Costruire fiducia nei marketplace decentralizzati
Nuovi metodi garantiscono sicurezza per compratori e venditori nei mercati online.
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Indice
- La Necessità di Fiducia
- Il Ruolo dei Servizi di Fiducia e Reputazione
- Come Funzionano i Punteggi di reputazione
- Sfide nella Raccolta di Feedback
- Un Nuovo Approccio alla Fiducia e Reputazione
- Caratteristiche Chiave del Nuovo Servizio
- Applicazioni del Servizio di Fiducia e Reputazione
- Mercato Multi-Segmento
- Prestazioni nel Tempo
- Previsione dei Futuri Livelli di Fiducia
- Simulazione e Risultati
- Modello di Simulazione
- Impatto dei Segmenti di Mercato
- Prestazioni Basate sul Tempo
- Resistenza alla Manipolazione
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
Con la crescita dello shopping online, creare un ambiente sicuro per compratori e venditori sta diventando sempre più importante. Con la Società 5.0 che punta a unire il mondo digitale e quello reale, la necessità di sistemi affidabili nei mercati decentralizzati è fondamentale. Un modo per affrontare questo problema è attraverso servizi di fiducia e reputazione che forniscono feedback affidabile sui venditori.
La Necessità di Fiducia
Nei mercati online di oggi, i compratori spesso interagiscono con venditori che non hanno mai incontrato prima. Questa mancanza di familiarità può comportare rischi significativi. I compratori vogliono sapere se un venditore può consegnare beni o servizi come promesso. È necessario un sistema affidabile per ridurre queste preoccupazioni. Con i mercati decentralizzati, non c'è un'autorità centrale che monitora le transazioni, rendendo ancora più difficile valutare l'affidabilità di un venditore.
Il Ruolo dei Servizi di Fiducia e Reputazione
I servizi di fiducia e reputazione sono progettati per aiutare i compratori a trovare venditori fidati. Questi servizi raccolgono e analizzano il feedback sui venditori e forniscono un punteggio di reputazione basato sul comportamento passato. Questo punteggio aiuta i compratori a fare scelte informate quando devono decidere con chi trattare nel mercato.
Punteggi di reputazione
Come Funzionano iI punteggi di reputazione servono come riassunto delle prestazioni di un venditore. Questi punteggi sono calcolati utilizzando informazioni provenienti da transazioni precedenti, permettendo una valutazione più obiettiva rispetto al feedback tradizionale dei compratori, che può essere di parte. Fornendo un quadro più accurato, i compratori possono sentirsi più sicuri nelle loro scelte.
Sfide nella Raccolta di Feedback
La qualità del feedback fornito dai compratori è essenziale per l'efficacia dei servizi di fiducia e reputazione. Diversi compratori possono percepire le loro esperienze in modo differente, portando a incongruenze nel feedback. Questa soggettività rende difficile determinare la veridicità delle recensioni. Per affrontare questo, si stanno sviluppando sistemi in grado di analizzare obiettivamente i risultati delle transazioni e fornire feedback affidabile.
Un Nuovo Approccio alla Fiducia e Reputazione
È stato proposto un nuovo servizio di fiducia e reputazione per affrontare queste problematiche, traendo ispirazione dalla teoria della probabilità. Questo servizio mira a ridurre l'incertezza sul feedback dei compratori offrendo un approccio più strutturato e analitico per misurare le prestazioni di un venditore.
Caratteristiche Chiave del Nuovo Servizio
Contratti Intelligenti: Ogni transazione ha un contratto intelligente associato che fornisce automaticamente feedback su quanto bene il venditore ha rispettato i propri obblighi. Questo sostituisce le recensioni inaffidabili dei compratori con valutazioni più obiettive.
Punteggi di Reputazione Locale: Il servizio si concentra sulla creazione di punteggi di reputazione specifici per singoli segmenti di mercato, evitando che i venditori sfruttino una buona reputazione in un'area per ingannare i compratori in un'altra.
Prestazioni Variabili nel Tempo: Il servizio considera che le prestazioni di un venditore possono cambiare nel tempo. I punteggi di reputazione più vecchi vengono scontati, permettendo che le prestazioni più recenti abbiano maggior peso.
Predizioni a Lungo Periodo: Il servizio può fare previsioni sui futuri livelli di fiducia e reputazione di un venditore basandosi sul comportamento passato, anche con informazioni incomplete.
Applicazioni del Servizio di Fiducia e Reputazione
Questo nuovo servizio di fiducia e reputazione può essere applicato in vari scenari per migliorare l'esperienza dei compratori.
Mercato Multi-Segmento
In un mercato con diversi segmenti basati sui prezzi degli articoli, un venditore potrebbe avere una forte reputazione in un segmento ma un cattivo storico in un altro. Collegando i punteggi di reputazione a segmenti specifici, il sistema mitiga i rischi. Ad esempio, un venditore potrebbe avere un'eccellente reputazione nella vendita di beni a basso costo ma usare quella reputazione per manipolare i compratori in transazioni di maggiore valore. Il nuovo servizio affronta questo mantenendo punteggi separati per ciascun segmento.
Prestazioni nel Tempo
A volte, i venditori possono migliorare o peggiorare le loro prestazioni a causa di vari fattori, come curve di apprendimento o cambiamenti di strategia. Il nuovo servizio consente a queste fluttuazioni dando maggiore enfasi alle prestazioni recenti. In questo modo, i venditori non possono fare affidamento su punteggi di reputazione obsoleti quando le loro capacità attuali differiscono significativamente.
Previsione dei Futuri Livelli di Fiducia
La capacità di prevedere i livelli di fiducia può avvantaggiare notevolmente i compratori. Se un venditore ha uno storico costante, le future transazioni hanno maggiori probabilità di andare a buon fine. Analizzando le prestazioni passate, il servizio può stimare quanto è probabile che un venditore rispetti i propri obblighi nelle prossime transazioni.
Simulazione e Risultati
L'efficacia di questo servizio di fiducia e reputazione può essere valutata attraverso simulazioni che imitano transazioni reali nei mercati. In queste simulazioni, viene creato un mercato decentralizzato in cui compratori e venditori interagiscono sotto condizioni controllate.
Modello di Simulazione
Il modello include più venditori che effettuano transazioni con vari compratori. Ogni transazione ha un risultato che viene tracciato: o è andata a buon fine (il venditore ha rispettato i propri obblighi) o è fallita.
Impatto dei Segmenti di Mercato
I risultati delle simulazioni mostrano come i venditori si comportano in diversi segmenti di mercato. Ad esempio, un venditore potrebbe avere prestazioni eccezionali nei beni a basso costo ma faticare a mantenere quelle prestazioni quando tratta beni di alto valore. Analizzando le prestazioni attraverso i segmenti, il sistema può fornire punteggi di reputazione personalizzati che riflettono le abilità di un venditore in aree specifiche.
Prestazioni Basate sul Tempo
Ulteriori simulazioni esaminano come i punteggi di fiducia dei venditori cambiano nel tempo. I risultati indicano che incorporare dati sulle prestazioni recenti porta a valutazioni più accurate dell'attuale affidabilità di un venditore.
Resistenza alla Manipolazione
Il sistema dimostra anche resistenza alla manipolazione, come venditori disonesti che cercano di falsificare i loro punteggi di reputazione. Assicurando che le misure di fiducia siano collegate a segmenti di mercato e transazioni specifiche, il servizio minimizza l'impatto di pratiche ingannevoli.
Conclusione
Con l'aumento dello shopping online e la crescente necessità di sistemi di fiducia affidabili, questo nuovo approccio ai servizi di fiducia e reputazione rappresenta un passo avanti importante. Utilizzando contratti intelligenti, fornendo punteggi di reputazione locali e tenendo conto delle prestazioni variabili nel tempo, i compratori possono prendere decisioni più informate nei mercati decentralizzati. Questo servizio non solo aumenta la fiducia, ma incoraggia anche pratiche eque all'interno del mercato.
Man mano che il panorama digitale evolve, sarà essenziale continuare la ricerca sui servizi di fiducia e reputazione. Sviluppi futuri potrebbero portare a sistemi ancora più sofisticati che aumentano la fiducia dei compratori e migliorano l'esperienza complessiva dello shopping online, creando un ambiente più sicuro e affidabile per tutti gli utenti.
Titolo: Towards Trust and Reputation as a Service in a Blockchain-based Decentralized Marketplace
Estratto: Motivated by the challenges inherent in implementing trusted services in the Society 5.0 initiative, we propose a novel trust and reputation service for a decentralized marketplace. We assume that a Smart Contract is associated with each transaction and that the Smart Contract is responsible for providing automatic feedback, replacing notoriously unreliable buyer feedback by a more objective assessment of how well the parties have fulfilled their obligations. Our trust and reputation service was inspired by Laplace Law of Succession, where trust in a seller is defined as the probability that she will fulfill her obligations on the next transaction. We offer three applications. First, we discuss an application to a multi-segment marketplace, where a malicious seller may establish a stellar reputation by selling cheap items, only to use their excellent reputation to defraud buyers in a different market segment. Next, we demonstrate how our trust and reputation service works in the context of sellers with time-varying performance by providing two discounting schemes wherein older reputation scores are given less weight than more recent ones. Finally, we show how to predict trust and reputation far in the future, based on incomplete information. Extensive simulations have confirmed our analytical results.
Autori: Stephen Olariu, Ravi Mukkamala, Meshari Aljohani
Ultimo aggiornamento: 2024-03-01 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2403.04779
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.04779
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.