En psicología y sociología , una métrica de confianza es una medida o métrica del grado en que un actor social (un individuo o un grupo) confía en otro actor social. Las métricas de confianza se pueden resumir de manera que se puedan implementar en las computadoras , lo que las hace de interés para el estudio y la ingeniería de comunidades virtuales , como Friendster y LiveJournal .
La confianza escapa a una simple medición porque su significado es demasiado subjetivo para métricas universalmente confiables, y el hecho de que es un proceso mental, inaccesible para los instrumentos. Existe un fuerte argumento [1] en contra del uso de métricas simplistas para medir la confianza debido a la complejidad del proceso y la "integración" de la confianza que hace que sea imposible aislar la confianza de los factores relacionados.
No existe un conjunto de propiedades generalmente acordado que haga que una métrica de confianza en particular sea mejor que otras, ya que cada métrica está diseñada para cumplir diferentes propósitos, por ejemplo, [2] proporciona cierto esquema de clasificación para las métricas de confianza. Se pueden identificar dos grupos de métricas de confianza:
- Métricas empíricas enfocadas en apoyar la captura de valores de confianza de manera confiable y estandarizada;
- Métricas formales que se enfocan en la formalización que conducen a la facilidad de manipulación, procesamiento y razonamiento sobre la confianza. Las métricas formales se pueden clasificar adicionalmente según sus propiedades.
Las métricas de confianza permiten el modelado de la confianza [3] y el razonamiento sobre la confianza. Están estrechamente relacionados con los sistemas de reputación . Se pueden encontrar formas simples de métricas de confianza binarias, por ejemplo, en PGP. [4] Las primeras formas comerciales de métricas de confianza en software de computadora se encontraban en aplicaciones como Feedback Rating de eBay . Slashdot introdujo su noción de karma , ganado por actividades percibidas para promover la efectividad del grupo, un enfoque que ha sido muy influyente en comunidades virtuales posteriores . [ cita requerida ]
Métricas empíricas
Las métricas empíricas capturan el valor de la confianza al explorar el comportamiento o la introspección de las personas, para determinar el nivel de confianza percibido o expresado. Estos métodos combinan antecedentes teóricos (determinando qué es lo que miden) con un conjunto definido de preguntas y procesamiento estadístico de resultados.
La voluntad de cooperar, así como la cooperación real, se utilizan comúnmente para demostrar y medir la confianza. El valor real (nivel de confianza y / o confiabilidad) se evalúa a partir de la diferencia entre comportamientos observados e hipotéticos, es decir, aquellos que se habrían anticipado en ausencia de cooperación.
Encuestas
Las encuestas capturan el nivel de confianza mediante observaciones o introspección, pero sin participar en ningún experimento. Los encuestados suelen dar respuestas a un conjunto de preguntas o afirmaciones y las respuestas se estructuran, por ejemplo, de acuerdo con una escala Likert . Los factores diferenciadores son el trasfondo teórico subyacente y la relevancia contextual.
Una de las primeras encuestas son las escalas de McCroskey [5] que se han utilizado para determinar la autoridad (competencia) y el carácter (confiabilidad) de los hablantes. La escala de confianza de Rempel [6] y la escala de Rotter [7] son bastante populares para determinar el nivel de confianza interpersonal en diferentes entornos. El Inventario de confianza organizacional (OTI) [8] es un ejemplo de una encuesta exhaustiva basada en la teoría que se puede utilizar para determinar el nivel de confianza dentro de la organización.
Para un área de investigación en particular, se puede desarrollar una encuesta más específica. Por ejemplo, el modelo interdisciplinario de confianza, [9] se ha verificado mediante una encuesta, mientras que [10] utiliza una encuesta para establecer la relación entre los elementos de diseño del sitio web y la confiabilidad percibida del mismo.
Juegos
Otro método empírico para medir la confianza es involucrar a los participantes en experimentos, tratando el resultado de tales experimentos como estimaciones de confianza. Se han probado varios juegos y escenarios similares a juegos, algunos de los cuales estiman la confianza en términos monetarios (ver [11] para una descripción interesante).
Los juegos de confianza están diseñados de manera que su equilibrio de Nash difiera del óptimo de Pareto, de modo que ningún jugador por sí solo pueda maximizar su propia utilidad alterando su estrategia egoísta sin cooperación, mientras que los socios que cooperan pueden beneficiarse. Por tanto, la confianza puede estimarse sobre la base de la ganancia monetaria atribuible a la cooperación.
El "juego de la confianza" original se ha descrito en [12] como un juego de inversión abstracto entre un inversor y su corredor. El juego se puede jugar una o varias veces, entre jugadores elegidos al azar o en parejas que se conocen entre sí, dando resultados diferentes.
Existen varias variantes del juego, centrándose en diferentes aspectos de la confianza como el comportamiento observable. Por ejemplo, las reglas del juego se pueden invertir en lo que se puede llamar un juego de desconfianza, [13] se puede introducir la fase declarativa [14] o se pueden presentar las reglas de diversas formas, alterando la percepción de los participantes.
Otros juegos interesantes son, por ejemplo, los juegos de confianza de elección binaria, [15] el juego de intercambio de regalos, [16] los juegos de confianza cooperativos, [ cita requerida ] y varias otras formas de juegos sociales. Específicamente, el Dilema de los prisioneros [17] se usa popularmente para vincular la confianza con la utilidad económica y demostrar la racionalidad detrás de la reciprocidad. Para los juegos multijugador, existen diferentes formas de simulaciones de mercado cercano [18]
Métricas formales
Las métricas formales se enfocan en facilitar el modelado de confianza, específicamente para modelos a gran escala que representan la confianza como un sistema abstracto (por ejemplo, una red social o una red de confianza ). En consecuencia, pueden proporcionar una comprensión más débil de la psicología de la confianza o en particular de la recopilación de datos empíricos. Las métricas formales tienden a tener una base sólida en álgebra , probabilidad o lógica .
Representación
No existe una forma ampliamente reconocida de atribuir valor al nivel de confianza, y cada representación de un 'valor de confianza' afirma ciertas ventajas y desventajas. Hay sistemas que asumen solo valores binarios, [19] que usan una escala fija, [20] donde la confianza varía de -100 a +100 (excluyendo cero), [21] de 0 a 1 [22] [23] o de [−1 a +1); [24] donde la confianza es discreta o continua, unidimensional o tiene muchas dimensiones. [25] Algunas métricas utilizan un conjunto ordenado de valores sin intentar convertirlos a ningún rango numérico en particular (por ejemplo, [26] Ver [27] para una descripción detallada).
También existe un desacuerdo sobre la semántica de algunos valores. El desacuerdo sobre la atribución de valores a niveles de confianza es especialmente visible cuando se trata del significado de cero y valores negativos. Por ejemplo, cero puede indicar falta de confianza (pero no desconfianza), falta de información o una profunda desconfianza. Los valores negativos, si se permiten, suelen indicar desconfianza, pero existe la duda [28] de si la desconfianza es simplemente confianza con un signo negativo o un fenómeno en sí mismo.
Probabilidad subjetiva
La probabilidad subjetiva [29] se centra en la autoevaluación del fideicomitente sobre su confianza en el fiduciario. Dicha evaluación puede enmarcarse como una anticipación con respecto al comportamiento futuro del fiduciario y expresarse en términos de probabilidad. Esta probabilidad es subjetiva, ya que es específica del 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 probabilidad subjetiva.
La probabilidad subjetiva crea un vínculo valioso entre la formalización y la experimentación empírica. Formalmente, la probabilidad subjetiva puede beneficiarse de las herramientas de probabilidad y estadística disponibles. Empíricamente, la probabilidad subjetiva se puede medir a través de apuestas unilaterales. Suponiendo que la ganancia potencial es fija, la cantidad que una persona apuesta puede usarse para estimar su probabilidad subjetiva de una transacción.
Probabilidades inciertas (lógica subjetiva)
La lógica de las probabilidades inciertas ( lógica subjetiva ) ha sido introducida por Josang, [30] [31] donde las probabilidades inciertas se denominan opiniones subjetivas . Este concepto combina la distribución de probabilidad con la incertidumbre, de modo que cada opinión sobre la confianza puede verse como una distribución de distribuciones de probabilidad donde cada distribución está calificada por la incertidumbre asociada. La base de la representación de la confianza es que una opinión (una evidencia o una confianza) sobre la confianza se puede representar como una tupla de cuatro (confianza, desconfianza, incertidumbre, tasa base), donde la confianza, la desconfianza y la incertidumbre deben sumar uno, y por tanto son dependientes por aditividad.
La lógica subjetiva es un ejemplo de confianza computacional donde la incertidumbre está intrínsecamente incrustada en el proceso de cálculo y es visible en la salida. No es el único, por ejemplo, es posible utilizar un cuatrillo similar (confianza, desconfianza, desconocido, ignorancia) para expresar el valor de la confianza, [32] siempre que se definan las operaciones adecuadas. A pesar de la sofisticación de la representación de la opinión subjetiva, el valor particular de una tupla de cuatro relacionados con la confianza se puede derivar fácilmente de una serie de opiniones binarias sobre un actor o evento en particular, proporcionando así un vínculo fuerte entre esta métrica formal y el comportamiento empíricamente observable. .
Por último, están CertainTrust [33] y CertainLogic. [34] Ambos comparten una representación común, que es equivalente a opiniones subjetivas, pero basada en tres parámetros independientes denominados "calificación promedio", "certeza" y "expectativa inicial". Por lo tanto, existe un mapeo biyectivo entre el triplete de CertainTrust y la tupla de cuatro de opiniones subjetivas.
Lógica difusa
Los sistemas difusos ( [35] ), como métricas de confianza, pueden vincular expresiones del lenguaje natural con un análisis numérico significativo.
La aplicación de la lógica difusa a la confianza se ha estudiado en el contexto de las redes entre pares [36] para mejorar la calificación de los pares. También para la computación en cuadrícula [37] se ha demostrado que la lógica difusa permite resolver problemas de seguridad de manera confiable y eficiente.
Propiedades de las métricas de confianza
El conjunto de propiedades que debe satisfacer una métrica de confianza varía, según el área de aplicación. A continuación se muestra una lista de propiedades típicas.
Transitividad
La transitividad es una propiedad muy deseada de una métrica de confianza. [38] En situaciones en las que A confía en B y B confía en C, la transitividad se refiere a la medida en que A confía en C. Sin transitividad, es poco probable que las métricas de confianza se utilicen para razonar sobre la confianza en relaciones más complejas.
La intuición detrás de la transitividad sigue la experiencia cotidiana de los 'amigos de un amigo' ( FOAF ), la base de las redes sociales. Sin embargo, el intento de atribuir una semántica formal exacta a la transitividad revela problemas relacionados con la noción de ámbito o contexto de confianza. Por ejemplo, [39] define condiciones para la limitada transitividad de la confianza, distinguiendo entre confianza directa y confianza de referencia. De manera similar, [40] muestra que la transitividad de confianza simple no siempre se cumple, según la información del modelo Advogato y, en consecuencia, han propuesto nuevas métricas de confianza.
El enfoque simple y holístico de la transitividad es característico de las redes sociales ( FOAF , Advogato ). Sigue la intuición cotidiana y asume que la confianza y la honradez se aplican a toda la persona, independientemente del alcance o contexto de la confianza en particular. Si se puede confiar en uno como amigo, también se puede confiar en uno para recomendar o respaldar a otro amigo. Por lo tanto, la transitividad es semánticamente válida sin restricciones y es una consecuencia natural de este enfoque.
El enfoque más completo distingue entre diferentes ámbitos / contextos de confianza y no permite la transitividad entre contextos que son semánticamente incompatibles o inapropiados. Un enfoque contextual puede, por ejemplo, distinguir entre la confianza en una competencia particular, la confianza en la honestidad, la confianza en la capacidad de formular una opinión válida o la confianza en la capacidad de proporcionar un consejo confiable sobre otras fuentes de información. A menudo se utiliza un enfoque contextual en la composición de servicios basada en la confianza. [41] La comprensión de que la confianza es contextual (tiene un alcance) es la base de un filtrado colaborativo .
Operaciones
Para que una métrica de confianza formal sea útil, debe definir un conjunto de operaciones sobre valores de confianza de tal manera que el resultado de esas operaciones produzca valores de confianza. Por lo general, se consideran al menos dos operadores elementales:
- fusión que brinda una funcionalidad cuasi-aditiva, permitiendo consolidar valores de confianza provenientes de diversas fuentes;
- descuento que proporciona una funcionalidad cuasi-multiplicativa, que permite descontar el consejo / opinión de confianza proporcionada por una fuente en función de la confianza en la fuente, que es el principio para el cálculo de la confianza transitiva.
La semántica exacta de ambos operadores es específica de la métrica. Incluso dentro de una representación, todavía existe la posibilidad de una variedad de interpretaciones semánticas. Por ejemplo, para la representación como lógica de probabilidades inciertas, las operaciones de fusión de confianza se pueden interpretar aplicando diferentes reglas (fusión acumulativa, fusión promediada, fusión de restricción (regla de Dempster), regla de Dempster modificada de Yager, regla de combinación unificada de Inagaki, combinación de centro de Zhang regla de consenso disyuntivo de Dubois y Prade, etc.). Cada interpretación conduce a resultados diferentes, dependiendo de los supuestos para la fusión de la confianza en la situación particular a modelar. Ver [42] [43] para discusiones detalladas.
Escalabilidad
El tamaño creciente de las redes de confianza hace que la escalabilidad sea otra propiedad deseada, lo que significa que es computacionalmente factible calcular la métrica para redes grandes. La escalabilidad generalmente impone dos requisitos de la métrica:
- La operación elemental (por ejemplo, fusión o descuento) es computacionalmente factible, por ejemplo, que las relaciones entre el contexto de confianza se pueden establecer rápidamente.
- El número de operaciones elementales aumenta lentamente con el crecimiento de la red.
Resistencia al ataque
La resistencia al ataque es una propiedad no funcional importante de las métricas de confianza que refleja su capacidad para no dejarse influir demasiado por agentes que intentan manipular la métrica de confianza y que participan de mala fe (es decir, que pretenden abusar de la presunción de confianza).
El recurso para desarrolladores de software gratuito Advogato se basa en un enfoque novedoso de las métricas de confianza resistentes a los ataques de Raph Levien . Levien observó que el algoritmo PageRank de Google puede entenderse como una métrica de confianza resistente a ataques bastante similar a la que se encuentra detrás de Advogato.
Ver también
- Botón "me gusta
- Integridad
- Web de confianza
- Lógica subjetiva
- Sistema de moderación
Referencias
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enlaces externos
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- Trustcomp.org es una comunidad en línea de más de 150 miembros académicos e industriales que investigan la gestión de la confianza computacional y la reputación en línea. También hay una lista de correo .
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- Métricas de confianza - por P2P Foundation
- Rummble : motor de recomendaciones basado en redes de confianza, que incluye una API de red de confianza para terceros