Введение

Термин в психологии и социологии, эпизод сериала «Numb3rs».

В психологии и социологии показатель доверия – это измерение или метрика степени, в которой один социальный агент (индивид или группа) доверяет другому социальному агенту. Показатели 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 сложно поддается простому измерению, поскольку его значение слишком субъективно для создания универсально надежных метрик, а также потому, что это ментальный процесс, недоступный для прямого наблюдения. Существуют веские аргументы против использования упрощенных метрик для измерения доверия из-за сложности этого процесса и его «встроенности» в контекст, что делает невозможным изолировать доверие от связанных факторов. Не существует общепринятого набора характеристик, определяющих, какой показатель доверия лучше другого, поскольку каждый показатель разрабатывается для решения различных задач, например, для предоставления определенной схемы классификации показателей доверия. Можно выделить две группы показателей доверия: эмпирические показатели, ориентированные на надежный и стандартизированный сбор данных о степени доверия; и формальные показатели, ориентированные на формализацию, что облегчает манипулирование, обработку и анализ данных о доверии. Формальные показатели могут быть дополнительно классифицированы в зависимости от их свойств. Показатели доверия позволяют моделировать доверие и проводить рассуждения о нем. Они тесно связаны с системами репутации. Простые формы бинарных показателей доверия можно найти, например, в PGP. Первые коммерческие реализации показателей доверия в компьютерном программном обеспечении появились в таких приложениях, как система Feedback Rating на eBay. Slashdot представил концепцию кармы, начисляемой за действия, способствующие эффективности сообщества, подход, оказавший значительное влияние на последующие виртуальные сообщества.

Эмпирические показатели

Эмпирические метрики отражают ценность доверия, исследуя поведение или самоанализ людей для определения воспринимаемого или выраженного уровня доверия. Эти методы сочетают теоретическое обоснование (определение измеряемого параметра) с определенным набором вопросов и статистической обработкой результатов. Готовность к сотрудничеству, а также само сотрудничество, обычно используются для демонстрации и измерения доверия. Реальная величина (уровень доверия и/или благонадежности) оценивается по разнице между наблюдаемым и гипотетическим поведением, то есть тем, которое можно было бы предвидеть при отсутствии сотрудничества.

Опросы

Опросы измеряют уровень доверия посредством наблюдений или самоанализа, но без проведения каких-либо экспериментов. Респонденты обычно отвечают на ряд вопросов или утверждений, а ответы, например, структурируются в соответствии со шкалой Ликерта. Различительными факторами являются лежащая в основе теоретическая база и контекстуальная релевантность. Одним из первых примеров опросов являются шкалы Маккроски, которые использовались для определения авторитетности (компетентности) и характера (надежности) выступающих. Шкала доверия Ремпеля и шкала Роттера достаточно популярны для определения уровня межличностного доверия в различных ситуациях. Организационный инвентарь доверия (OTI) – пример всестороннего, теоретически обоснованного опроса, который можно использовать для определения уровня доверия внутри организации. Для конкретной области исследования может быть разработан более специализированный опрос. Например, междисциплинарная модель доверия была подтверждена с помощью опроса, а также использовался опрос для установления связи между элементами дизайна веб-сайта и воспринимаемой надежностью сайта.

Игры

Другой эмпирический метод измерения доверия — привлечение участников к экспериментам, рассматривая результаты этих экспериментов как оценки уровня доверия. Было опробовано несколько игр и игровых сценариев, некоторые из которых оценивают доверие или уверенность в денежном выражении (см. для интересного обзора). Игры на доверие сконструированы таким образом, что их равновесие Нэша отличается от оптимума Парето, поэтому ни один игрок в одиночку не может максимизировать свою полезность, изменив свою эгоистичную стратегию без сотрудничества, в то время как сотрудничающие игроки могут получить выгоду. Таким образом, доверие можно оценить на основе денежного выигрыша, полученного благодаря сотрудничеству. Оригинальная «игра на доверие» была описана как абстрактная инвестиционная игра между инвестором и его брокером. В игру можно играть один или несколько раз, между случайно выбранными игроками или между парами, которые знакомы друг с другом, что приводит к различным результатам. Существует несколько вариантов этой игры, фокусирующихся на различных аспектах доверия, проявляющихся в наблюдаемом поведении. Например, правила игры можно изменить, создав так называемую «игру на недоверие», можно ввести декларативную фазу или представить правила различными способами, изменяя восприятие участников. Другими интересными играми являются, например, игры доверия с бинарным выбором, игра обмена подарками, кооперативные игры на доверие и различные другие формы социальных игр. В частности, дилемма заключенного широко используется для установления связи между доверием и экономической полезностью, а также для демонстрации рациональности взаимности. Для многопользовательских игр существуют различные формы симуляций рынка.

Формальные показатели

Формальные метрики ориентированы на упрощение построения моделей доверия, особенно для крупномасштабных моделей, представляющих доверие как абстрактную систему (например, социальную сеть или веб доверия). В результате, они могут давать менее глубокое понимание психологии доверия или особенностей сбора эмпирических данных. Формальные метрики обычно опираются на прочную базу алгебры, теории вероятностей или логики.

Представительство

Нет общепризнанного способа оценки уровня доверия, и каждое представление «значения доверия» заявляет о своих преимуществах и недостатках. Существуют системы, которые оперируют только двоичными значениями, используют фиксированные шкалы, где уверенность варьируется от 100 до +100 (исключая ноль), от 0 до 1 или от [-1 до +1), где уверенность дискретная или непрерывная, одномерная или многомерная. Некоторые метрики используют упорядоченный набор значений, не пытаясь привести их к какому-либо конкретному числовому диапазону (например, см. подробный обзор). Также существуют разногласия в отношении семантики определенных значений. Несогласие в отношении присвоения значений уровням доверия особенно проявляется в интерпретации нуля и отрицательных значений. Например, ноль может означать отсутствие доверия (но не недоверие), недостаток информации или глубокое недоверие. Отрицательные значения, если они разрешены, обычно указывают на недоверие, но есть сомнения, является ли недоверие просто доверием с обратным знаком или самостоятельным феноменом.

Субъективная вероятность

Субъективная вероятность фокусируется на самооценке доверяющего относительно его доверия к доверенному лицу. Такая оценка может быть сформулирована как ожидание относительно будущего поведения доверенного лица и выражена в терминах вероятности. Эта вероятность субъективна, поскольку она специфична для данного доверяющего, его оценки ситуации, доступной ему информации и т.д. В той же ситуации другие доверяющие могут иметь иной уровень субъективной вероятности. Субъективная вероятность создает ценную связь между формализацией и эмпирическими экспериментами. Формально, субъективная вероятность может использовать доступные инструменты теории вероятностей и статистики. Эмпирически, субъективную вероятность можно измерить с помощью односторонних ставок. Предполагая, что потенциальный выигрыш фиксирован, сумма ставки может быть использована для оценки субъективной вероятности совершения сделки.

Неопределенные вероятности (субъективная логика)

Логика неопределенных вероятностей (субъективная логика) была предложена Джосангом, 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, при этом каждое распределение характеризуется соответствующей неопределенностью. В основе представления доверия лежит то, что мнение (доказательство или уверенность) о доверии может быть представлено в виде четырехэлементного кортежа (доверие, недоверие, неопределенность, базовая частота), где доверие, недоверие и неопределенность в сумме должны давать единицу и, следовательно, связаны посредством аддитивности. Субъективная логика является примером вычислительного доверия, в котором неопределенность изначально встроена в процесс вычисления и отображается в результате. Это не единственный подход; например, можно использовать аналогичный четырехэлементный кортеж (доверие, недоверие, неизвестность, незнание) для выражения степени уверенности, при условии, что определены соответствующие операции. Несмотря на сложность представления субъективного мнения, конкретное значение четырехэлементного кортежа, относящегося к доверию, можно легко вывести из серии бинарных мнений об определенном субъекте или событии, что обеспечивает прочную связь между этой формальной метрикой и эмпирически наблюдаемым поведением. Наконец, существуют CertainTrust и CertainLogic. Оба используют общее представление, эквивалентное субъективным мнениям, но основанное на трех независимых параметрах: "средний рейтинг", "определенность" и "исходное ожидание". Следовательно, существует взаимно однозначное соответствие между триплетом CertainTrust и четырехэлементным кортежем субъективных мнений.

Нечеткая логика

Нечеткие системы, поскольку метрики доверия могут связывать выражения естественного языка с осмысленной числовой оценкой. Применение нечеткой логики к оценке доверия изучалось в контексте одноранговых сетей для повышения точности рейтингов участников. Кроме того, для распределенных вычислений было показано, что нечеткая логика позволяет решать вопросы безопасности надежным и эффективным способом.

Свойства показателей доверия

Набор свойств, которым должна удовлетворять метрика доверия, варьируется в зависимости от области применения. Ниже приведён список типичных свойств.

Транзитивность

Транзитивность – это высокожелаемое свойство метрики доверия. В ситуациях, когда А доверяет В, а В доверяет С, транзитивность определяет, насколько А доверяет С. Без транзитивности метрики доверия вряд ли будут использоваться для анализа доверия в более сложных взаимоотношениях. Интуиция, лежащая в основе транзитивности, соответствует повседневному опыту «друзей друзей» (FOAF), являющемуся основой социальных сетей. Однако попытка придать транзитивности точную формальную семантику выявляет проблемы, связанные с понятием области или контекста доверия. Например, [автор] определяет условия для ограниченной транзитивности доверия, различая прямое доверие и доверие по рекомендации. Аналогично, [автор] показывает, что простая транзитивность доверия не всегда выполняется, основываясь на данных модели Advogato и, как следствие, предложил новые метрики доверия. Простой, целостный подход к транзитивности характерен для социальных сетей (FOAF, Advogato). Он соответствует повседневной интуиции и предполагает, что доверие и надежность относятся ко всему человеку, независимо от конкретной области доверия или контекста. Если человеку можно доверять как другу, ему также можно доверять в рекомендации или поддержке другого друга. Следовательно, транзитивность семантически обоснована без каких-либо ограничений и является естественным следствием такого подхода. Более глубокий подход различает различные области/контексты доверия и не допускает транзитивности между контекстами, которые семантически несовместимы или неуместны. Контекстный подход может, например, различать доверие к определенной компетенции, доверие к честности, доверие к способности формировать обоснованное мнение или доверие к способности предоставлять надежные советы относительно других источников информации. Контекстный подход часто используется при построении сервисов на основе доверия. Понимание того, что доверие контекстуально (имеет область действия), является основой коллаборативной фильтрации.

Масштабируемость

Растущий размер сетей доверия делает масштабируемость еще одним важным свойством, подразумевая, что вычисление метрики для больших сетей должно быть вычислительно осуществимо. Масштабируемость обычно накладывает два требования к метрике:

Элементарная операция (например, объединение или понижение веса) должна быть вычислительно эффективной, то есть отношения между контекстами доверия должны устанавливаться быстро. Количество элементарных операций должно расти медленно с увеличением размера сети.

Сопротивление атаке

Сопротивляемость атакам — важное нефункциональное свойство метрик доверия, отражающее их способность не подвергаться чрезмерному влиянию агентов, стремящихся манипулировать метрикой доверия и действующих недобросовестно (то есть, намеренно злоупотребляющих презумпцией доверия). Ресурс для разработчиков свободного программного обеспечения Advogato основан на новом подходе к созданию метрик доверия, устойчивых к атакам, разработанном Рафом Левианом. Левиен заметил, что алгоритм PageRank от Google можно рассматривать как метрику доверия, устойчивую к атакам, весьма схожую с той, что лежит в основе Advogato.