Trustworthiness dei dati nei sistemi di crowdsourcing

Questa tesi affronta la tematica della trustworthiness dal punto di vista dell’utente, a partire dalla sua identità virtuale fino a considerare l’analisi dei parametri che un sito Web dovrebbe adottare perchè sia ritenuto affidabile dagli utilizzatori. Si individueranno quindi le criticità che rendono ancora la trustworthiness una variabile poco considerata nella progettazione di siti Web e gli eventuali accorgimenti e punti di forza che caratterizzano un ambiente di lavoro. La tesi presenta diversi casi esemplificativi di utilizzo, ovvero gli ambienti di commercio elettronico, gli ambienti che condizionano l’acquisto di un utente e i sistemi di knowledge sharing; tutte le analisi di affidabilità sono applicate a siti web che adottano modelli di approvvigionamento dati da parte degli utenti stessi, votazioni e giudizi, recensioni su prodotti e servizi, crowdsourcing di informazioni e di esperienze personali e collettive, basate su progetti di indagine commerciale, analisi e opinione di prodotti o servizi o informazioni condivise per lo sviluppo sociale. La tematica viene analizzata da questi tre punti di vista, ciascuno sotto l’ottica identitaria, di reputazione e di affidabilità. La letteratura, come esaminato in questa tesi, propone alcuni modelli che individuano criteri di valutazione dell’affidabilità dei siti web, su algoritmi già esistenti quindi su siti Web che possiedono sistemi di filtraggio del contenuto o sistemi di valutazione della reputazione o meccanismi di raccomandazione per individuare le intenzioni dell’utente; in altri casi vengono implementati modelli sperimentali e teorie basate su dataset esistenti, per ricercare soluzioni tangibili all’autenticazione di affidabilità di un sistema, compensando la carenza di sistemi di giudizio di trustworthiness su siti Web reali. Vengono proposti alcuni casi d’uso, appartenenti alle categorie prese in oggetto, per esaminare nel dettaglio, le caratteristiche di trustworthiness fornite da ognuno di essi, nel loro campo di applicazione. L’obiettivo è tracciare una mappatura dei principali criteri con cui viene valutata trustworthiness dei dati in qualsiasi ambito d’applicazione della rete, ponendo alcuni criteri fondamentali ed avere così una visione approfondita della problematica.