или непрерывна, одномерна или имеет много измерений. Некоторые метрики используют упорядоченный набор значений без попытки преобразовать их в какой-либо конкретный числовой диапазон (например, см. Подробный обзор).

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, является ли недоверие просто доверием с отрицательным знаком или отдельным феноменом.

Субъективная вероятность

Субъективная вероятность фокусируется на самооценке доверителя своего доверия к доверительному управляющему. Такая оценка может быть оформлена как прогноз будущего поведения доверительного управляющего и выражена с точки зрения вероятности. Такая вероятность является субъективной, поскольку она характерна для данного доверительного управляющего, их 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 потенциальная прибыль фиксирована, сумма, которую ставит человек, может использоваться для оценки его субъективной вероятности транзакции.

Неопределенные вероятности (субъективная логика)

Логика неопределенных вероятностей (субъективная логика ) была введена Джосангом, где неопределенные вероятности называются субъективными мнениями. Эта элегантная концепция объединяет 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 оценка), где доверие, недоверие и неуверенность должны составлять единицу, и, следовательно, зависят через аддитивность.

Субъективная логика - это пример вычислительного доверия, когда неопределенность изначально заложена в процесс расчета и видна на выходе. Это не единственный, например, Можно использовать подобную четверку (доверие, недоверие, неизвестность, незнание) для выражения ценности уверенности, если определены соответствующие операции. Несмотря на сложность представления субъективного мнения, конкретная ценность четырехкортежного кортежа, связанного с доверием, может быть легко выведена 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 и CertainLogic. 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

Нечеткие системы (), поскольку метрики доверия могут связывать выражения естественного языка с значимым численным анализом.

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

Свойства метрики доверия

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

Транзитивность

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

Интуиция, лежащая в основе транзитивности, основана на повседневном опыте «друзей друга» (FOAF ), основы социальных сетей. Однако попытка приписать транзитивности точную формальную семантику выявляет проблемы, связанные с понятием области доверия или контекста. Например, определяет условия для ограниченной транзитивности доверия, различая прямое доверие и доверие рефералов. Аналогичным образом, на основе информации о модели Advogato показано, что простая транзитивность доверия не всегда выполняется, и, следовательно, были предложены 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 доверия или контекста. Если кому-то можно доверять как другу, можно также доверять и порекомендовать или поддержать другого друга. Следовательно, транзитивность семантически действительна 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 в составе услуг на основе доверия. Понимание того, что доверие является контекстным (имеет область действия), является основой совместной фильтрации.

Операции

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

  • слияние, которое обеспечивает квазиаддитивную функциональность, позволяющую консолидировать доверительные значения, поступающие из нескольких источников;
  • дисконтирование, которое обеспечивает квазимультипликативную функциональность, позволяющую совет / мнение о доверии, предоставленное источником, должно быть сброшено в зависимости от 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 путем применения различных правил (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 для слияния доверия в конкретной моделируемой ситуации. Смотрите подробные обсуждения.

Масштабируемость

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 два требования к метрике:

  • Элементарная операция (например, объединение или скидка) является выполнимой с помощью вычислений, например что отношения между контекстом доверия могут быть быстро установлены.
  • Количество элементарных операций медленно масштабируется с ростом сети.

Устойчивость к атакам

Устойчивость к атакам является важной нефункциональной 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).

Бесплатное программное обеспечение ресурс для разработчиков Advogato основан на новом подходе к устойчивым к атакам метрикам доверия Raph Levien. Левиен заметил, что алгоритм PageRank Google можно рассматривать как показатель доверия, устойчивый к атакам, довольно похожий на тот, что используется в Advogato.

См. Также
Список литературы
Источники
Внешние ссылки
Последняя правка сделана 2021-06-11 13:01:06
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте