[论文解读] UTPO: User's Trust Profile Ontology - Modeling trust towards Online Health Information Sources

Prakruthi Karuna, Hemant Purohit+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2019

Health Literacy and Information Accessibility参考文献 13被引用 4

一句话总结

本文提出UTPO，一种以用户为中心的本体，通过识别和构建来自调查数据与文献的16个信任因素，对在线健康信息来源的个体信任档案进行建模。基于OWL的建模方法使UTPO能够实现个性化、意图感知的信任评估与动态推荐，通过根据用户同意程度为各因素分配权重，支持自适应、用户特定的信任档案，从而提升健康信息检索效果。

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.

研究动机与目标

• 识别并验证影响用户对在线健康信息来源可靠性感知的关键信任因素。
• 开发一个全面的、可适应用户的框架，基于主观用户意图与行为，对个体信任档案进行建模。
• 设计一种本体，支持程序化、个性化的信任评估，以改善健康信息推荐系统。
• 弥合医疗领域中以用户为中心的信任行为与技术推荐系统之间的差距。

提出的方法

• 基于对在线领域现有信任因素的系统性回顾，构建了16个信任因素的分类体系。
• 通过一项包含9名参与者的在线调查，验证了该分类体系，并评估了用户对不同因素可信度的感知。
• 对调查响应进行分析，以确定各因素的重要性，将同意程度（强烈同意/同意）映射为本体中的信任权重（1.0和0.5）。
• 在OWL中实现用户信任档案本体（UTPO），将信任因素建模为'影响因素'的子类，并赋予动态权重属性。
• 每位用户被建模为多个信任实例，每个实例对应一种意图，从而实现多维、意图特定的信任建模。
• 该本体通过程序化编码用户特定的信任标准，支持用户与信息来源之间的互操作性。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些关键因素影响用户对在线健康信息来源的信任？
• RQ2 用户意图与个人属性如何影响其对健康网站可信度的感知？
• RQ3 能否通过实证用户反馈验证统一的、可适应用户的信任因素分类体系？
• RQ4 如何在个体层面实现信任的动态、程序化建模，以支持个性化推荐？

主要发现

• 没有两名参与者具有完全相同的信任因素偏好，凸显了信任感知的高个体差异性以及与意图相关的信任标准。
• 作者个人经历、网站声誉以及第三方担保等因素在信任形成过程中被一致认为具有高度影响力。
• 广告和赞助内容的存在普遍被认为降低了可信度，尽管并非所有人都如此认为。
• 网站可用性、加载速度和隐私政策被一致认为是增强信任的重要因素。
• 调查结果证实，信任并非静态，而是随着用户经验与重复互动而演变，支持动态建模的必要性。
• 最终生成的UTPO本体成功捕捉了基于意图的信任档案，并通过加权因素实现程序化适应，为个性化推荐系统提供支持。