מערכת מוניטין

מערכות מוניטין (ניתן להתייחס גם בשם "מערכות אמון") הן תוכניות המאפשרות למשתמשים לדרג זה את זה בקהילות מקוונות על מנת לבנות אמון באמצעות מוניטין. מספר שימושים נפוצים של מערכות אלה ניתן למצוא באתרי מסחר אלקטרוני כגון eBay, Amazon.com, ו Etsy כמו כן קהילות לייעוץ מקוון כגון Stack Exchange. מערכות מוניטין אלו מייצגות מגמה משמעותית ב "תמיכה בקבלת החלטות לגבי שירותי תיווך באינטרנט". עם הפופולריות של קהילות מקוונות עבור קניות, ייעוץ, והחלפת מידע חשוב אחר, מערכות מוניטין הופכות יותר ויותר חיוניות עבור הגולשים. הרעיון של מערכות מוניטין הוא שאפילו אם הצרכן לא יכול לנסות פיזית מוצר, שירות מסוים או לראות את האדם המספק את המידע, הצרכנים יוכלו להיות בטוחים בתוצאה של הסחורה באמצעות אמון שנבנה על ידי מערכות המוניטין / המלצות.

סינון שיתופי המשמש בדרך כלל במערכות המלצות, קשור למערכות מוניטין בכך ששניהם אוספים דירוגים מחברים בקהילה. ההבדל העיקרי בין מערכות מוניטין וסינון שיתופי הוא הדרכים שבהן הם משתמשים במשוב המשתמש. בסינון שיתופי, המטרה היא למצוא קווי דמיון בין משתמשים על מנת להמליץ על מוצרים ללקוחות. התפקיד של מערכות מוניטין, לעומת זאת, הוא לאסוף חוות דעת קולקטיבית כדי לבנות אמון בין המשתמשים בקהילה המקוונת.

הגדרה 

"מוניטין" ע"פ דוד קרויזר מומחה לניהול מוניטין ושיווק "הוא סך המחשבות, התפיסות והתמונות העולות בראשו של אדם הנחשף לשמו של אדם, עסק או מותג. בניגוד לתפיסות שיווקיות עליהן ניתן להשפיע בצורה נקודתית ומיידית, מוניטין הוא נכס רחב ומקיף שנבנה לאורך שנים, בהתאם לאיכות השירות, איכות המוצרים או השירותים, איכות האינטראקציה עם קהל היעד, חוויות אישיות של הלקוח וחוות דעת ורשמים אליהם נחשף הלקוח מצדדים שלישיים כמו חברים, מכרים, עיתונות וכן הלאה".

היכולת לבנות מוניטין חיובי מחד, והיכולת של גורמים שונים להרוס את אותו מוניטין מאידך, תלויה מאוד ביכולת לייצר מידע ולחשוף אותו בפני קהל היעד. יכולת זו זוכה לזריקת מרץ משמעותית בעידן האינטרנט בו המידע עובר מאדם לאדם כמו אש בשדה קוצים, מידע שיכול לבנות או להרוס כל עסק במהירות ובקלות רבה יותר מאי פעם.

"ניהול מוניטין הוא תהליך עסקי שיווקי לכל דבר ועניין", מוסיף דוד קרויזר, "באמצעותו ניתן לשלוט בגובה הלהבות, לקדם תכנים ואלמנטים התומכים במוניטין של הלקוח ולהתמודד עם אלמנטים שליליים בעלי פוטנציאל נזק".

סוגים

מקוונת (Online) 
הווארד ריינגולד  מציין כי מערכות מוניטין באינטרנט הן "טכנולוגיות מבוססות מחשב שמאפשרות לתמרן בדרכים חדשות ורבות עוצמה תכונה אנושית עתיקה וחיונית". ריינגולד אומר כי מערכות אלה התעוררו כתוצאה מהצורך של משתמשי האינטרנט לקבל אמון באנשים שהם מתקשרים או סוחרים עימם באינטרנט. התכונה שהוא מציין בקבוצות אנושיות היא שתפקודים חברתיים כגון רכילות "שומרים אותנו מעודכנים לגבי על מי ניתן לסמוך, על מי אנשים אחרים סומכים, מי חשוב, ומי מחליט מי חשוב". אתרי אינטרנט כגון eBay ו- Amazon, הוא טוען, מבקשים לעשות שימוש בתכונה החברתית הזו והם "בנויים סביב תרומתם של מיליוני לקוחות, משופרים על ידי מערכות מוניטין שאוכפות את איכות התוכן ועסקאות הסחר המתבצעות דרך האתר".

בנקי מוניטין (Reputation banks) 
כלכלת השיתוף המתעוררת מגדילה את חשיבות האמון בשווקים ובשירותים של עמיתים לעמיתים (P2P). משתמשים יכולים לבנות מוניטין ואמון במערכות בודדות, אבל בדרך כלל אין להם את היכולת לשאת את המוניטין שנצבר למערכות אחרות. רייצ'ל בוטסמן ורו רוג'רס טוענים בספרו ' מה שלי הוא שלך (2010), ש"זה רק עניין של זמן עד שתהיה צורה כלשהי של רשת שמאגדת הון מוניטין על פני מספר צורות של צריכה שיתופית". מערכות אלה, המכונות לעיתים קרובות בנקי מוניטין, מנסה לתת למשתמשים פלטפורמה לנהל את המוניטין שלהם על פני מספר מערכות.

 תפקיד בבנית אמון 
בגלל האנונימיות של משתמשים באתרי אינטרנט ובקהילות וירטואליות לרבות אתרי סחר אלקטרוני, יש צורך במערכת לתיווך מוניטין של משתמש. לפני האינטרנט, הערכת מוניטין נעשתה על סמך הכרות קודמת, רכילות בין-אישית, דירוג על ידי סוכנויות דירוג, ומעמד בקהילה. האינטראקציה עם מספר גדול של משתמשים אנונימיים, עם סיכוי נמוך לאינטראקציה נוספת בעתיד, מחייבת מערכת לאיסוף, סיכום והפצה של מוניטין כדירוג של משתמש על סמך התנהגותו בעבר.
אף על פי שמיעוט קטן של התורמים מידע לדירוג או המשתמשים בו מכירים אחד את השני, מסייעת מערכת מוניטין להחליט במי לתת אמון, ובמקביל להרתיע השתתפות של משתמשים בלתי מיומנים או לא הוגנים.

 יסוד תאורטי 
עסקה חד פעמית בין קונה למוכר ניתנת לתיאור על ידי משחק דילמת האסיר, בה יש למוכר תמריץ לרמות את הקונה. המקרה של יחסים מתמשכים בין קונה ומוכר ניתן לתיאור על ידי דילמת האסיר האיטרטיבית, בה יש למוכר אינטרס לשתף פעולה כדי להמשיך לסחור בעתיד, שכן סך הרווח העתידי גבוה מהרווח קצר הטווח הנובע מתרמית בעסקה בודדת. מערכת מוניטין אוספת משוב מעסקאות רבות של כל סוחר עם קונים, אשר קיימו קשר לפחות פעם אחת, ובכך הופכת אינטראקציות בודדות של מוכר עם קונה מסוים לסדרה של עסקאות של אותו מוכר עם כלל קהילת הקונים, ועל כן ניתנת לתיאור על ידי משחק דילמת האסיר האיטרטיבית. במצב זה יש למוכר אינטרס מובהק לנהוג ביושר אף על פי שסיכויו לפגוש לקוח מסוים פעם שנייה נמוכים
,
שכן מרחף מעליו "הצל של העתיד"

 דוגמאות בולטות של יישומים 
מערכות מוניטין מיושמות באתרי מסחר אלקטרוני כגון אמזון, בפורום המשוב של אתר המכירות הפומביות המקוונות eBay, באתר השאלות ותשובות Yahoo! Answers של יאהו, בו ליד כל שם משתמש מצוין איזה אחוז מן התשובות שחיבר נבחרו כתשובות הטובות ביותר, ובאתרי המלצות כגון TripAdvisor, המציג ליד כל שם משתמש את מספר הביקורות שכתב שנבחרו כמועילות על ידי משתמשים אחרים.
 חיפוש: ברשת (ראו PageRank)
 מסחר אלקטרוני: eBay, Epinions, Bizrate, Trustpilot
 מדיה חברתית: Reddit, Digg, Imgur
 קהילות מתכנתים: Advogato, freelance marketplaces, Stack Overflow
 אתרי ויקי: הגדלת כמות ואיכות תרומות 
 אבטחה: TrustedSource
 אתרי שאלות ותשובות: קוורה, Yahoo! Answers, Gutefrage.net, Stack Exchange
 דואר אלקטרוני: DNSBL and DNSWL provide global reputation about email senders
 מוניטין אישי: CouchSurfing (מטיילים),
 המגזר השלישי (NGOs): GreatNonProfits.org, GlobalGiving
 מוניטין מקצועי של מתרגמים: BlueBoard ב ProZ.com
 מערכת מוניטין כללית: Yelp, Inc, מידרג.
 אקדמיה: מדדי ציטוטים כדוגמת h-index.

 ראיות המשמשות להערכת אמון 
ישנם ארבעה סוגי ראיות המשמשות להערכת אמון
 "ראיות הפנים" – ראיות בתקשורת בין אישית: מאפייני דיבור, שפת גוף, הבעות פנים, וכו'. לאנשים רבים קשה לזייף ראיות כאלה.
 "ראיות התיק" – ראיות היסטוריות על אמינותו של B במפגשים קודמים עם A
 "ראיות מסגרת" – ראיות על אמינותו של B ביחסיו עם אנשים אחרים, כגון עדויות של אנשים אחרים, או האופן שבו הוא מתנהל איתם
 "ראיות הקשר" – ראיות על הסיטואציה שבה ניתן האמון, למשל מכירת מכונית משומשת או עדות במשטרה
 משמעותיות במיוחד הן ראיות בדבר העלות של B להפר את האמון או לפרק את מערכת היחסים עם A. ככל שהעלות שלו יותר גבוהה, כך סביר יותר שהוא ראוי לאמון
 ראיות הקשר חשובות הן ראיות בדבר הזהות של B
 ראיות הקשר, במיוחד ראיות זהות, קשות יחסית לזיוף

 המלצות 
תומאס סימפסון  כותב במאמרו (e-Trust and reputation (2012 מספר המלצות לעקרונות מנחים בתכנון ובביצוע של מערכות מוניטין:
 תיגמול כותבי ביקורות טובים – כתיבת ביקורת גוזלת זמן ומאמץ, ולכן רצוי לתגמל את מי שעושה אותה היטב.
 מניעת תגובות גומלין – יש למזער את האפשרות של משתמשים שונים להגיב זה על זה, למשל, לפרסם ביקורות הדדיות באותו זמן, או להגביל את חלון הזמן שבו מותר למשתמש לכתוב ביקורת על מישהו שביקר אותו.
 עידוד נאמנות לקהילה – מאחר שייתכן שאנשים נמנעים מכתיבת ביקורות שליליות מחשש לפגיעה במבוקרים, יש להדגיש בפניהם את התרומה של ביקורות שליליות לקהילת המשתמשים בכללותה.
 מניעת ביקורות אנונימיות – אין לאפשר למשתמשים אנונימיים לכתוב ביקורות או לדרג. הכוונה היא לא בהכרח לפרסם את זהותם ברבים, אלא לדאוג לכך שלבעלי האתר תהיה יכולת לזהות אותם.
 מתן זכות דירוג רק למשתמשים רלוונטיים – למשל, רק מי שצרך שירות מסוים יכול לדרג את נותן השירות.
 מתן עדיפות לביקורות שליליות – מאחר שרוב הביקורות הן חיוביות, יש לתת עדיפות ובולטות לביקורות שליליות.
 מתן עדיפות לביקורות עדכניות – ישנה סכנה שמשתמשים בעלי מוניטין טוב יתחילו להתדרדר תוך שהם ממשיכים ליהנות מהמוניטין הטוב שלהם בעבר. לכן יש לתת עדיפות ובולטות לביקורות חדשות.
 סנקציות לא משפטיות' – צריכה להיות לבעלי האתר יכולת להטיל סנקציות על משתמשים לא אמינים, למשל לחסום אותם מכתיבת המלצות נוספות. היתרון של יכולת זו הוא כפול: היא מרחיקה משתמשים בעיתיים ויוצרת הרתעה אצל שאר המשתמשים

ראו גם 
 מערכות המלצה
 מוניטין

קישורים חיצוניים

הערות שוליים 
 
 
 
 D. Quercia, S. Hailes, L. Capra. Lightweight Distributed Trust Propagation. ICDM 2007.
 R. Guha, R. Kumar, P. Raghavan, A. Tomkins. Propagation of Trust and Distrust WWW2004.
 A. Cheng, E. Friedman. Sybilproof reputation mechanisms SIGCOMM workshop on Economics of peer-to-peer systems, 2005.
 Hamed Alhoori, Omar Alvarez, Richard Furuta, Miguel Muñiz, Eduardo Urbina: Supporting the Creation of Scholarly Bibliographies by Communities through Online Reputation Based Social Collaboration. ECDL 2009: 180-191
 Sybil Attacks Against Mobile Users: Friends and Foes to the Rescue by Daniele Quercia and Stephen Hailes. IEEE INFOCOM 2010.

מסחר אלקטרוני