Confía en sistema métrico

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En Psicología y Sociología, un métricas de confianza es un medición el grado al que un actor social (un individuo o un grupo) confía en otro actor social. Métricas de confianza pueden ser abstraídas de una manera que puede ser implementada en ordenadores, haciéndolos de interés para el estudio e ingeniería de comunidades virtuales, tales como Friendster y LiveJournal.

Confianza escapa una medición simple porque su significado es demasiado subjetiva para métricas universalmente confiables y el hecho de que es un proceso mental, a los instrumentos de carácter. Hay un argumento fuerte[1] contra el uso de métricas simplistas para medir la confianza debido a la complejidad del proceso y el 'arraigo' de confianza que hace imposible aislar a confianza de factores relacionados. Para una discusión detallada sobre la confianza diferente métricas ver.[2]

No hay ningún conjunto de propiedades que lo hacen mejor que otros, una métrica de particular confianza generalmente acordadas como cada métrica está diseñado para propósitos diferentes, por ejemplo[3] proporciona cierto esquema de clasificación para las métricas de confianza. Se pueden identificar dos grupos de indicadores de confianza:

  • Métricas empíricas centrándose en apoyo a la captura de los valores de la confianza de una manera confiable y estandarizada;
  • Métricas formales que se centran en formalización conduce a la facilidad de manipulación, procesamiento y razonar sobre la confianza. Métricas formales pueden clasificarse más dependiendo de sus propiedades.

Métricas de confianza permiten modelar confianza[4] y el razonamiento sobre la confianza. Están estrechamente relacionados con sistemas de reputación. Formas sencillas de métricas de confianza binaria pueden encontrarse por ejemplo en PGP.[5] Fueron las primeras formas comerciales de métricas de confianza en los programas informáticos en aplicaciones como eBayes la clasificación de retroalimentación. Slashdot introdujo la noción de Karma, ganado por actividades percibidas para promover la eficacia del grupo, un enfoque que ha sido muy influyente en más tarde comunidades virtuales.[citación necesitada]

Contenido

  • 1 Métricas empíricas
    • 1.1 Encuestas
    • 1.2 Juegos
  • 2 Parámetros formales
    • 2.1 Representación
    • 2.2 Probabilidad subjetiva
    • 2.3 Probabilidades inciertas (lógica subjetiva)
    • 2.4 Lógica difusa
  • 3 Propiedades de los indicadores de confianza
    • 3.1 Transitividad
    • 3.2 Operaciones de
    • 3.3 Escalabilidad
    • 3.4 Ataque de la resistencia
  • 4 Véase también
  • 5 Referencias
  • 6 Enlaces externos

Métricas empíricas

Métricas empíricas capturan el valor de la confianza mediante la exploración de la conducta o introspección de personas, para determinar el nivel de confianza percibido o expresado. Estos métodos combinan base teórica (que determinan lo que es que miden) con un conjunto definido de preguntas y procesamiento estadístico de los resultados.

La voluntad de cooperar, así como la cooperación real, comúnmente se utiliza para demostrar tanto medir la confianza. El valor real (nivel de confianza y confiabilidad) es evaluado por la diferencia entre los comportamientos observados e hipotéticas es decir, los que habrían sido anticipado en la ausencia de cooperación.

Encuestas

Encuestas de capturan el nivel de confianza por medio de introspección u observaciones, pero sin incurrir en ningún experimento. Los encuestados generalmente están proporcionando respuestas a un conjunto de preguntas o declaraciones y respuestas por ejemplo están estructuradas según una escala de Likert. Factores diferenciadores son la base teórica subyacente y relevancia contextual.

Una de las primeras encuestas son escalas de McCroskey [6] se han utilizado para determinar la autoridad (competencia) y el carácter (fiabilidad) de los altavoces. Escala de confianza de Rempel [7] y la escala de Rotter [8] son muy populares para determinar el nivel de confianza interpersonal en diferentes contextos. El inventario de confianza organizacional (OTI) [9] es un ejemplo de una encuesta exhaustiva, basada en la teoría de que puede utilizarse para determinar el nivel de confianza dentro de la organización.

Para un área de investigación en particular se puede desarrollar un estudio más específico. Por ejemplo, el modelo interdisciplinario de confianza,[10] se ha comprobado mediante una encuesta mientras [11] utiliza una encuesta para establecer la relación entre elementos de diseño del sitio web y confiabilidad percibida de él.

Juegos

Otro método empírico para medir la confianza es comprometer a los participantes en los experimentos, tratamiento de los resultados de tales experimentos como estimaciones de confianza. Varios juegos y escenarios de juego similares se han intentado, algunos cuyo estimación confianza o confianza en monetario términos (véase [12] para un resumen interesante).

Juegos de confianza están diseñados de manera que su Equilibrio de Nash difieren Óptimo de Pareto para que ningún jugador solo puede maximizar su propia utilidad modificando su estrategia egoísta sin cooperación, mientras que pueden beneficiar a socios cooperantes. Confianza puede estimarse por lo tanto, sobre la base de ganancia monetaria atribuible a la cooperación.

El 'juego de confianza' original se ha descrito en [13] como un juego de inversión abstraída entre un inversionista y su agente. El juego se puede jugar una vez o varias veces, entre los jugadores elegidos al azar o en parejas que se conocen, dando resultados diferentes.

Varias variantes de la existencia del juego, centrándose en distintos aspectos de la confianza como el comportamiento observable. Por ejemplo, las reglas del juego se pueden invertir en lo que puede llamarse un juego de desconfianza,[14] fase declaratoria puede ser introducido [15] o reglas se pueden presentar en una variedad de formas, alterando la percepción de los participantes.

Otros juegos interesantes son por ejemplo juegos de elección binaria confianza,[16] el juego de intercambio de regalos,[17] juegos cooperativos de confianza,[18] y varias otras formas de juegos sociales. Específicamente el dilema de los presos [19] popularmente se utilizan para enlazar confianza con utilidad económica y demostrar la racionalidad detrás de reciprocidad. Para juegos multi-player, existen diferentes formas de simulaciones de mercado cercana [20]

Parámetros formales

Métricas formales centran en facilitar la confianza de modelado, específicamente para los modelos de gran escala que representan confianza como un sistema abstracto (por ejemplo red social o Web de confianza). En consecuencia, puede proporcionar la penetración más débil en la psicología de confianza, o en los datos de recogida de datos empíricos. Métricas formales tienden a tener una bases sólidas Álgebra, probabilidad o lógica.

Representación

Es imposible ampliamente reconocido al valor del atributo con el nivel de confianza, con cada representación de un 'valor de confianza' reclama ciertas ventajas y desventajas. Existen sistemas que asuman solamente valores binarios,[21] que utilicen escala fija,[22] donde confianza oscilan entre -100 a + 100 (mientras excepto cero),[23] de 0 a 1 [24][25] o desde [−1 a + 1);[26] donde confianza discretas o continuas, unidimensionales o tienen muchas dimensiones.[27] Algunas métricas de usan conjunto ordenado de valores sin intentar convertirlos a cualquier rango numérico determinado (ej.:[28] Ver [29] para una descripción detallada.

También hay un desacuerdo sobre la semántica de algunos valores. El desacuerdo con respecto a la atribución de los valores a los niveles de confianza es especialmente visible cuando viene al significado de cero y para valores negativos. Por ejemplo, cero puede indicar o la falta de confianza (pero no la desconfianza), o la falta de información, o una profunda desconfianza. Los valores negativos, si se permite, normalmente indican desconfianza, pero hay una duda [30] Si la desconfianza es simplemente confianza con un signo negativo, o un fenómeno propio.

Probabilidad subjetiva

Probabilidad subjetiva [31] se centra en la autoevaluación del fideicomitente sobre su confianza en el fiduciario. Dicha evaluación puede ser enmarcada como una anticipación sobre el comportamiento futuro del fiduciario y expresada en términos de probabilidad. Tan una probabilidad es subjetiva como es específico para el fideicomitente dado, su evaluación de la situación, la información disponible para él, etc.. En la misma situación otros fideicomitentes pueden tener un nivel diferente de una probabilidad subjetiva.

Probabilidad subjetiva crea un vínculo valioso entre la formalización y experimentación empírica. Formalmente, la probabilidad subjetiva puede beneficiarse de herramientas disponibles de probabilidad y estadística. Empíricamente, probabilidad subjetiva puede ser medido a través de las apuestas de un solo lado. Suponiendo que la ganancia potencial es fijo, la cantidad que una persona apuesta puede utilizarse para estimar su probabilidad subjetiva de una transacción.

Probabilidades inciertas (lógica subjetiva)

La lógica para probabilidades incierto (lógica subjetiva) ha sido introducida por Josang (,[32][33]), sobre la base de la Teoría de Dempster-Shafer de pruebas (e.g.[34] ). Este concepto elegante combina la distribución de probabilidad con incertidumbre, para que cada opinión sobre confianza puede considerarse como una distribución de distribuciones de probabilidad donde cada distribución es calificado por la incertidumbre asociada. La Fundación de la lógica es la observación que la opinión (una evidencia o una confianza) puede ser representada como una 4-tupla (creencia, incredulidad, incertidumbre, atomicidad).

La lógica de las probabilidades inciertas es un ejemplo de una métrica de confianza donde incertidumbre inherentemente está incrustado en el proceso de cálculo y es visible en la salida. No es el único uno, como por ejemplo es posible utilizar otro cuadrúpedo (confianza, desconfianza, desconocido, ignorancia) para expresar el valor de la confianza,[35] mientras se definen las operaciones apropiadas. A pesar de la sofisticación de esta representación, el valor particular de una tupla de cuatro relacionados confiar en puede fácilmente ser derivado de una serie de comentarios binarias sobre un actor particular o evento, proporcionando así un fuerte vínculo entre esta métrica formal y comportamiento empíricamente observable.

Por último, hay CertainTrust [36] y CertainLogic.[37] Ambos comparten una representación común, que es compatible con la lógica subjetiva, pero basado en tres parámetros independientes denominados 'calificación', 'certeza' y 'expectativa inicial'.

Lógica difusa

Sistemas difusos) [38] ), como un fideicomiso métricas pueden vincular las expresiones del lenguaje natural con un significativo análisis numérico.

Aplicación de la lógica difusa a confiar ha sido estudiada en el contexto de redes peer to peer [39] para mejorar la valoración de pares. También para la informatización [40] se ha demostrado la lógica difusa permite para resolver problemas de seguridad de manera confiable y eficiente.

Propiedades de los indicadores de confianza

El conjunto de propiedades que deben ser satisfechos por una métrica de confianza varían dependiendo de la zona de aplicación. Siguiente es una lista de características típicas.

Transitividad

Transitividad es una propiedad muy deseada de una métrica de confianza.[41] En situaciones donde un confía en B y B confía en C, transitividad refiere a la medida en que fideicomisos A C. Sin transitividad, métricas de confianza están probable que se utiliza a razón de la confianza en las relaciones más complejas.

La intuición detrás de transitividad sigue la experiencia cotidiana de 'amigos de un amigo' (FOAF), la Fundación de las redes sociales. Sin embargo, el intento de semántica formal exacta atributo transitividad revela problemas, relacionados con la noción de un contexto. Por ejemplo,[42] define las condiciones de la transitividad limitada de confianza, distinguiendo entre confianza directa y confianza de remisión. Del mismo modo,[43] demuestra que transitividad simple confianza no siempre se mantienen, en base a información sobre la Advogato modelo y, en consecuencia, se han propuesto nuevas métricas de confianza.

El enfoque holístico simple transitividad es característico de las redes sociales (FOAF, Advogato). Sigue la intuición cotidiana y asume que se aplican a toda la persona, sin importar el contexto particular confianza y confiabilidad. Si uno puede confiar como un amigo, uno puede también confiar en recomendar o aprobar a otro amigo. Por lo tanto transitividad es semánticamente válida sin restricciones. y es una consecuencia natural de este enfoque.

El enfoque más exhaustivo distingue entre diferentes contextos de confianza y no permite la transitividad entre contextos que son semánticamente incompatible o inadecuado. Enfoque contextual puede, por ejemplo, distinguir entre confiar en una competencia particular, confianza en la honestidad, confianza en la capacidad de formular una opinión válida, o confiar en la capacidad de consolidar otros comentarios. Enfoque contextual se utiliza a menudo en composición de servicios basado en la confianza.[44] El entendimiento de que la confianza es contextual es una Fundación de una filtrado colaborativo.

Operaciones de

Para que una métrica de confianza formal ser útil, debería definir un conjunto de operaciones sobre valores de confianza, de tal manera que el resultado de esas operaciones produce valores de confianza. Generalmente se consideran por lo menos dos operadores elementales:

  • fusión que proporciona una funcionalidad cuasi-aditiva, lo que permite consolidar los valores de confianza procedentes de diversas fuentes;
  • descuento que proporcionan una funcionalidad cuasi multiplicativa, descontando una confianza por otro.

La misma semántica de ambos operadores son específicos de la métrica. Incluso dentro de una representación, todavía hay una posibilidad para una variedad de semántica. Por ejemplo, para la representación como la lógica de las probabilidades inciertas, las operaciones pueden interpretarse mediante la aplicación de reglas diferentes (Yager es modificado regla de Dempster, papel de combinación unificada de Inagaki, regla de combinación centro de Zhang, Dubois y de Prade regla de consenso disyuntiva etc..). Cada interpretación conduce a resultados diferentes, dependiendo de si la incertidumbre está maximizada, uniformemente distribuidas, minimiza y conflictos de opiniones son excluidos o incluidos en los cálculos. Ver [45] para una discusión detallada.

Escalabilidad

El tamaño creciente de las redes de confianza hacen escalabilidad otra propiedad deseada, lo que significa que es computacionalmente factible para calcular la métrica para redes grandes. Escalabilidad pone generalmente dos requisitos de la métrica:

  • La operación primaria (por ejemplo, la fusión o descuento) es computacionalmente factible, por ejemplo las relaciones entre contexto de confianza pueden ser establecido rápidamente.
  • El número de operaciones elementales escala lentamente con el crecimiento de la red.

Ataque de la resistencia

Ataque de la resistencia es una propiedad no funcional importante de métricas de confianza que refleja su capacidad de no ser excesivamente influenciados por agentes que intentan manipular la métrica de confianza y que participan en mala fe (es decir, que tienen como objetivo a abusar de la presunción de confianza).

El software libre recursos de desarrolladores Advogato se basa en un enfoque novedoso para mediciones de confianza resistente al ataque de Raph Levien. Levien observó que Googlees PageRank algoritmo puede entenderse que una métrica resistente al ataque de confianza bastante similar a la que detrás de Advogato.

Véase también

  • Confianza (sociología)
  • Confiabilidad
  • Web de confianza
  • Lógica subjetiva
  • Sistema de moderación

Referencias

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Enlaces externos

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  • Confiar en el proyecto de evaluación de indicadores de Paolo Massa] es un Wiki, cuyo objetivo es revisar, comprender, código y comparar datos mismo todas las métricas de confianza propuestas hasta ahora... El Página de confiar en métricas analizada proporciona una extensa bibliografía del trabajo sobre la teoría y aplicación de indicadores de confianza.
  • Trustcomp.org es una comunidad online de más de 150 miembros académicos e industriales que investigan el manejo computacional confianza y reputación online. También hay un lista de correo.
  • Demostraciones en línea de la lógica subjetiva.
  • Raph Levien, 2000. Métricas de confianza de Advogato. Manuscrito electrónico.
  • Raph Levien, 2002. Resistente al ataque de confianza métricas metadatos HOWTO. Manuscrito electrónico.
  • Confiar en métricas – por P2P Foundation
  • Rummble – Motor recomendaciones basada en la confianza de redes, incluyendo una API de red de confianza para terceros

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