Corso Sistemi Telematici A SISTEMI DI GESTIONE DELLA REPUTAZIONE

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1 Corso Sistemi Telematici A SISTEMI DI GESTIONE DELLA REPUTAZIONE Valerio Melani 9 Giugno /06/06 Valerio Melani 1

2 Introduzione Reputazione:opinione o immagine di qualcuno riguardo qualcosa La reputazione è uno dei meccanismi principali per la selezione di un partner Sistemi reputazionali:sistemi di aggregazione e computazione delle valutazioni fornite dagli utenti su dei partner I Sistemi reputazionali rappresentano e gestiscono la reputazione in un sistema telematico, distribuito e dinamico Scopo dei sistemi reputazionali:supporto per la creazione di legami fiduciari, stimolando la cooperazione fra agenti economici sparsi geograficamente (Internet) Esempi principali: ebay, elance, Slashdot, Epinions, Venere 06/06/06 Valerio Melani 2

3 Sistemi Reputazionali-1 Rating: Singola opinione sui risultati di una transazione Ratee: Soggetto valutato; Rater: Soggetto valutatore Collector: Raccoglie i rating dei raters Processor: Aggrega ed elabora i ratings Emitter: Pubblica la reputazione dei soggetti valutati 06/06/06 Valerio Melani 3

4 Sistemi Reputazionali-2 Sistemi reputazionali centralizzati / distribuiti: centralizzate quando esiste un unica entità processor, distribuite quando ne esistono più di una Sistemi reputazionali globali / locali: globali quando esiste un singolo valore reputazionale per agente, locali quando il valore reputazionale dipende dall agente che ha richiesto l informazione (Personalizzazione della reputazione) 06/06/06 Valerio Melani 4

5 Reputazione nel commercio elettronico Effetti emergenti dall implementazione dei sistemi reputazionali: Incrementa la fiducia fra le parti Diminuizione dei prezzi Malgrado non esistano reali incentivi, i feedbacks sono forniti oltre il 50% delle volte (ebay) Oltre ogni aspettativa ragionevole, i feedbacks sono quasi sempre positivi (ebay) I venditori con reputazione migliore vendono più facilmente i loro prodotti Dato che i sistemi reputazionali influenzano notevolmente il comportamento dei consumatori, sorge l esigenza di prevenire le truffe e comportamenti disonesti dei raters 06/06/06 Valerio Melani 5

6 Dimensioni della reputazione La reputazione è un concetto multidimensionale, che quindi presenta tante sfaccettature Dimensione cognitiva: distinzione fra immagine e reputazione, decisioni mentali sulla base di esse Dimensione individuale: giudizio sulla base delle esperienze dirette degli utenti Dimensione sociale: condivisione delle esperienze all interno di una comunità Dimensione ontologica: l opinione complessiva su una entità è il risultato del giudizio su vari aspetti della stessa Dimensione fiduciaria: influenza della reputazione nella formazione dei rapporti fiduciari 06/06/06 Valerio Melani 6

7 Dimensione cognitiva-1 Valutazione sociale:giudizio condiviso da una comunità di agenti, credenza valutativa sull utilità per raggiungere uno scopo Immagine: valutazione globale o media di un dato agente target Reputazione:(secondo la distinzione fatta da Paolucci) processo ed effetto della comunicazione di una valutazione senza la specificazione del valutatore Legame fra la nascita dell immagine e la diffusione della reputazione: L informazione viene acquisita all inizio dall esperienza L esperienza forma una immagine Può essere trasmessa l immagine (specificando il valutatore) o la reputazione (non specificando il valutatore) La presenza di reputazione su un dato target influenza successivamente il comportamento del target e del valutatore 06/06/06 Valerio Melani 7

8 Dimensione cognitiva-2 Tutto ciò rafforza l esito della prima esperienza e delle successive formazioni di immagini Abbiamo una immagine quando è specificata la sorgente dell informazione, altrimenti abbiamo una reputazione La differenza fondamentale è la responsabilità che emerge dalla trasmissione della valutazione Le performance del sistema reputazionale migliorano (in termini di velocità di diffusione delle informazioni) se si consente la diffusione di informazioni senza assunzione di responsabilità (es. REPAGE) 06/06/06 Valerio Melani 8

9 Dimensione cognitiva-3 Decisioni mentali sulla base delle immagini e reputazioni: Livello epistemico: accettazione della credenza fornita da una data immagine o essere d accordo con una data reputazione Livello pragmatico-strategico: utilizzo di una immagine per decidere se interagire o meno con il target Livello memetico: decisione se trasmettere o meno agli altri una propria credenza valutativa (o di altri) su un dato target Immagine e reputazione sono due oggetti distinti, entrambe riguardano le proprietà di un dato agente (attitudine ad avere un comportamento desiderabile), ma operano a due livelli diversi: l immagine è una credenza e la reputazione è una meta-credenza 06/06/06 Valerio Melani 9

10 Dimensione individuale Modella l interazione diretta tra il compratore e il venditore: La reputazione si forma attraverso le esperienze dirette degli utenti Viene preso in considerazione l esito effettivo di una transazione Dimensione sociale-1 Modella la reputazione nell ambito delle relazioni di gruppo: Un individuo eredita le reputazioni condivise dal proprio gruppo di appartenenza Esperienza degli altri membri come completamento dell esperienza personale 06/06/06 Valerio Melani 10

11 Dimensione sociale-2 Stereotipi: insiemi di caratteristiche, preferenze, gusti appartenenti ad un utente, individuabili attraverso la profilazione. Lo stereotipo modella un singolo aspetto dell utente Comunità: insieme di stereotipi che modellano l utente, uno stereotipo per ogni aspetto dell utente Raggruppamento degli utenti: 1) Attraverso il profilo utente vengono individuati gli stereotipi di appartenenza 2) Gli stereotipi identificano la comunità di appartenenza dell utente 3) Tramite tecniche di Collaborative Filtering vengono aggiornati gli stereotipi e comunità di appartenenza 4) Attraverso i raggruppamenti avviene la personalizzazione della reputazione; i profili reputazionali dei providers vengono presentati aggregando la dimensione individuale dell utente con la media pesata della reputazione proveniente dai membri del gruppo (Sistema Locale) 06/06/06 Valerio Melani 11

12 Dimensione sociale-3 Collaborative filtering: con questa tecnica il sistema invita gli utenti a valutare gli oggetti o a divulgare le loro preferenze e interessi, in modo da cercare correlazioni fra di essi, allo scopo di raccomandare nuovi elementi Gli utenti sono raggruppati in base alle opinioni che hanno espresso in passato In base alle congruenze trovate, il sistema decide quali utenti sono più simili I confronti sono sulla base di valutazioni di utenti diversi sugli stessi prodotti Scopi del Collaborative Filtering: 1) Calcolo delle affinità fra gli utenti per inserire gli stessi nelle comunità 2) Suggerimento liste di prodotti/servizi a cui possono essere interessati Problemi del Collaborative Filtering:Le relazioni fra i membri delle comunità sono ricavabili solo se hanno utilizzato lo stesso prodotto 06/06/06 Valerio Melani 12

13 Dimensione sociale-4 Collaborative Filtering e Trust Inferences: Per alleviare il problema della sparsità dei dati si possono utilizzare le Trust Inferences: ampliamento della rete fiduciaria utilizzando ogni esperienza comune che potrebbero avere gli utenti (formazione di una rete fiduciaria virtuale) Con il Collaborative Filtering tradizionale è possibile correlare soltanto gli utenti che hanno avuto esperienze in comune Utilizzando il principio di transitività della fiducia è possibile correlare utenti che non hanno mai avuto nessuna esperienza in comune I risultati migliori si hanno utilizzando solo 2 passi (2 HOP C.F.) 06/06/06 Valerio Melani 13

14 Dimensione ontologica La reputazione di un individuo / prodotto / servizio è composto da più aspetti: La reputazione non può essere composta da un singolo numero, è una quantità vettoriale che rappresenta ogni singolo aspetto dell utente La maggior parte dei Sistemi Reputazionali online (es. ebay) considera un solo aspetto (l affidabilità dell utente) non differenziando il ruolo compratore / venditore, sebbene i loro ruoli siano molto differenti e asimmetrici 06/06/06 Valerio Melani 14

15 Dimensione fiduciaria-1 La fiducia richiede la presenza di due soggetti: trustor e trustee Trustor: colui che si deve fidare del Trustee Interesse del Trustor: valutare l affidabilità del Trustee nel modo più corretto possibile Interesse del Trustee: dipingere l immagine di se stesso nel miglior modo possibile Due tipi di fiducia: 1) Reliability Trust: fiducia indipendente dal contesto, affidabilità percepita (in generale) di qualcuno / qualcosa a cui ci si deve affidare 2) Decision Trust: fiducia dipendente dal contesto, affidabilità percepita in una data situazione, dipende quindi dal rischio 06/06/06 Valerio Melani 15

16 Dimensione fiduciaria-2 Fiducia e Reputazione sono concetti collegati ma non sono la stessa cosa, infatti: 1) Il Trustor può avere fiducia nel Trustee per via della sua buona reputazione 2) Il Trustor può avere fiducia nel Trustee nonostante la sua cattiva reputazione 3) Il Trustor può non avere fiducia nel Trustee nonostante la sua buona reputazione 4) Il Trustor può non avere fiducia nel Trustee per via della sua cattiva reputazione Necessità di un adeguato livello di fiducia nel commercio elettronico: I ruoli dei compratori e dei venditori sono molto asimmetrici il rischio del venditore è limitato, il rischio del compratore è elevato 06/06/06 Valerio Melani 16

17 Dimensione fiduciaria-3 Costruzione della fiducia nel commercio elettronico 1) Il trustor non informato viene a conoscenza del provider 2) Prima di interagire con esso prevalgono i fattori estrinseci (marchio, reputazione, informazioni da terzi) 3) Dopo la prima interazione prevalgono i fattori intrinseci (esperienza personale) 4) Una buona esperienza incrementa il livello di fiducia, una cattiva può far cadere la fiducia sotto la soglia di acquisto 06/06/06 Valerio Melani 17

18 Sanzionamenti e Segnalazioni-1 I due ruoli affidati ai Sistemi Reputazionali Sanzionamento: punizione di comportamenti disonesti Segnalazione: informazione sulla bontà di un prodotto / servizio La progettazione dei due tipi di meccanismi è differente, ma talvolta il sistema li può avere entrambi Il sanzionamento affronta il problema fiduciario Moral Hazard (cooperazione compromessa da comportamenti opportunistici): l obiettivo è promuovere comportamenti onesti dei venditori La segnalazione affronta il problema fiduciario Adverse Selection (cooperazione compromessa dalle asimmetrie informative): l obiettivo è informare i consumatori sulla qualità dei prodotti / servizi 06/06/06 Valerio Melani 18

19 Sanzionamenti e Segnalazioni-2 In molti scenari pratici sono presenti simultaneamente i due problemi fiduciari, e i Sistemi Reputazionali dovrebbero affrontarli entrambi Esempio di Sistema tipo sanzionamento: ebay Esempi di Sistemi tipo segnalazione: Amazon e Epinions EBay: gli utenti non giudicano la qualità dei prodotti, ma l affidabilità di chi vende / compra Amazon: diffonde informazioni sulla qualità di libri, musica, cd, dvd, ecc. 06/06/06 Valerio Melani 19

20 ebay-1 Fondato nel 1995, attualmente è il più grande e conosciuto sito di commercio elettronico Compravendita tramite aste Guadagno di ebay: applicazione di una tariffa di inserzione proporzionale al prezzo d asta più percentuale sull oggetto venduto Oggetto venduto al migliore offerente Dopo la transazione venditori e compratori possono rilasciare un feedback (facoltativamente) Formato dei feedbacks: positivo(+1), neutro(0), negativo(-1) Punteggio di feedback: somma dei feedback di tutti gli utenti, più feedback da parte di un utente non possono variare il punteggio di feedback per più di (-1,+1) 06/06/06 Valerio Melani 20

21 ebay-2 Profilo reputazionale di un utente di ebay: Feedback score: feedback positivi meno feedback negativi Positive feedback: percentuale di feedback positivi rispetto i positivi più negativi Members who left positive: numero utenti che hanno rilasciato un feedback positivo Members who left negative: numero utenti che hanno rilasciato un feedback negativo All positive feedback receives: numero totale di feedback positivi, anche tutti quelli inviati dallo stesso utente 06/06/06 Valerio Melani 21

22 ebay-3 Sommario statistico:numero di rating positivi, negativi, neutro nell ultimo mese, 6 mesi, 12 mesi Bid retractions: numero di offerte ritirate negli ultimi 6 mesi Pregi di ebay: nonostante le persone non abbiano alcun incentivo a inviare feedback, più del 50% delle transazioni riceve un feedback I feedbacks sono quasi sempre positivi Il sistema reputazionale crea valore aggiunto, i compratori sono disposti a pagare l 8% in più per i venditori con alta reputazione Difetti di ebay: la reputazione non prende in considerazione il valore della transazione non viene fatta nessuna distinzione di giudizio fra compratori e venditori non esiste un meccanismo di ricerca dei feedbacks negativi, che essendo i più rari, sono i più significativi 06/06/06 Valerio Melani 22

23 ebay-4 Studi empirici e sperimentali, risultati: I profili reputazionali influenzano sia i prezzi che la probabilità di vendita; gli effetti non sono ben chiari e precisi ma in generale i venditori con punteggio di feedback più alto hanno maggior probabilità di vendita, e vendono a prezzi più alti Fra tutti i componenti del profilo reputazionale di un membro, quelli che influenzano maggiormente il comportamento dei consumatori sono: 1) numero complessivo di feedback positivi e negativi 2) numero di feedback negativi nell ultimo mese 06/06/06 Valerio Melani 23

24 Principali sistemi online-1 Sito Web Categoria Meccanismo di feedback Citysearch Turismo Gli utenti valutano ristoranti, bar, clubs, hotel e negozi. ebay Aste online Compratori e venditori si giudicano dopo ogni transazione. elance Servizi professionali Giudizi sui servizi e sui lavori realizzati dai professionisti. Epinions Opinioni su Gli utenti riportano prodotti/serv giudizi su izi prodotti/servizi; altri utenti giudicano l utilità dei giudizi. Formato dei feedback Valutazione da 1 a 10 su vari aspetti del servizio turistico; valutazione dei rating come utili/inutili. Valutazione positiva/ neutro/ negativa più un breve commento, il valutato può rispondere Valutazione da 1 a 5 più un commento, il valutato può rispondere Valutazione da 1 a 5 su vari aspetti dei prodotti/servizi; valutazione dei ratings come utili/ inutili. Formato del profilo reputazionale Media pesata dei ratings per ogni aspetto, in base ai ratings degli utenti; i commenti possono essere ordinati in base alla loro utilità. Somma dei ratings positivi, negativi e neutro ricevuti durante gli ultimi 6 mesi. Media dei ratings ricevuti negli ultimi 6 mesi Media dei ratings, percentuale dei lettori che hanno trovato utili i commenti. 06/06/06 Valerio Melani 24

25 Principali sistemi online-2 Sito Web Categoria Meccanismo di feedback Google Motore di ricerca Risultati delle ricerche ordinati in base a quanti siti contengono links ad esse [Brin et al. 1998]. Slashdot Forum di Forum in cui i discussione posting sono ordinati e filtrati in base ai ratings ricevuti dai lettori Venere Turismo Gli utenti valutano le strutture ricettive, hotels e appartamenti Amazon E-commerce Gli utenti valutano i prodotti acquistati (libri, cd, dvd) Formato dei feedback Una pagina web viene valutata in base a quanti links puntano ad essa, quanti links puntano ai links alla pagina, eccetera. Valutazioni e commenti. Valutazione da 1 a 5 su vari aspetti dell hotel / appartamento Valutazione da 1 a 5 sui prodotti (libri, cd, dvd), valutazione dei ratings come utili/ inutili Formato del profilo reputazionale Nessun profilo reputazionale pubblicato, l ordinamento è il solo indicatore di reputazione. Nessun profilo reputazionale pubblicato, l ordinamento è il solo indicatore di reputazione. Media dei rating, per ogni aspetto Media dei ratings 06/06/06 Valerio Melani 25

26 REGRET-1 Modello reputazionale a tre dimensioni: individuale, sociale e ontologica Misure reputazionali: Outcomes: esiti dei contratti Impressions: valutazione soggettiva fatta da un agente su un aspetto dell outcome Subjective reputation: reputazione su un dato target, personalizzata per un agente valutatore Dimensioni reputazionali: Individuale: reputazione soggettiva data dalle sole interazioni con il target Sociale: definito il gruppo B di appartenenza del compratore b ed il gruppo S di appartenenza del venditore s, la dimensione sociale definisce: 06/06/06 Valerio Melani 26

27 REGRET-2 1) reputazione soggettiva di b nei confronti del gruppo S 2) reputazione di gruppo di B nei confronti del venditore s 3) reputazione di gruppo di B nei confronti del gruppo S 4) reputazione complessiva, come media pesata fra la reputazione soggettiva individuale e le tre misure reputazionali di gruppo. Ontologica: 06/06/06 Valerio Melani 27

28 REPutation and image among limited autonomous partners: prende in considerazione la dimensione cognitiva della reputazione, basandosi sui concetti di immagine e reputazione Architettura a più livelli interconnessi Predicati del primo livello: Dimensione individuale Contract: contratto, accordo fra compratore e venditore Fulfillments: grado di soddisfazione della transazione Dimensione sociale Witness Reputation: reputazione del venditore (comunicata dal witness) Witness Image: immagine creduta dal witness (comunicata dal witness) Witness TPImage: immagine creduta da terzi (comunicata dal witness) REPAGE-1 06/06/06 Valerio Melani 28

29 Detectors del primo livello: REPAGE-2 Dimensione individuale Inferenza di un Outcome da un Contract e un Fulfillment Dimensione sociale Inferenza di una ValuedInfo da una Witness Information Predicati del secondo livello: Dimensione individuale Outcome: valutazione di come si è concluso il contratto Dimensione sociale ValuedInfo: valutazione di una Witness Information, in accordo alla credibilità della sorgente (utilizzando l immagine e reputazione della stessa) Detector del secondo livello: Inferenza delle immagini e reputazioni a partire dalle valutazioni 06/06/06 Valerio Melani 29

30 Predicati del terzo livello REPAGE-3 Una immagine o reputazione, prima di diventare tale passa una fase di latenza (immagine o reputazione candidata) Reputation Candidate Reputation Image Candidate Image Confirmation: bontà della precedente Witness Information, è simile ad un Outcome, dove il contratto è l informazione fornita dal testimone, sulla base ad esempio dell esperienza diretta Il peso della Confirmation è inferiore a quello del Outcome Detector del terzo livello Inferenza di certezza o dissonanza cognitiva dal calcolo delle immagini e reputazioni 06/06/06 Valerio Melani 30

31 REPAGE-4 Predicati del quarto livello Cognitive dissonance: contraddizione fra due pezzi di informazione che sono rilevanti per la formazione di un giudizio Certainly: conferma della valutazione del target Analizzatore migliora l accuratezza dei predicati cerca di risolvere le dissonanze cognitive, provando a produrre una situazione di certezza 06/06/06 Valerio Melani 31

32 Confronti Ebay REGRET REPAGE Dimensione individuale Si Si Si Dimensione sociale No Si Si Dimensione ontologica No Si No Dimensione cognitiva No No Si Personalizzazione No Si No Formato dei feedbacks Valutazione positiva/ neutro/ negativa Formato profilo reputazionale Somma dei ratings positivi, negativi e neutro ricevuti. Globale Valutazione su ogni aspetto del servizio con un voto fra 1 e +1 Giudizio su ogni aspetto del servizio e complessivo, attraverso medie pesate di reputazioni soggettive, utilizzando le dimensioni individuali, sociali e ontologiche. Locale Valutazione positiva/ negativa come gossip o come risultato interazione Immagine e Reputazione utilizzando algoritmi cognitivi. Globale 06/06/06 Valerio Melani 32

33 Sistemi Reputazionali Distribuiti Ogni agente possiede una propria base di memorizzazione e di elaborazione, e calcola i valori reputazionali dei partners con cui ha interagito e dei conoscenti aggregando tutte le informazioni disponibili. Meccanismi ispirati alle reti P2P Ognuno può comportarsi da venditore e da consumatore La maggior parte dei meccanismi studiati sono variazioni delle Referral Networks: ogni agente della rete P2P chiede le credenziali sun agente target ad un insieme di agenti vicini, i quali a loro volta chiedono ai loro vicini e così via. Le credenziali sono pesate in base alla fiducia che l agente ripone nel vicino 06/06/06 Valerio Melani 33

34 Progetto di meccanismi robusti Nel progetto di un nuovo Sistema Reputazionale vengono effettuate delle scelte sui seguenti aspetti: 1) Il meccanismo deve essere prevalentemente di sanctioning o di signaling? 2) Chi può inviare i feedback (compratori e/o venditori) 3) Granularità dei feedback (set dei possibili reports) 4) Lunghezza della history dei feedback 5) Formato dei profili reputazionali pubblicati 6) Politiche per il trattamento di feedback vuoti 7) Frequenza di aggiornamento dei profili reputazionali 8) Implementazione di meccanismi di protezione contro le truffe e reports disonesti 9) Implementazione di tecniche contro i cambi di identità a basso costo 06/06/06 Valerio Melani 34

35 Ebay: tre valori (positivo, neutro, negativo) Amazon: cinque valori (1-5) Granularità dei feedback Dellarocas ha studiato l impatto della granularità dei feedback sulla cooperazione fra compratori e venditori Sanctiong: l equilibrio che massimizza la cooperazione si realizza quando i reports sono suddivisi in due categorie (good/bad); punizione dopo un report negativo, premio dopo un report positivo Signaling: non è definito se la presenza di granularità più fine dei feedbacks influenza la cooperazione fra le parti Formato profili reputazionali History dei commenti Sommario statistico reports positivi e negativi Valutazione complessiva, come accumulazione o come media 06/06/06 Valerio Melani 35

36 Lunghezza history dei feedback Sanctioning: L efficienza massima introdotta dal meccanismo reputazionale è indipendente dalla lunghezza della history pubblicata; un meccanismo che pubblica l intera history è equivalente a quello che pubblica soltanto l ultimo feedback Nello scenario Moral Hazard lo scopo del meccanismo è minacciare i venditori con punizioni future se il profilo pubblico indica che hanno truffato. Il tempo durante il quale un rating persiste nel profilo influisce solo sulla durata della punizione futura, ma non sulla quantità totale di punizione. Con N=1 viene pagata tutta insieme, con N>1 viene pagata in più rate Signaling: Lo scopo del meccanismo è promuovere l apprendimento sociale, più informazione viene pubblicata e meglio è Sanctioning e Signaling insieme: La cooperazione del venditore è incentivata se viene pubblicata una certa quantità N>1 di feedback, pesando meno quelli passati 06/06/06 Valerio Melani 36

37 Trattamento feedback mancanti Nella maggior parte dei Sistemi Reputazionali online i feedback sono volontari, e ad ogni feedback è associato un costo in termini di tempo e di connessione ad internet Dellarocas propone di trattarli come feedback particolari, e dimostra che la scelta più efficiente è trattarli come feedback positivi Frequenza aggiornamento profili Nella maggior parte dei Sistemi Reputazionali online i profili sono aggiornati ad ogni inserimento di feedback. Nel caso del sanctioning non è la politica ottimale Si può incrementare il livello di cooperazione e l efficienza di mercato aggiornando il profilo ogni K transazioni, pubblicando il sommario statistico delle ultime K transazioni Pregi: Gli eventuali rating fasulli sono ammortizzati su K transazioni Difetti: Gli agenti possono essere incentivati a truffare, pagando le conseguenze soltanto K transazioni dopo 06/06/06 Valerio Melani 37

38 La manipolazione strategica I meccanismi reputazionali hanno una influenza sempre maggiore sul comportamento dei consumatori, ciò incentiva la manipolazione strategica dei feedback inviati Ballot stuffing: un venditore corrompe un gruppo di compratori affinchè lo giudichino con una votazione alta Bad mouthing: un venditore corrompe un gruppo di compratori affinche' giudichino male la concorrenza Discriminazione negativa: un venditore offre un buon servizio a tutti escluso una piccola fetta di compratori che viene discriminata Discriminazione positiva: un venditore offre eccezionalmente un servizio ottimo ad una piccola fetta di individui e un servizio medio ai restanti Cheap pseudonyms:possibilità di scomparire dal sistema reputazionale (eventualmente dopo aver truffato) e ricomparire nello stesso sistema con una nuova identità pulita Sybil attack: possibilità di ottenere più identità per intenti disonesti, ad esempio per il bad-mouthing ed il ballot-stuffing 06/06/06 Valerio Melani 38

39 Tecniche contro la falsa reputazione-1 Collaborative Filtering: clusterizzazione degli utenti per diminuire la probabilità di presenza di rating fasulli nel set utilizzato per il calcolo della reputazione Most Recent Rating:utilizzo unicamente dell ultimo rating di un compratore su un dato venditore, per impedire il flooding di rating fasulli da un dato compratore su un dato venditore Tecnica di Shapiro: utilizzo di una media pesata temporalmente dei rating, dove i più recenti hanno un peso maggiore rispetto i più vecchi; questa tecnica va utilizzata per seguire l evoluzione della qualità dei prodotti/servizi forniti dal provider Intermediario Fiduciario: utilizzo di un Intermediario Fiduciario che autentica i partecipanti nell'ambiente di scambio; Tale eventualmente può mascherare la vera identità dei partecipanti (anonimato controllato) Anonimato controllato: utilizzo di pseudonimi per mascherare la vera identità dei partecipanti al fine di proteggere il sistema dal badmouthing e dalla discriminazione negativa 06/06/06 Valerio Melani 39

40 Tecniche contro la falsa reputazione-2 Filtro mediano: utilizzo della mediana invece della media per calcolare la reputazione media; nel caso in cui i truffatori siano inferiori al 50% il sistema è protetto dal bad-mouthing e dal ballot-stuffing Filtro in frequenza: filtraggio degli utenti che hanno inviato rating al venditore troppo frequentemente; tale tecnica protegge dal flooding di malintenzionati, garantendo che la percentuale di rating fasulli non bloccati dal filtraggio non superi il doppio della percentuale di raters disonesti nell intera comunità Tassa di ingresso: per gli scenari di tipo Moral Hazard, in cui esiste il problema dei cheap pseudonyms, la soluzione ottimale è utilizzare un meccanismo binario che pubblica solo l ultimo rating del provider e che preveda una tassa di ingresso Strong Authentication: il problema dei cheap pseudonyms si risolve senza perdite di efficienza se è possibile usare una autenticazione forte, tramite l ausilio di autorità come le Camere di Commercio (Venditori), tramite la verifica del proprietario della carta di credito(e- Commerce) o l esibizione di documenti di identità presso strutture ricettive(turismo) 06/06/06 Valerio Melani 40

41 Criteri di comparazione-1 In generale è veramente difficile confrontare i sistemi reputazionali, in quanto spesso sono progettati ad hoc per un particolare contesto applicativo Per confrontare la bontà dei modelli è necessario utilizzare un Framework di simulazione: ambiente di simulazione in cui i sistemi si possono confrontare a parità di condizioni al contorno Passi per il confronto di diversi sistemi reputazionali: 1) Utilizzo di un framework di simulazione 2) Definizione dello scenario di interazione fra i vari tipi di agenti 3) Definizione dei criteri di comparazione, le metriche che misurano le performance del sistema 4) Confronto attraverso grafici e diagrammi delle metriche dei vari sistemi Reputation System Simulator (Schlosser): Framework che propone uno scenario semplice, uno spazio di agenti dove ognuno si può comportare sia da compratore che da venditore attraverso lo scambio di servizi/prodotti omogenei 06/06/06 Valerio Melani 41

42 Criteri di comparazione-2 Metriche proposte da Schlosser: Average Reputation (AR): il valore medio della reputazione, per ogni tipo di agente Reputation Bias (RB): deviazione della reputazione, differenza fra AR e la reputazione media corretta(calcolata con feedback corretti), per ogni tipo di agente Transaction Rate (TR): quantità di transazioni avvenute con successo rispetto le ultime 10, per ogni tipo di agente Profit (P): profitto medio, nelle ultime 10 transazioni, per ogni tipo di agente Strenght (S): resistenza contro l attacco di agenti ostili, percentuale critica di agenti ostili oltre la quale il sistema non garantisce più l affidabilità dei profili pubblicati 06/06/06 Valerio Melani 42

43 Criteri di comparazione-3 Tipi di agenti: Honest: agenti che effettuano solo transazioni buone; i rating sono sempre corretti Malicious: agenti che effettuano transazioni buone, neutrali e negative, a scelta; inviano sempre rating negativi Evil: agenti che provano a raccogliere una reputazione alta costruendo un gruppo in cui si conoscono l un l altro. Se un evil trova un altro evil si danno reciprocamente sempre un rating positivo. Dopo averne cercato uno, se non lo trova effettua una transazione neutrale e inviaun rating neutrale Selfish: agenti freeriders, si rifiutano di inviare rating agli agenti e effettuano transazioni neutrali o buone Disturbing: agenti che provano a raccogliere una reputazione alta facendo buone transazioni e rating corretti. Dopo che hanno raggiunto una reputazione alta cambiano comportamento e diventano malicious, finchè la loro reputazione non diventa bassa, scompaiono dal sistema e rientrano 06/06/06 Valerio Melani 43

44 Criteri di comparazione-4 06/06/06 Valerio Melani 44

45 Simulazione Simulazione di ebay con il framework di Schlosser: non è resistente contro la presenza di agenti disturbing resiste con la presenza fino al 50% di agenti evil resiste con la presenza fino al 60% di agenti malicious resiste con la presenza di oltre l 80% di agenti selfish Work in Progress: Modifica del Framework di Schlosser, distinzione fra agenti compratori e agenti venditori Simulazione del Sistema Reputazionale per KAMER Simulazione del Sistema Reputazionale per TISP 06/06/06 Valerio Melani 45