Trust & reputation models for human sensor observations [Elektronische Ressource] / Mohamed Bishr. Betreuer: Werner Kuhn

© Mohamed Bishr, University Of Münster, Institute For Geoinformatics

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• Publié par: westfalische_wilhelms-universitat_munster
• Publié le: 01 janvier 2011
• Nombre de lectures: 16
• Langue: English
• Poids de l'ouvrage: 6 Mo

Extrait

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.  Geoinformatik
T R U S T & R E P U TAT I O N M O D E L S F O R H U M A N
S E N S O R O B S E RVAT I O N S
Inaugural-Dissertation zur Erlangung des Doktorgrades der
Naturwissenschaften im Fachbereich Geowissenschaften der
Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Westfälischen
Wilhelms-Universität Münster
vorgelegt von
Mohamed Bishr
aus Kairo, Ägypten
im März 2011T R U S T & R E P U TAT I O N M O D E L S F O R H U M A N S E N S O R
O B S E RVAT I O N S
mohamed bishr
Doctoral Degree
March 2011Mohamed Bishr: Trust & Reputation Models for Human Sensor Observa-
tions, Doctoral Degree, © March 2011
dekan:
Prof. Dr. Hans Krep
supervisors:
Prof. Dr. Werner Kuhn
Prof. Dr. Matt Dukham
location:
Münster, Germany
time frame:
March 2011To the fine people who put their life on the line to free our country -
Egypt!A B S T R A C T
The emergence of Web 2.0 and its hallmark phenomenon - user gen-
erated content - extended to the field of GIScience. User generated
content is exemplified in GIScience through Volunteered Geographic
Information (VGI). Users who were traditionally consumers of geospa-
tial information are now volunteering geospatial information on a large
scale by acting as sensors to their environment. However, this comes at
a price. Inherent in VGI is a lack of knowledge about the traditional GI
quality criteria. Also, volunteers are not necessarily experts, have differ-
ent backgrounds, and varying motivations to contribute data. Therefore,
not all provided information is valuable, and may even be fraudulent
or misleading. This research proposes a trust and reputation based
approach to develop quality assessment methods for human sensor
observations. The approach presented in this thesis has two aspects.
First, we provide an ontological account of trust and reputation as
measures for quality assessment of human sensor observations. The
ontological account is based on earlier work on a functional ontology for
observation and measurement for the sensor web that is grounded in the
DOLCE foundational ontology. We extend the ontology with trust and
reputation and implement a use case scenario of the human sensor web
for water monitoring. Our ontological account shows how to integrate
trust and reputation models as quality measure in the human sensor
web. The ontological account is developed as an algebraic specification
in the Haskell functional language which acts also as a simulation for
the developed use case.
Second, we develop the notion of informational trust as being me-
diated by interpersonal trust to enable trusting information. We then
propose the novel paradigm of spatially and temporally sensitive in-
formational trust and reputation models. We develop two different
computational models for triage, filtering and quality assessment of
VGI and human sensor observations based on our spatial-temporal
informational trust and reputation. The first model is temporally sensi-
tive where trust in human sensor observations decays over time. The
second model is spatially sensitive where the spatial contexts of the
volunteers and the observations are explicitly integrated in the model’s
computations. We develop agent based simulation models to simulate
the human sensor web for water monitoring use case and apply our
computational models. Our analysis shows that the developed models
are effective tools for triage, filtering and quality assessment of human
sensor observations. Furthermore, the integration of space and time in
our trust and reputation models has a positive impact on the models’
performance.
Z U S A M M E N FA S S U N G
Die Entstehung des Web2.0 und sein Hauptmerkmal - Nutzer-generierte
Inhalte - reichen bis in die Geoinformationswissenschaften. Nutzer-
generierte Inhalte werden in den Geoinformationswissenschaften durch
so genannte Volunteered Geographic Information (VGI), d.h. freiwillig
viizur Verfügung gestellten Geoinformationen, verkörpert. Nutzer, die
traditionell nur als Konsumenten von Geoinformationen auftreten,
stellen nun selbst Geoinformationen zu Verfügung und betätigen sich
in großem Umfang als Sensoren ihrer Umwelt. Dieses Phünomen hat
jedoch seinen Preis, denn Qualitätskriterien herkömmlicher Geoinfor-
mationen fehlen den VGI. Weiterhin sind freiwillig Beitragende oftmals
keine Experten auf dem Gebiet, haben verschiedene Hintergründe
und Erfahrungen so wie unterschiedliche Beweggründe Daten bere-
itzustellen. Deshalb ist nicht jeder Beitrag von VGI wertvoll, und kann
sogar irreführend oder falsch sein. Die hier vorgestellte Forschungsar-
beit schlägt einen Ansatz basierend auf Vertrauen (Trust) und Reputa-
tion (Reputation) der Beitragenden vor um die Qualität von Beobach-
tungen von menschlichen Sensoren zu beurteilen. Der in dieser Arbeit
vorgestellte Ansatz hat zwei Aspekte.
Zuerst werden die Begriffe Vertrauen und Reputation als Maße für
die Bewertung der Qualität von Beobachtungen menschlicher Sensoren
ontologisch beschrieben. Die ontologische Beschreibung basiert auf
früheren Forschungsarbeiten zu einer in der Basisontologie DOLCE ve-
rankerten funktionalen Ontologie von Beobachtungen und Messungen
(functional ontology for observations and measurements) für Sensor-
netzwerke. Diese Ontologie wird um Vertrauen und Reputation er-
weitert und ein Anwendungsfall eines menschlichen Sensornetzwerks
zur Wasserüberwachung umgesetzt. Die ontologische Beschreibung
verdeutlicht wie Modelle von Vertrauen und Reputation als Maße für
die Qualität in menschlichen Sensornetzwerken eingesetzt werden kön-
nen. Die ontologische Beschreibung wurde in Form einer algebraischen
Spezifikation in Haskell entwickelt und dient gleichzeitig als Simulation
des Anwendungsfalls.
Als zweites wird der Begriff des informational Trust entwickelt, welcher
vom zwischenmenschlichen Vertrauen in den Informationsanbieter ab-
strahiert. Daraufhin wird ein neues Paradigma für raum- und zeitsensi-
tive Modelle von Vertrauen und von Reputation vorgestellt. Basierend
auf raum- und zeitsensitiven informational Trust und Reputation wer-
den zwei Computermodelle zur Sichtung, Filterung und Qualitats-
bewertung von VGI und menschlichen Beobachtungen entwickelt. Im
zeitsensitiven Modell nimmt das Vertrauen mit der Zeit ab. Im raumsen-
sitiven Modell werden der räumliche Kontext des Beitragenden und der
Beobachtung explizit im Computermodell berücksichtigt. Eine Analyse
der Computermodelle zeigt die Effizienz dieser Modelle als Werkzeuge
zur Sichtung, Filterung und Qualitätsbewertung von menschlichen
Beobachtungen. Des weitern hat die Berücksichtigung von Raum und
Zeit in den vorgestellten Modellen für Vertrauen und Reputation einen
positiven Einfluss auf die Performanz der Modelle.
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