Felix Juraschek Christian Katzenbach Jan Schneider P2P & Vertrauen Felix Juraschek Christian Katzenbach Jan Schneider
Vorbemerkung P2P Schichten: Konzentration auf soziale, nicht technische Ebene Warum interessant im Kontext von P2P Vertrauen unterstützt durch P2P-Mechanismen P2P-Anwendungen unterstützt durch Vertrauen
Vorgehen Vertrauen als soziales Phänomen Vertrauen im Kontext von P2P Themen und Probleme Mechanismen Anwendungen Status quo: Ebay, Slashdot, Orkut „In Entwicklung“: Vertrauen im Semantic Web Fazit
Vertrauen als soziales Phänomen Vertrauen im Alltag Geld verleihen, Strassenverkehr etc Strategien (Bsp Gebrauchtwagenkauf) Produkt prüfen ( kein Vertrauen nötig) Infos über Verkäufer Annahmen durch Kontext
Vertrauen als soziales Phänomen Vertrauen findet zwischen Akteuren statt Vertrauen geht mit Unsicherheiten um Zukunft Information Vertrauen als „riskante Vorleistung“
Vertrauen als soziales Phänomen Entstehen von Vertrauen Wiederholte Interaktionen Einstellungen ... ... und Fähigkeiten kennenlernen Info aus 2. Hand
Vertrauen als soziales Phänomen Entstehen von Vertrauen unter Fremden Bedingungen für Kooperation Kontinuität der Beziehung Dritte Instanz (Beobachter)
Vertrauen und Nicht-Vertrauen Vertrauen ist wichtig Generell: Vertrauen ist Basis fuer Funktionieren von Gesellschaft Beispiel: Market for ‚lemons‘ (Akerlof [1970]) Vertrauen kann schaden Z.B. Kompetenz-Mangel
Konzeptioneller Rahmen Dimensionen von Vertrauen Intention Kompetenz
Konzeptioneller Rahmen Vertrauen auf verschiedenen Ebenen ggf. Vertrauen in das Medium (die Technologie) Interpersonales Vertrauen Vertrauen in (soziale) Systeme
Vertrauen | Trends Trend zur Institutionalisierung Systemvertrauen Vertrauen in Institutionen Internet ermöglicht neue Transaktionen zwischen Individuen P2P als Reinform
Vertrauen | Zusammenfassung Vertrauen wichtig bei Unsicherheiten Kontinuität bewirkt Vertrauen Kontext und Ziel wichtig Intention und Kompetenz als Dimension Unterschiedliche Ebenen
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Vertrauen & P2P „Paradigmenwechsel“ P2P -> technisch getrieben Wie kann Vertrauen (auf der sozialen Schicht) durch P2P (auch technische) Systeme unterstützt werden? Welche Rolle spielt Vertrauen in P2P-Anwendungen
Anwendungs-Gestaltung “Vertrauensökonomie” [“Freibier heute nur 50 Cent”] Kosten/ Ressourcen “Macht(ver)teilung” [“Kleinvieh macht auch Mist”] Leistungserbringung auf mehrere Knoten verteilen
Mechanismen 1: Identitätenmanagement Langfristigkeit Zugang (Anfangs-Vertrauen) Externe Prüfung/ Validierung Peer-Validierung Identität nicht kostenlos Keine Zugangskriterien Interoperabilität
Mechanismen 2: Vertrauensbasis Produkt/ Content Kontext Reputation Praxis: Hybride Sinnvolle Ausgestaltung abhängig von Offenheit des Systems
Mechanismen 3: Aggregierte & differenzierte Vertrauensmaße Kontextabhängig Praxis: Hybride Sinnvoller Mix abhänigig besonders von Dimension Intention/ Kompetenz (s. nächste Folie)
Mechanismen 3: Aggregierte & differenzierte Vertrauensmaße Intention aggregiert differenziert Kompetenz
Mechanismen 4: globale & lokale Vertrauensmaße potenzielle Transaktion
Global: zentraler Vertrauenswert
Global: zentraler Vertrauenswert !
Global: zentraler Vertrauenswert !
Pro/ Contra globale Vertrauensmaße Effizient Gruppenattacken möglich Keine Individualisierung der Bewertungsmaßstäbe 1 point of failure
Lokal: Vertrauenspfad Transaktion
Lokal: Vertrauenspfad ? Vertrauen! Misstrauen!
Pro/ Contra lokale Vertrauensmaße U.U. ineffizient Gruppenattacken schwieriger Individualisierung Bewertungsmaßstäbe Bildung isolierter Subnetze
Points of failure 1: Zuverlässigkeit Aktionen ohne böse Absicht… [Intendiert -> nächste Folie] “Inkompetente” Bewertungen Achtlosigkeit Zu grober Mechanismus Unterschiedlicher Bewertungskontext Inkonsistente Bewertungsmaßstäbe (abhängig von Community-Homogenität) Suchkosten
Points of failure 2: Attacken Motive Free-riding: Ausnutzen des Systems (Funktionieren aber generell erwünscht) Attacken: System-(Zer)störung (Systemfunktion unerwünscht) Angreiferklassen Einzelne Knoten Gruppen Externe Akteure
Points of failure 2: Attacken Angriffspunkte “von innen” Aufgebaute Reputation ausnutzen, “White-washing” “Ballot stuffing”, “Bad-mouthing” Identitätsdiebstahl Zentralisierte Ressourcen
Zusammenfassung Gestaltung der Anwendung Identitätenmanagement Reputation, Kontext, Produkt/ Content Aggregation vs. Differenzierung Global vs. lokal Points of failure
Vorgehen Vertrauen als soziales Phänomen Vertrauen im Kontext von P2P Themen und Probleme Mechanismen Anwendungen Status quo: Ebay, Slashdot, Orkut „In Entwicklung“: Vertrauen im Semantic Web Fazit
Anwendungen Reife der Anwendung Slashdot Ebay Orkut Orkut Golbeck Risiko
Ebay Auktions-Plattform Transaktionen zwischen Fremden Keine gemeinsame Vergangenheit Keine Annahme zukünftiger Transaktionen Waren mit hohem Wert hohes Risiko Bedarf nach Vertrauensmechanismus
Ebay | Mechanismen Identität: Nutzername und eMail-Adresse Gegenseitige Bewertung nach Transaktion Skala: positiv - neutral - negativ Kurzer Kommentar +1 Archie archie@xyz.com Fred fred@xyz.com
Ebay | Mechanismen Bewertungen global aggregiert Netto-Summe als Kennzahl +1 -1 Fred +1 -1 Pete Archie archie@xyz.com
Ebay | Mechanismen Bewertungen global aggregiert Netto-Summe als Kennzahl +1 -1 -1 Fred 80 Pete Archie archie@xyz.com
? Ebay | Mechanismen Kennzahl und Kommentare für alle einsehbar Archie archie@xyz.com
Ebay | Fazit Globales Vertrauensmass sinnvoll Neue Nutzer starten bei Null Eindimensionales Maß ausreichend Reliabiltät der Wertung gut Identitäts-Management mangelhaft Studien belegen Wirkung des Systems Alternative Mechanismen Intention Kompetenz aggregiert differenziert Ebay
Slashdot | Die Anwendung “News for nerds. Stuff that matters.” Informationsverarbeitung (Input zu großen Teilen von externen Medienorganisationen) Offenheit + Zensurresistenz Organisationsform: Teil des OSDN Sehr großes Wachstum in den letzten Jahren -> Anpassung des Moderationssytems
Slashdot | Moderationssystem rator (B) Ra- ting Karma Meta- Mod. (C) Ra- ting Com- ment Score anonym User (A) Karma (A)
Slashdot | Moderationssystem Content (Score: -1 bis 5) Reputation (Karma) Macht-Verteilung 92,5% ältester Accounts Moderation nur +1 oder -1 Zufällige Verteilung Moderations-Token Keine Moderation eigener Diskussionen
Slashdot | Vertrauenspfad Friends / Foes Fans / Freaks 2 degrees fuer Freunde Comments 6 Punkte hoch / runter
Slashdot | Fazit P2P-Anwendung, die neue Many-to-Many Kommunikation ermoeglicht Beispiel fuer Umgang mit Anonymität/ Reputations-Trade-Off Hybrides Vertrauenssystem Performance generell gut (trotz einiger Probleme) -> auch nach Wachstum sehr beliebt
Orkut | Vertrauensmechanismen Kurze Wiederholung: Orkut stellt Ressourcen für ein soziales Netz zur Verfügung Teilnehmer haben unterschiedliche Ansprüche an ein Vertrauenssystem Warum ist Vertrauen wichtig bei Orkut?
Vertrauen gegenüber Orkut Aus den Orkut Terms of Service: “By submitting, posting or displaying any Materials on or through the orkut.com service, you automatically grant to us a worldwide, non-exclusive, sublicenseable, transferable, royalty-free, perpetual, irrevocable right to copy, distribute, create derivative works of, publicly perform and display such Materials.“1 Orkut kann über alle Daten verfügen Einschränkung für viele Nutzungen Datenschutz generell nicht gegeben 1: von http://orkut.com/terms.html [06.07.2004]
Orkut | Vertrauen zu Peers 1 1. Mechanismus (Einladung): Einladung durch bestehende Nutzer Schaffung von Grundvertrauen Kritik: Praxis: Accounts auch auf anderen Wegen Ein „böser“ Account reicht aus, um beliebig viel weitere zu erstellen Fazit: Mechanismus nicht zuverlässig
Orkut | Vertrauen zu Peers 2 2. Mechanismus (Freunde und Bewertungen): Freundschaften möglich Feinere Differenzierungen seit Kurzem Bewerung in drei Kategorien Kritik: Freundschaft „kostet nichts“ Beide Teilnehmer profitieren ohne weitere Pflichten
Orkut | Vertrauen zu Peers 3 3. Mechanismus (Personenprofil): Kontextbezogenes Vertrauen durch Profil Bewertung durch Freunde des Nutzers wird angezeigt Kritik: Anzeige der Kategoriepunkte nicht offen Bewertungen generell privat
Orkut | Vertrauen zu Peers 4 Anzeige der Wege zu Freunden von Freunden (Weglänge <= 2) Mechanismus ermöglicht schnelles Nachfragen bei Freunden
Orkut | Vertrauen zu Peers 5 Anzahl der Freunde wird angezeigt Kritik: Kriterium nicht sehr aussagekräftig Persönliche Freitext-Statements von Freunden möglich Unterschiedliche Qualität der Statements .
Orkut | Fazit Mechanismen für manche Motivationen (z.B. Geschäftsinteressen) unzureichend Globale Mechanismen (Einladung, Bewertung) anfällig für Missbrauch Kontextbezogenes Vertrauen wichtig Möglichkeit der Gruppenattackierbarkeit In Zukunft verfeinertes System zu erwarten
Trust Networks for the Semantic Web (nach Golbeck et al. [2003]) „Web of Trust“ ein Ziel des semantischen Netzes Technische Hilfsmittel zunächst Priorität (PGP) Forschungsergebnisse zu sozialen Netzen -> Einschätzung von Vertrauen in Bezug auf Inhalt einer Nachricht
Grundlagen (Wiederholung) Soziale Netzwerke komplex als Graphen modellierbar Eigenschaft Small-World-Phenomenon
Kantengewicht abschätzen Wenn zwei Knoten A und C nicht mit einer Kante verbunden sind, ist es wahrscheinlich, dass es einen Weg von A nach C gibt (Small-World-Phenomenon) Aus den Kantengewichten der Wegkanten lassen sich Einschätzungen für das Gewicht der nichtvorhandenen Kante treffen
Themenbezogenes Vertrauen / FOAF Modellierung von themenbezogenem Vertrauen -> Erweiterung zu Multigraphen Wichtig: Standardisierte Formatierung der Daten, damit die Daten maschinenlesbar sind Erweiterte FOAF-Version zur dezentralen Speicherung von Vertrauen
FOAF-Erweiterungen für Implementierung 9 Vertrauens-abstufungen Vertrauen: allgemein oder themenbezogen Verlinkung der FOAF-Dateien Vertrauenskategorien: Distrusts absolutely Distrusts highly Distrusts moderatly Distrusts slightly Trusts neutrally Trusts slightly Trusts moderatly Trusts highly Trusts absolutely
FOAF Applikation Kleine Menge von Seed-Files genügt, um großen Teil des Graphen zu durchsuchen Beispiel: FOAFBot Anwendung für das IRC Netzwerk. Durchsucht bei Anfragen von Klienten untereinander verlinkte FOAF-Dateien Beispiel-Query:
Algorithmen zur Vertrauensberechnung Maximal und minimal schwere Wege: Maximales Vertrauen von A zu B: minimales Gewicht einer Kante auf dem Weg von A nach B Da es wahrscheinlich mehrere Wege gibt, können aus allen Minima ein Minimum und ein Maximum bestimmt werden Ergebnis: Spanne von Vertrauen
Algorithmen zur Vertrauensberechnung 2. Gewichteter Durchschnitt (rekursiver Algorithmus): Für jeden Knoten der direkt mit der Senke verbunden ist, benutzen wir den Wert der Kante von dem Knoten zur Senke Für alle anderen Knoten ist der Wert gleich dem gewichteten Durchschnitt zu allen Nachbarknoten die einen Weg zur Senke haben Daraus ergibt sich folgende Gleichung:
Beispielanwendung Trustmail Trustmail setzt auf den Mozilla Mail Client auf Trust Bewertung wird für jede Mail angezeigt Mails können individuell bewertet werden
Zusammenfassung 1: Vertrauen Vertrauen wichtig bei Unsicherheiten Kontinuität bewirkt Vertrauen Kontext und Ziel wichtig Intention und Kompetenz als Dimension Unterschiedliche Ebenen 2. Erfahrung Vergangenheit + Kooperation Zukunft 3. Wie sieht die Situation aus, welches Interesse habe ich => mal viel mal wenig Vertrauen 4. Intention = will der mir Gutes, Kompetenz: kann er tatsaechlich helfen oder traeumt er nur 5. Zwischen Personen, in soziale Systeme (und Technische Systeme)
Zusammenfassung 2: Mechanismen Gestaltung der Anwendung Identitätenmanagement Reputation, Kontext, Produkt/ Content Aggregation vs. Differenzierung Global vs. lokal Points of failure 1. A) Nix umsonst (Vertrauensoekonomie) B) Machtverteilung
Zusammenfassung 3: Fallstudien/ Ausblick Ebay Slashdot Orkut Web of Trust Unterschiedliche Mechansimen funktionieren je nach Kontext, durch Erfahrungen entstanden Orkut noch jung/ nicht abzusehen, bisher eher ungenuegend Web of Trust: sehr vielversprechend Vertrauen maschinenlesbar zu machen + dezentral gespeichert. U.U. Spam-Bekaempfung, waere schoen offener Standard ABER: auch erhebliche Bedenken / Hindernisse
Quellen: Internet Reputation Research Network: http://databases.si.umich.edu/reputations/ Semantic Web Trust and Security Resource Guide: http://www.wiwiss.fu-berlin.de/suhl/bizer/SWTSGuide/ Trust Metrics Evaluation Project: http://moloko.itc.it/trustmetricswiki/moin.cgi
Quellen: Fallstudie Ebay Ebay: www.ebay.de, www.ebay.com Resnick, Paul, Zeckhauser, Richard, Friedman, Eric, and Kuwabara, Ko. 2000. "Reputation Systems". Communications of the ACM, 43(12), December 2000, 45-48. http://www.si.umich.edu/~presnick/papers/cacm00/ Resnick, Paul and Richard Zeckhauser. 2002. Trust Among Strangers in Internet Transactions: Empirical Analysis of eBay's Reputation System. The Economics of the Internet and E-Commerce. Michael R. Baye, editor. Volume 11 of Advances in Applied Microeconomics. Amsterdam, Elsevier Science. Internet-Quellen zuletzt besucht am 6.7.2004
Quellen: Fallstudien Slashdot, Orkut, Trust Networks Slashdot: www.slashdot.org Lampe, C., Resnick, P. (2004): Slash(dot) and Burn: Distributed Moderation in a Large Online Conversation Space. To appear in Proc. of ACM Computer Human Interaction Conference 2004, Vienna, Austria. www.si.umich.edu/~presnick/papers/chi04/LampeResnick.pdf Orkut: www.orkut.com Trust Networks on the Semantic Web: Golbeck, J. et al. (2003). http://www.mindswap.org/papers/Trust.pdf Internet-Quellen zuletzt besucht am 6.7.2004
Allgemeine Quellen (1) Akerlof, George A. 1970. “The Market for ‘Lemons’: Quality Uncertainty and the Market Mechanism.” Quarterly Journal of Economics, 84(3), pp. 488-500. Castelfranchi, C., Falcone, R. (2003). Social Trust: A Cognitive Approach. www.istc.cnr.it/doc/61a_360p_Trust-libroKluwer.pdf Davies, W. (2003): You don’t know me, but… Social Capital and Social Software, The Work Foundation, London, UK. http://www.theworkfoundation.com/pdf/1843730103.pdf Internet-Quellen zuletzt besucht am 6.7.2004
Allgemeine Quellen (2) Hartmann, Martin und Claus Offe (Hrsg.). 2001. Vertrauen. Die Grundlage des sozialen Zusammenhalts.Campus Verlag, Frankfurt/New York. Preisendörfer, Peter. 1995. "Vertrauen als soziologische Kategorie. Möglichkeiten und Grenzen einer entscheidungstheoretischen Fundierung des Vertrauenskonzepts", Zeitschrift für Soziologie 24 [4], 263-272. Oram, A. [ed.](2001). Peer-to-Peer: Harnessing the Benefits of a Disruptive Technology. O’Reilly & Associates, Sebastopol, CA, USA.
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