[논문 리뷰] UTPO: User's Trust Profile Ontology - Modeling trust towards Online Health Information Sources

Prakruthi Karuna, Hemant Purohit외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 04.

Health Literacy and Information Accessibility참고 문헌 13인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 설문 조사 및 문헌 분석에서 유도된 16개의 신뢰 요소를 식별하고 체계화하여 온라인 건강 정보 소스에 대한 개인의 신뢰 프로파일을 모델링하는 사용자 중심 온톨로지인 UTPO를 제안한다. OWL 기반 모델링을 통해 사용자 합의 수준에 기반한 가중치 할당을 통해 개인화되고 의도 인식형 신뢰 평가 및 동적 추천을 가능하게 하여, 개선된 건강 정보 검색을 위한 적응형 사용자 특화 신뢰 프로파일을 지원한다.

ABSTRACT

Despite the overwhelming quantity of health information that is available online today, finding reliable and trustworthy information is still challenging, even when advanced recommender systems are used. To tackle this challenge and improve our recommended sources, we need to first understand and capture the user behavior of what is considered to be trustworthy. This paper presents a taxonomy of relevant factors that influence user' trust towards online health information sources. We design a survey experiment to validate the taxonomical factors, and propose an ontology using the taxonomy of factors, such that each user's trust could be modeled as an instance of our ontology and this could later be used programmatically to recommend trustworthy information sources. Our work will inform the design of personalized recommendation systems and websites to improve online delivery of health information.

연구 동기 및 목표

• 온라인 건강 정보 소스의 신뢰성에 대한 사용자 인식에 영향을 미치는 핵심 신뢰 요소를 규명하고 검증하는 것.
• 사용자 의도와 행동에 기반한 주관적 요소를 바탕으로 한 개인 신뢰 프로파일을 모델링하기 위한 종합적이고 사용자 적응형 프레임워크를 개발하는 것.
• 프로그램적으로 개인화된 신뢰 평가를 가능하게 하는 온톨로지 설계를 통해 건강 정보 추천 시스템의 개선을 도모하는 것.
• 의료 분야에서 사용자 중심의 신뢰 행동과 기술적 추천 시스템 간 격차를 메우는 것.

제안 방법

• 온라인 도메인 내 기존의 신뢰 요소에 대한 체계적 검토가 16개의 신뢰 요소로 구성된 제안된 분류 체계의 기초가 되었다.
• 분류 체계의 유효성 검증 및 다양한 요소에 대한 사용자 인식 평가를 위해 9명의 참가자 대상 온라인 설문 조사가 실시되었다.
• 설문 응답 분석을 통해 요소의 중요도를 도출하였으며, 합의 수준(강하게 동의함/동의함)은 온톨로지 내에서 신뢰 가중치(1.0 및 0.5)로 매핑되었다.
• 사용자 신뢰 프로필 온톨로지(UTPO)는 OWL로 구현되었으며, '영향 요소'의 하위 클래스로 신뢰 요소를 모델링하고 동적 가중치 속성을 갖도록 하였다.
• 각 사용자는 의도별로 다수의 신뢰 인스턴스를 갖도록 모델링되어, 다차원적이고 의도 기반의 신뢰 모델링이 가능해졌다.
• 사용자 특화의 신뢰 기준을 프로그래밍적으로 인코딩하여 사용자와 정보 소스 간의 상호운용성을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자가 온라인 건강 정보 소스에 대해 신뢰를 느끼는 데 영향을 미치는 핵심 요소는 무엇인가요?
• RQ2 사용자 의도와 개인적 특성은 건강 웹사이트의 신뢰성 인식에 어떻게 영향을 미치나요?
• RQ3 실증적 사용자 피드백을 통해 통합적이고 사용자 적응형의 신뢰 요소 분류 체계를 검증할 수 있는가요?
• RQ4 개인 수준에서 신뢰를 동적으로 및 프로그래밍적으로 어떻게 모델링할 수 있으며, 이를 통해 개인화된 추천을 지원할 수 있는가요?

주요 결과

• 모든 참가자가 동일한 신뢰 요소 선호도를 가지지 않았으며, 이는 신뢰 인식의 높은 개인적 변동성과 의도 기반의 신뢰 기준을 강조한다.
• 저자 개인의 경험, 웹사이트의 평판, 제3자 보증과 같은 요소들이 신뢰 형성에 있어 뚜렷이 영향력 있는 것으로 평가되었다.
• 광고 및 스폰서 콘텐츠의 존재는 널리 신뢰성 감소 요소로 인식되었지만, 반드시 모든 사용자에게 동일하게 적용되지는 않았다.
• 웹사이트의 사용성, 로딩 속도, 개인정보 정책은 항상 중요하게 여겨지는 신뢰 강화 요소로 언급되었다.
• 설문 조사 결과, 신뢰는 정적일 것이 아니라 사용자 경험과 반복적 상호작용에 따라 변화함을 확인하여, 동적 모델링의 필요성을 뒷받침한다.
• 결과로 도출된 UTPO 온톨로지는 가중치가 부여된 요소를 포함하여 의도 기반의 신뢰 프로파일을 성공적으로 캡처하였으며, 개인화된 추천 시스템을 위한 프로그래밍적 적응을 가능하게 하였다.