Gleiph Ghiotto Lima de Menezes
Sistemas Multi-Agentes
 Território Virgem
• Interação entre comprador e Vendedor
 Interdisciplinar
• Várias áreas pesquisando
 Conferência
• Troca de experiência
• Economia, Ciência da Computação, Sociologia,
Filosofia e Indústria.
 Confiança
e cooperação em negócios
online.
 Capacidade de influenciar no
comportamento e na formação de
opinião.
 Exemplos
• Publicidade negativa e respeito do Pentium, em
fóruns, gerando um grande prejuízo.
 Feedbacks
online exercem um poder
muito grande na sociedade, logo é
importante estudá-lo com cuidado.
 Maioria dos mecanismos atuais
desenvolvidos para sua área.
 É importante realizar pesquisas nessa
área com o objetivo de proteger quem
utiliza.
 Colaboração:
• Economistas
• Ciência da computação
• Sociologia
• Psicologia
• Administração
• Políticos
 De grande valor no entendimento a implicações
como sistemas em um processo político.
 Interesse?
 Analise
de desempenho dos mecanismo
de reputação existentes
 Propor novos projetos de mecanismos de
reputação e modelar o seu impacto
 Explorando o uso de reputação em
ambientes originais (reais)
 Campo
de estudo
• Avaliação empírica
 Reputação do vendedor
 exemplos
 Comentário
 Compradores => boa reputação dos vendedores
 Fatores
 Pessoa cuida dos seus pontos de reputação
 Usar métricas que sejam de fácil entendimento.
 Estudo
de laboratório
• Reação das pessoas a reputação
 Positiva Vs. Negativa
 O poder de parcerias estáveis
 Confuso
 O duplo papel de reputação como sanção e
sinalização.
 Estudo
Analítico
• Estratégias
 Começar um novo usuário com reputação muito baixa
.
 Falta de feedback como positivo.
 Ciência
da computação e Economia
 Validação do testemunho
 Extração de reputação implícita
• Mineração de dados
 Mecanismo
de feedback Distribuído
 Maioria
das pesquisas voltadas para o
ambiente de mercado.
 Objetivo de realizar pesquisas em
ambientes como:
• Peer-to-peer Networks
• Wireless grids.
 Avaliação
 Formação
de reputação em ambientes
competitivos
• Monopólio
• Competitividade incentiva a reputação de forma não
monótona.
 Usabilidade
• O que a reputação esta querendo dizer
 Representações e Ontologias para
reputação
a
• desenvolvimento de mecanismos de reputação mais
padronizados e usável
 Reputação
Online e Offline
• Dinamismo?
• Marca, Local físico, etc.
 Quando
a reputação é ruim
• Reputação pública, que pode criar uma ma
impressão antes mesmo de ser atendido.
 Fatores
Emocionais
• Valor emocional ao perfil de reputação, exemplo
a classificação de sites.
 Impacto
social da informação ubíqua
• informação sobre a reputação das empresas e os
indivíduos estarão prontamente disponíveis na
Internet
 Impacto
social de repositórios de
reputação centralizados
• Reputação baseada em votos de uma
determinada comunidade
 Aspectos
Multi-culturais dos mecanismos
de reputação
• Diferentes locais com Diferentes culturas
 Impacto
dos mecanismos de reputação
em instituições tradicionais
• Mídia, publicidade e etc.
 Conjuntos
de Dados
• Confidencialidade dos dados.
 Reputação
é de interesse de várias áreas.
 Muitos temas estão abertos.
 A utilização de reputação é boa para
usuários principalmente no meio de
comercio eletrônico.
Gleiph Ghiotto Lima de Menezes

Reputação
• Estimativa comum ou geral de uma pessoa com respeito
ao caráter ou outras qualidades.

Modelos computacional consideram as seguintes
fontes:
• Interação direta.
• Experiência de outros membros (agentes).

Redes Sociais?
• Psicólogos e Sociólogos.
• Confiança e reputação.

Comportamento individual baseado na analise da
rede social.
 Analise
de redes sociais é o estudo de
relações sociais entre indivíduos da
sociedade.
• Métodos => Estrutura Social
• Disponibilidade de dados

Dados relacionais são representados por
sociogramas.
 Quanto
mais dados relacionais, melhor a
analise da rede.
• Aquisição de dados
 Mundo Real X SMA
 Não
é o objetivo desse artigo a criação
dos sociogramas.
• Assume que os agentes tem seus sociogramas,
não necessariamente é exato.
• Sociogramas são dinâmicos e agentes
dependentes.
 Cenário
mercado
• Comprador, compram um produto em um tempo.
• Produtos tem:
 Preço
 Qualidade
 Data de entrega
• Comprador escolhe um Vendedor.
• Vendedor pode mandar ofertas para o comprador.
 Comprador aceita ou não a oferta.
• Se o comprador aceita a oferta a operação é
executada.
 Cenário
• Negociação
• Vendedores trapaceiro
• Comprador
• Comprador e vendedor decidem sua estratégia
antes de conhecerem o ambiente do outro.
• Suposições
 Grande maioria dos agentes são racionais e tem
comportamento de acordo com seu objetivo e sua
filiação.
 Cenário
• Relações
 Competição
 Mesmo objetivo e mesmo recurso.
 Cooperação
 Comércio
• Sociogramas
 Cada agente tem o seu.
 Formado por arestas ponderadas (0 a 1) e não
direcionadas.
 Cenário
• As variáveis determinam a reputação.
 Vendedor




Superfaturar
Entregar tarde
Qualidade Inferior
Impostor
 Alterar uma característica especificada em contrato
(negativamente).
 Comprador
 Faltoso
 Baseado
em três dimensões de
reputação
• Individual
 Agente - Agente
• Social
 Agente - sociedade
• Ontológica
 Diferentes tipos de reputação e como elas são
combinadas.
 Variação
omitida.
da reputação no tempo será
 Resultado:
 a e b são agentes.
 I conjunto de índices que identificam questões em contrato
 Xc e X, vetores com valores de contrato e valor após o
contrato.
 T, tempo no qual o contrato foi assinado.
 Definição
• Interação direta de dois agentes.
• Confiança
 Relação
Base
• Explicar...
(Número de
saídas)
(Desvio da
reputação)
 Reputação
de Testemunha (Witness)
 Reputação
de Vizinhança
 Reputação
do Sistema
 Reputação
de Testemunha
• Problemas
 Informação falsa
 Informação é completa
• Identificando Testemunhas
 Conjunto inicial pode ser qualquer agente relacionou
com ele no passado.
 Heurística utilizada Regret:
 Reputação de Testemunha
• Identificando Testemunhas (cont.)
 Heurística utilizada Regret:
1. Identificar os componentes do grafos.

Componente: subgrafo com maior numero de conexões.
2. Encontrar um conjunto de point-cuts.


Nodo que se retirado aumenta o numero de componentes.
Pode ser definido como um nodo centralizador.
3. Para cada componente que não tem um point-cut escolha
o nodo de maior grau para representá-lo esse pontos são
denominados LCP.
4. O conjunto de nodos selecionados é igual a união dos
point-cuts e LCP.
W = PC U LCP
 Reputação
de Testemunha
• Identificando Testemunhas (cont.)
 Heurística utilizada Regret:
 Em
quem posso confiar?
• Social Trust
 SocialTrust(a, wi, b)
 a da um grau de confiança a wi e wi tem informações sobre
b.
 Em
quem posso confiar?
• Regret usa regras fuzzy.
 Em
quem posso confiar?
• Estruturas Sociais
 Cooperação e competição
 Em
quem posso confiar?
• SocialTrust utiliza pesos fixos e valores dados
por humanos, seria interessante incluir
mecanismos de aprendizado.
 Em
quem posso confiar?
• Outcome trust reputation
 Leva em consideração uma função base.
 Pode levar em consideração a saída dos vizinhos.
 Mais usuais que o modelo anterior.
 Pois leva em consideração experiências individuais,
funcionando em ambientes que não tenha respostas de
outros agentes.
 Em
quem posso confiar?
• Outcome trust reputation
 Utiliza pesos para as saídas.
 Reputação
de Vizinhança
• Utiliza reputação dos indivíduos que estão na
vizinhança e suas relações.
• Notação:
• Utiliza regras fuzzy.
 Reputação
de Vizinhança
 Sistema
de Reputação
• Leva em consideração para o calculo a estrutura
institucional em que um agente pertence e
supõe-se que ele segue as regras desta
instituição.
• O agente pode exercer um ou mais papéis.
 Esse
sistema utiliza todos os conceitos
vistos.
 É interessante, pois na ausência de
informações individuais, pode-se utilizar
o cálculo com base na vizinhança e
também por testemunhas.
O
uso de reputação esta muito ligado ao
e-commerce.