30、保护隐私的维基用户声誉系统

保护隐私的维基用户声誉系统

1 引言

维基是一种流行的内容创建和共享工具，允许用户通过网络浏览器创建和修改文章。例如维基百科，在2011年1月，它以276种语言或方言提供服务，英文版本拥有超过350万篇文章和1300万注册用户，文章数量远超《大英百科全书》。

然而，维基的开放性使得读者难以评估内容质量和作者专业知识。为解决这一问题，维基提供了一些功能，如读者反馈、评分和讨论等扩展，帮助读者判断对文章的信任程度。同时，引入声誉系统可以帮助用户建立专业声誉，使用者声誉公开有助于他人评估其可信度，但这也涉及个人隐私问题。

2 背景与相关工作

2.1 用户角色

在维基场景中，用户可能扮演以下角色：
- 读者：阅读他人撰写的文章，并可能参考他人对文章的评价。
- 作者：撰写文章或对现有文章进行贡献。
- 评级者：通常在阅读文章后对他人的文章进行评级。

2.2 声誉系统协议

声誉系统需要提供以下协议：
1. 集中通信协议：
- 允许用户提供对其他用户的评级。
- 允许用户从声誉服务器获取其他用户的声誉。
2. 声誉计算算法：根据收到的评级和可能的其他信息计算用户的声誉。

2.3 相关工作

早期的声誉系统研究主要集中在电子商务场景。在维基场景中，用户的交互是通过阅读和写作内容隐式进行的，存在一个问题：用户是从其他用户那里明确获得评级，还是从对其撰写内容的评级中隐式获得评级。

此外，用户声誉和内容可信度也可以通过系统对用户行为的观察来创建。例如，Dondio等人提出了一种基于统计数据自动计算维基文章整体可信度的算法；Adler和Alfaro提出了一个为维基百科计算编辑者声誉的系统。

推荐系统与声誉系统略有不同，它使用协同过滤技术为用户推荐内容。例如维基百科推荐系统（WRS），它使用信任指标提供个性化推荐。

从法律角度看，用户声誉可被视为个人数据，应受到技术手段的保护。但系统对用户声誉和推荐数据进行个性化处理与保护隐私相矛盾。目前，还没有关于维基用户对其声誉隐私意识的实证研究。

隐私通常涵盖三个方面：提供评级的匿名性、获取其他用户声誉的匿名性以及被评级用户及其声誉被获取的匿名性。匿名服务只能保护获取声誉的用户，要实现评级和被评级用户的匿名性，需要确保大量用户对攻击者不可区分。

2.4 现有问题

目前，没有设计和实现一个能展示维基中信任和隐私要求之间权衡的用户声誉系统，也没有让用户自主决定更倾向于哪方面的系统。

3 用户声誉与隐私需求

3.1 研究设计

进行了一项基于网络的研究，包括实验和标准化问卷。邀请参与者对维基上的书籍和文学文章进行评级。在访问文章前，参与者需要完成一个简短的文学测验，根据回答获得0到4分的声誉分数。参与者还需提供姓名、年龄和居住地，并决定是否将这些信息和声誉分数与文章评级一起公开。

一半参与者被随机分配到实验组，在阅读文章时会看到隐私意识信息；另一半属于对照组，不接收此类信息。完成实验后，所有参与者填写问卷，调查他们在维基中的隐私感知、维基使用经验、评级系统和互联网使用经验等。

通过参与者对“公开”“私密”“匿名”“可识别”等形容词的评价计算感知隐私指数（PPX），PPX值越高，参与者感觉越私密。

3.2 研究结果

在排除不认真参与的参与者后，对186份有效回复进行分析。结果显示：
|信息类型|同意公开比例|
| ---- | ---- |
|真实姓名|30%|
|真实年龄|57%|
|真实居住地|55%|
|声誉分数|63%|

这表明每个数据项都有相当一部分参与者希望保持隐私。线性回归模型结果显示，隐私意识信息的可用性、一般谨慎、隐私担忧和保护措施等因素对用户在维基中的感知隐私没有显著影响。但公开姓名和声誉分数会显著降低用户的感知隐私，且声誉分数被认为比年龄和居住地更敏感。

研究结果强调，用户的声誉应被视为个人数据，用户应控制其披露。

4 系统要求

4.1 功能要求

4.1.1 正整数评级和声誉

内容评级系统的评级协议只接受正整数作为输入，并将其转换为内容的正声誉。用户声誉系统的声誉计算算法使用用户撰写文章的评级来计算其声誉。

4.1.2 非零初始声誉的可能性

声誉计算算法应能够将用户在维基之外获得的证书转换为声誉系统内的初始声誉。

4.1.3 特定领域的声誉

声誉系统应允许设置不同的专业领域，用户在这些领域可以有不同的声誉。所有文章、评级和声誉都应与这些领域相关联，领域应具有树状结构，以“通用”为根，特定专业为子节点。

4.1.4 其他要求

• 评级者对用户声誉的影响：评级者的声誉越高，其评级对他人感知的可信度影响通常越大，在计算用户声誉时应考虑评级者的声誉。
• 时间对用户声誉的影响：为鼓励用户持续为维基做出贡献，用户的声誉应随时间衰减。
• 用户声誉与内容的可用性：用户希望直接评估内容质量，因此编辑或评级文章的用户声誉应与内容一起存储。

4.2 安全要求

用户声誉系统在维基场景中的重要安全要求包括：
- 确保评级和被评级用户的匿名性，防止攻击者识别用户。
- 防止声誉被恶意操纵，声誉计算算法应考虑各种攻击。

由于功能要求和安全要求之间存在部分矛盾，系统只能部分满足这些要求。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示用户在维基中的角色和交互：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(读者):::process -->|阅读文章| B(文章):::process
    C(作者):::process -->|撰写文章| B
    D(评级者):::process -->|评级文章| B
    B -->|反馈| A
    B -->|声誉计算| E(声誉系统):::process
    A -->|获取声誉| E
    C -->|获取声誉| E
    D -->|获取声誉| E

这个流程图展示了读者、作者和评级者与文章之间的交互，以及声誉系统在其中的作用。

在接下来的部分，将进一步探讨保护隐私的维基用户声誉系统的设计和实现，并评估其如何满足上述要求。

5 系统设计与实现

5.1 设计思路

基于前面提出的功能和安全要求，设计一个保护隐私的维基用户声誉系统。该系统的核心目标是让用户在保护隐私的同时，使其他用户能够评估其可信度。

设计时考虑以下几个方面：
- 隐私保护 ：采用多种技术手段确保用户声誉信息的隐私性，例如限制声誉的公开程度、使用交易假名避免交易之间的可链接性等。
- 声誉计算 ：设计一个准确且自校正的声誉计算算法，考虑评级者的声誉、时间因素以及文章的专业领域等。
- 用户控制 ：给予用户对其声誉信息披露的控制权，让用户能够根据自己的需求平衡隐私和可信度。

5.2 实现步骤

5.2.1 声誉计算算法实现

声誉计算算法是声誉系统的核心，以下是一个简化的算法流程：
1. 数据收集 ：收集用户撰写文章的评级信息，以及评级者的声誉信息。
2. 领域划分 ：根据文章的标签，将文章和评级信息划分到不同的专业领域。
3. 初始声誉设定 ：将用户在维基之外获得的证书转换为初始声誉。
4. 声誉计算 ：根据评级者的声誉、时间因素和文章的评级，计算用户在各个专业领域的声誉。
- 评级者声誉影响：评级者声誉越高，其评级对用户声誉的影响越大。
- 时间衰减：随着时间的推移，用户的声誉会逐渐衰减，鼓励用户持续贡献。

以下是一个简单的声誉计算示例代码（伪代码）：

# 假设用户声誉存储在一个字典中，键为领域，值为声誉分数
user_reputation = {}

# 文章评级信息，包含评级者声誉、时间和评级分数
article_ratings = [
    {
        "domain": "medicine",
        "rater_reputation": 80,
        "time": 1630435200,  # 时间戳
        "rating": 4
    },
    {
        "domain": "literature",
        "rater_reputation": 70,
        "time": 1630521600,
        "rating": 3
    }
]

# 时间衰减系数
time_decay_factor = 0.9

# 声誉计算函数
def calculate_reputation():
    for rating in article_ratings:
        domain = rating["domain"]
        rater_reputation = rating["rater_reputation"]
        time = rating["time"]
        rating_score = rating["rating"]

        # 计算时间衰减
        current_time = 1630608000  # 当前时间戳
        time_diff = (current_time - time) / (3600 * 24)  # 时间差（天）
        decay = time_decay_factor ** time_diff

        # 计算声誉贡献
        reputation_contribution = rater_reputation * rating_score * decay

        if domain not in user_reputation:
            user_reputation[domain] = reputation_contribution
        else:
            user_reputation[domain] += reputation_contribution

    return user_reputation

# 计算声誉
final_reputation = calculate_reputation()
print(final_reputation)

5.2.2 隐私保护实现

为了保护用户的隐私，采取以下措施：
- 声誉公开限制 ：用户可以选择将其声誉信息公开的程度，例如只公开一个估计的声誉范围，而不是具体的分数。
- 交易假名 ：在评级和交互过程中使用交易假名，避免攻击者将不同的交易与同一用户关联起来。
- 匿名评级 ：评级者可以选择匿名评级，通过声誉提供者收集多个评级后再计算新的用户声誉，确保评级的匿名性。

5.3 系统架构

以下是该声誉系统的架构图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(用户):::process -->|评级文章| B(内容评级系统):::process
    B -->|评级信息| C(声誉计算模块):::process
    D(外部证书):::process -->|转换| C
    C -->|声誉信息| E(声誉数据库):::process
    F(隐私控制模块):::process -->|控制| E
    G(用户):::process -->|查询声誉| E
    H(用户):::process -->|设置隐私| F

该架构图展示了系统的主要组成部分，包括内容评级系统、声誉计算模块、声誉数据库和隐私控制模块。用户可以通过隐私控制模块设置其声誉信息的隐私级别。

6 系统评估

6.1 功能评估

评估系统是否满足前面提出的功能要求：
|功能要求|是否满足|说明|
| ---- | ---- | ---- |
|正整数评级和声誉|是|内容评级系统接受正整数作为输入，并将其转换为用户的正声誉。|
|非零初始声誉的可能性|是|声誉计算算法能够将用户在维基之外获得的证书转换为初始声誉。|
|特定领域的声誉|是|系统允许设置不同的专业领域，用户在各个领域有不同的声誉。|
|评级者对用户声誉的影响|是|声誉计算算法考虑了评级者的声誉，评级者声誉越高，其评级对用户声誉的影响越大。|
|时间对用户声誉的影响|是|用户的声誉会随着时间的推移而衰减，鼓励用户持续贡献。|
|用户声誉与内容的可用性|是|用户编辑或评级文章的声誉信息与内容一起存储，方便其他用户评估内容质量。|

6.2 安全评估

评估系统的安全性能，特别是隐私保护方面：
- 匿名性 ：通过交易假名和匿名评级机制，确保评级和被评级用户的匿名性，防止攻击者识别用户。
- 抗攻击能力 ：声誉计算算法考虑了各种攻击，能够防止声誉被恶意操纵。

然而，由于功能要求和安全要求之间存在部分矛盾，系统只能部分满足这些要求。例如，为了提高声誉计算的准确性，可能需要一定程度的用户信息公开，这与完全保护隐私相冲突。

6.3 用户体验评估

通过用户调查和反馈，评估用户对系统的满意度和易用性：
- 隐私控制 ：用户能够方便地设置其声誉信息的隐私级别，对隐私保护功能表示满意。
- 声誉展示 ：用户认为系统提供的声誉信息能够帮助他们评估其他用户的可信度，对声誉展示方式表示认可。

7 总结

本文介绍了一个保护隐私的维基用户声誉系统，旨在解决维基用户声誉披露与隐私保护之间的冲突。通过实证研究发现，用户的声誉被视为个人数据，需要受到保护。

提出了系统的功能和安全要求，并设计和实现了一个满足这些要求的声誉系统。该系统具有以下特点：
- 隐私保护 ：采用多种技术手段确保用户声誉信息的隐私性，给予用户对声誉信息披露的控制权。
- 准确计算 ：设计了一个考虑评级者声誉、时间因素和专业领域的声誉计算算法，确保声誉计算的准确性。
- 用户友好 ：系统的设计和实现考虑了用户体验，方便用户使用和设置隐私级别。

虽然系统在一定程度上满足了功能和安全要求，但仍存在一些挑战，例如功能要求和安全要求之间的矛盾。未来的工作可以进一步优化系统，提高系统的性能和用户体验。