В психологии и социологии метрика доверия — это измерение или метрика степени, в которой один социальный субъект (индивид 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 проектирования виртуальных сообществ , таких как Friendster и LiveJournal .
Доверие избегает простого измерения, поскольку его значение слишком субъективно для универсально надежных метрик, и тот факт, что это ментальный процесс, недоступный для инструментов. Существует сильный аргумент [1] 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 определенную метрику доверия лучше других, поскольку каждая метрика предназначена для разных целей, например, [2] предоставляет определенную схему классификации для метрик доверия. Можно выделить две группы метрик доверия:
Метрики доверия позволяют моделировать доверие [3] и рассуждать о доверии. Они тесно связаны с системами репутации . Простые формы бинарных метрик доверия можно найти, например, в PGP. [4] Первые коммерческие формы метрик доверия в компьютерном программном обеспечении были в таких приложениях, как eBay Feedback Rating. Slashdot ввел свое понятие кармы , зарабатываемой за действия, воспринимаемые как способствующие повышению эффективности группы, подход, который был очень влиятельным в более поздних виртуальных сообществах . [ требуется ссылка ]
Эмпирические метрики фиксируют ценность доверия, исследуя поведение или интроспекцию людей, чтобы определить воспринимаемый или выраженный уровень доверия. Эти методы сочетают теоретические основы (определяющие, что именно они измеряют) с определенным набором вопросов и статистической обработкой результатов.
Готовность к сотрудничеству, а также фактическое сотрудничество обычно используются как для демонстрации, так и для измерения доверия. Фактическое значение (уровень доверия и/или надежности) оценивается по разнице между наблюдаемым и гипотетическим поведением, т. е. тем, которое можно было бы ожидать при отсутствии сотрудничества.
Опросы фиксируют уровень доверия посредством как наблюдений, так и интроспекции, но без участия в каких-либо экспериментах. Респонденты обычно дают ответы на ряд вопросов или утверждений, а ответы структурированы, например, в соответствии со шкалой Лайкерта . Дифференцирующими факторами являются базовая теоретическая база и контекстуальная релевантность.
Одним из самых ранних опросов являются шкалы Маккроски [5] , которые использовались для определения авторитетности (компетентности) и характера (надежности) ораторов. Шкала доверия Ремпела [6] и шкала Роттера [7] довольно популярны для определения уровня межличностного доверия в различных условиях. Организационный опросник доверия (OTI) [8] является примером исчерпывающего, теоретически обоснованного опроса, который можно использовать для определения уровня доверия внутри организации.
Для конкретной области исследований может быть разработан более конкретный опрос. Например, междисциплинарная модель доверия [9] была проверена с помощью опроса, в то время как [10] использует опрос для установления связи между элементами дизайна веб-сайта и воспринимаемой его надежностью.
Другой эмпирический метод измерения доверия — вовлечение участников в эксперименты, рассматривая результаты 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 разработаны таким образом, что их равновесие Нэша 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, приписываемой сотрудничеству.
Оригинальная «игра доверия» была описана в [12] как абстрактная инвестиционная игра между инвестором и его брокером. Игра может быть сыграна один или несколько раз, между случайно выбранными игроками или парами, которые знают друг друга, что даст разные результаты.
Существует несколько вариантов игры, фокусирующихся на различных аспектах доверия как наблюдаемого поведения. Например, правила игры могут быть обращены в то, что можно назвать игрой недоверия [13] , может быть введена декларативная фаза [14] или правила могут быть представлены различными способами, изменяя восприятие участников.
Другие интересные игры, например, игры на доверие с бинарным выбором, [15] игра на обмен подарками, [16] кооперативные игры на доверие, [ нужна ссылка ] и различные другие формы социальных игр. В частности, дилемма заключенных [17] широко используется для связи доверия с экономической полезностью и демонстрации рациональности взаимности. Для многопользовательских игр существуют различные формы моделирования закрытого рынка. [18]
Формальные метрики фокусируются на содействии моделированию доверия, особенно для крупномасштабных моделей, которые представляют доверие как абстрактную систему (например, социальная сеть или сеть доверия ). Следовательно, они могут давать более слабое представление о психологии доверия или в деталях сбора эмпирических данных. Формальные метрики, как правило, имеют прочную основу в алгебре , вероятности или логике .
Не существует общепризнанного способа приписать значение уровню доверия, при этом каждое представление «значения доверия» претендует на определенные преимущества и недостатки. Существуют системы, которые предполагают только двоичные значения, [19] которые используют фиксированную шкалу, [20] где доверие варьируется от −100 до +100 (исключая ноль), [21] от 0 до 1 [22] [23] или от [−1 до +1); [24] где доверие дискретно или непрерывно, одномерно 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 существует разногласие по поводу семантики некоторых значений. Разногласие относительно приписывания значений уровням доверия особенно заметно, когда речь заходит о значении нуля и отрицательных значений. Например, ноль может указывать либо на отсутствие доверия (но не недоверие), либо на отсутствие информации, либо на глубокое недоверие. Отрицательные значения, если они допускаются, обычно указывают на недоверие, но есть сомнение [28], является ли недоверие просто доверием со знаком «минус» или явлением само по себе.
Субъективная вероятность [29] фокусируется на самооценке доверителя относительно его доверия к доверительному управляющему. Такая оценка может быть оформлена как предвосхищение относительно будущего поведения доверительного управляющего и выражена в терминах вероятности. Такая вероятность субъективна, поскольку она специфична для данного доверителя, его оценки ситуации, доступной ему информации и т. д. В той же ситуации другие доверители могут иметь другой уровень субъективной вероятности.
Субъективная вероятность создает ценную связь между формализацией и эмпирическим экспериментированием. Формально субъективная вероятность может извлечь пользу из доступных инструментов вероятности и статистики. Эмпирически субъективную вероятность можно измерить с помощью односторонних ставок. Предполагая, что потенциальный выигрыш фиксирован, сумму, которую ставит человек, можно использовать для оценки его субъективной вероятности транзакции.
Логика для неопределенных вероятностей ( субъективная логика ) была введена Джосангом [30] [31] , где неопределенные вероятности называются субъективными мнениями . Эта концепция объединяет распределение вероятностей с неопределенностью, так что каждое мнение о доверии можно рассматривать как распределение распределений вероятностей, где каждое распределение квалифицируется связанной неопределенностью. Основой представления доверия является то, что мнение (доказательство или уверенность) о доверии можно представить в виде четырехкортежа (доверие, недоверие, неопределенность, базовая ставка), где доверие, недоверие и неопределенность должны в сумме давать единицу и, следовательно, зависят посредством аддитивности.
Субъективная логика является примером вычислительного доверия, где неопределенность изначально заложена в процесс вычислений и видна на выходе. Она не единственная, например, можно использовать похожую четверку (доверие, недоверие, неизвестность, незнание) для выражения значения уверенности, [32] если определены соответствующие операции. Несмотря на сложность представления субъективного мнения, конкретное значение четверки, связанной с доверием, можно легко вывести из серии бинарных мнений о конкретном действующем лице или событии, тем самым обеспечивая сильную 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», «уверенность» и «начальное ожидание». Следовательно, существует биективное отображение между CertainTrust-триплетом и четверкой субъективных мнений.
Нечеткие системы [35] как показатели доверия могут связывать выражения естественного языка с содержательным численным анализом.
Применение нечеткой логики к доверию изучалось в контексте одноранговых сетей [36] для улучшения рейтинга одноранговых сетей. Также для вычислений в грид [37] было продемонстрировано, что нечеткая логика позволяет решать проблемы безопасности надежным и эффективным способом.
Набор свойств, которым должна удовлетворять метрика доверия, варьируется в зависимости от области применения. Ниже приведен список типичных свойств.
Транзитивность — крайне желательное свойство метрики доверия. [38] 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 рассуждений о доверии в более сложных отношениях.
Интуиция, лежащая в основе транзитивности, следует повседневному опыту «друзей друга» ( FOAF ), фундаменту социальных сетей. Однако попытка приписать транзитивности точную формальную семантику выявляет проблемы, связанные с понятием области или контекста доверия. Например, [39] определяет условия ограниченной транзитивности доверия, различая прямое доверие и реферальное доверие. Аналогично, [40] показывает, что простая транзитивность доверия не всегда выполняется, основываясь на информации о модели Advogato , и, следовательно, предложил новые метрики доверия.
Простой, целостный подход к транзитивности характерен для социальных сетей ( FOAF , Advogato ). Он следует повседневной интуиции и предполагает, что доверие и надежность применяются ко всему человеку, независимо от конкретной области доверия или контекста. Если кому-то можно доверять как другу, ему также можно доверять, чтобы рекомендовать или одобрять другого друга. Таким образом, транзитивность семантически действительна без каких-либо ограничений и является естественным следствием этого подхода.
Более тщательный подход различает различные области/контексты доверия и не допускает транзитивности между контекстами, которые семантически несовместимы или неуместны. Контекстуальный подход может, например, различать доверие к определенной компетентности, доверие к честности, доверие к способности формулировать обоснованное мнение или доверие к способности предоставлять надежные советы о других источниках информации. Контекстуальный подход часто используется при составлении услуг на основе доверия. [41] Понимание того, что доверие контекстуально (имеет область), является основой совместной фильтрации .
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 по крайней мере два элементарных оператора:
Точная семантика обоих операторов специфична для метрики. Даже в пределах одного представления все еще существует возможность для различных семантических интерпретаций. Например, для представления как логики для неопределенных вероятностей операции слияния доверия могут быть интерпретированы путем применения различных правил (кумулятивное слияние, усредняющее слияние, слияние ограничений (правило Демпстера), модифицированное правило Демпстера Ягера, унифицированное правило комбинирования Инагаки, правило центрального комбинирования Чжана, дизъюнктивное правило консенсуса Дюбуа и Прада и т. д.). Каждая интерпретация приводит к различным результатам в зависимости от предположений для слияния доверия в конкретной моделируемой ситуации. Подробное обсуждение см. в [42] [43] .
Растущий размер сетей доверия делает масштабируемость еще одним желаемым свойством, что означает, что вычислительно возможно вычислить метрику для больших сетей. Масштабируемость обычно предъявляет два требования к метрике:
Устойчивость к атакам является важным нефункциональным свойством показателей доверия, которое отражает их способность не поддаваться чрезмерному влиянию агентов, которые пытаются манипулировать показателями доверия и которые участвуют в этом недобросовестно (т. е. стремятся злоупотребить презумпцией доверия).
Бесплатный ресурс разработчика программного обеспечения Advogato основан на новом подходе к метрикам доверия, устойчивым к атакам, разработанном Рафом Левиеном . Левиен заметил, что алгоритм PageRank от Google можно считать метрикой доверия, устойчивой к атакам, довольно похожей на ту, что стоит за Advogato.