¿Cómo establecer la confianza online? Más agregación y menos algoritmos

¿Cómo establecer la confianza online? Más agregación y menos algoritmos

enero 23, 2012 |  by  |  Reputación, Shareable.net

Como ya hemos comentado en algún otro artículo, la confianza (entre los usuarios y con el proveedor del servicio) es probablemente el elemento más importante y complicado en el Consumo Colaborativo.

¿Sería posible tener un único perfil de usuario y usarlo en varios servicios? o bien ¿hay que crear un perfil para cada servicio?

Hace pocos días Juho Makkonen publicó un artículo muy interesante (lean también los comentarios) en torno a esta cuestión en Shareable.net. Con su permiso lo he traducido y lo reproduzco en el blog.


El gran problema al que la nueva “economía del compartir” (sharing economy) se enfrenta es el de la confianza. Después de incidentes como los pillajes en casas de Airbnb y el cierre de HiGear (una empresa de car-sharing de coches de alta gama) debido a robos, está claro que los problemas de confianza son la principal barrera para que compartir sea la opción mayoritaria y más habitual.

La solución que todo el mundo parece estar buscando es algún tipo de sistema global de reputación. Se ha hablado mucho de tener una única “puntuación de reputación” que te puedas llevar contigo cuando empiezas a utilizar un nuevo servicio. A primera vista parece una gran idea: si todo lo que haces en el mundo web afecta a tu reputación sería muy fácil identificar las manzanas podridas.

Pero, de hecho, la idea es fundamentalmente errónea.
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Ha habido multitud de intentos para crear una “puntuación de reputación” global. El ejemplo más conocido es Klout . Es una medida de tu “influencia” en Twitter y otras redes sociales, basándose en el número de retweets y la cantidad de seguidores influyentes, un algoritmo te otorga una “puntuación Klout”. El servicio ha conseguido una cantidad de usuarios muy importante y hay gente que se toma la puntuación muy seriamente. Algunas compañías han llegado a comentar que lo han tenido en cuenta al contratar personal. Todo ello ha generado debates en torno a si Klout podría ser la solución para la “sharing economy”.

Por otra parte diversos medios ( 1 , 2 , 3 ) han destacado los numerosos problemas que presenta Klout : es un número arbitrario que no tiene un significado claro para la mayoría de la gente, es un algoritmo privado y la compañía puede modificarlo como y cuando les apetezca, y puede ser manipulado si se actúa de “la manera correcta” en Twitter (por ejemplo evitando hablar con gente que tiene puntuación baja). Debido a todos estos problemas, la mayoría de gente que yo conozco cuestiona profundamente la capacidad de Klout para medir la influencia de una manera fiable.
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Imagen vía Socialbrite
Incluso aceptando que Klout fuera la mejor solución para medir la influencia, tampoco aportaría grandes beneficios a la “sharing economy”. La reputación siempre tiene que estar en un contexto. Si quiero saber si esa persona me devolverá la taladradora de una pieza, conocer su influencia en Twitter me resulta tan útil como saber que tienen nivel de mago 53 en el World of Warcraft.

¿Por qué no utilizamos los datos de eBay entonces?

Debido a la naturaleza contextual de la reputación no puede haber un sistema que lo incluya todo y sea una medida final. Se puede argumentar que en el caso de la “sharing economy”, los contextos a tener en cuenta son bastante similares: en la mayoría de casos queremos saber si las otras personas proporcionará el dinero, los bienes o servicios que han prometido, o, en casos como Airbnb u otros mercados de alquiler, devolverán el objeto/espacio alquilado a tiempo y en buenas condiciones. ¿Deberíamos pues de utilizar la “puntuación de reputación” de eBay u otros grandes actores? Con tecnología como OAuth sería relativamente simple para ellos ofrecer un mecanismo para poder utilizar su puntuación en otros servicios.

Esto ya es un paso en la buena dirección, pero no es suficiente.
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Imagen de opensourceway vía Flickr .

Tuve la oportunidad de encontrarme con Brian Chesky de Airbnb durante las jornadas LeWeb (Paris), y le pregunté sobre el tema de la confianza. Obviamente ellos han reflexionado mucho sobre el tema, y comentó que al igual que eBay, Airbnb podría (en el futuro) proporcionar una plataforma de reputación que podría ser utilizada para otros servicios. La siguiente pregunta fue: ¿no crees problemático que una única empresa se erija como el “banco de la reputación” para la gran mayoría de la gente? Estuvo de acuerdo en que esto sería un problema y reconoció no tener una buena solución.

Yo creo que la solución puede ser incluso obvia: en vez de confiar en un único sistema de reputación existente, tendremos que confiar en muchos. Debería haber un único agregador que utilizando OAuth recogería todas las valoraciones de las transacciones en eBay, Airbnb, Taskrabbit, Zimride y otros servicios para obtener un único “perfil de reputación”. Al darse de alta en un nuevo servicio, los usuarios podrían utilizar OAuth para mostrar los datos de este perfil (a los otros usuarios del servicio).

El mismo sistema podría conectar con Facebook para añadir otro componente generador de confianza: la red de amigos. Si el “perfil de reputación” pudiera decirte a ti ya la persona desconocida que quiere usar tu taladro que teneis tres amigos en común, ayudaría mucho a reforzar la confianza mutua (y a completar la transacción).

Los problemas con la agregación

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DATABASE at Postmasters, Marzo 2009, de Michael Mandiberg

Aunque en muchos aspectos la solución propuesta puede parecer ideal, también presenta algunos problemas.

Para que un sistema así pueda funcionar, los diversos servicios deberían proporcionar un mecanismo común para compartir y utilizar los datos relativos a la reputación. Ya comenté el mismo problema en un post anterior, Sharing Economy s great need , a favor de una API (interfaz de programación) para compartir “. Hasta el momento no he encontrado manera de llevarlo a cabo en ninguno de los servicios de la “sharing economy” que he comprobado. Las buenas noticias son que, a partir de lo que dijo Brian Chesky en LeWeb, una solución está en camino y estoy seguro de que eBay también está explorando esta dirección.

En cuanto la infraestructura necesaria esté disponible, la siguiente pregunta es: ¿Quién será el responsable de hacer la agregación? Hemos comentado los problemas de depender de un único proveedor. ¿No estamos volviendo a poner sobre la mesa los mismos problemas de nuevo?

Yo creo que el sistema de “perfil de reputación” podría ser mantenido por una única startup. Hay una advertencia: el sistema debe ser lo más transparente posible , que en mi opinión personal quiere decir que no debería haber ningún algoritmo.

Parece que mucha gente busca el algoritmo perfecto para obtener y presentar la reputación de la manera más cuidadosa. El problema es que, ningún algoritmo es lo bastante bueno. Tan pronto como se ponga en marcha, la gente sabrá como jugar para obtener mejores resultados. Cuanto más complicado es el algoritmo, más complicado es de entender, y resulta más improbable que pueda tener sentido para un usuario medio. Pero aquellos que saben como funciona aún serán capaces de confundir al sistema. Este es uno de los problemas principales de Klout, y lo será de cualquier otro sistema similar.
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Imagen de opensourceway vía Flickr .

Un artículo anterior ( en el blog del Consumo Colaborativo) ya explicó TrustCloud, un servicio que actúa de manera similar a la que he descrito. TrustCloud se autodenominan “the trust solution for the sharing economy” (la solución a la confianza en la economía del compartir). Hay ideas como las descritas aquí: el usuario acepta que se use el OAuth con otros servicios y así se pueden obtener los datos de allí, y entonces TrustCloud proporciona unas “tarjetas de confianza” (trust cards) que las otras empresas pueden utilizar. TrustCloud presenta dos problemas principales. El primero es que toman los datos de Facebook, LinkedIn y Twitter. Estos servicios no son lo suficientemente buenos para poder medir la reputación. En su blog critican a Klout , pero ellos mismos son víctimas de querer medir la reputación a partir de datos de otros contextos. Si tengo que decidir si dejo que un desconocido venga a casa a montarme los muebles de Ikea, no me ayuda mucho saber que la persona es muy activa en Facebook. Ni siquiera me dice si los amigos del Facebook de esa persona confiarían en él/ella para ir a su casa a montarlos los muebles.
El segundo problema es que utilizan un algoritmo ambiguo para asignar “chapas” (badges) a la gente. Estas chapas están relacionadas con la reputación de la persona en diferentes ámbitos, y eso es una buena idea, pero ¿Cómo puedo saber si el algoritmo es bueno midiendo estas cualidades? ¿Por qué el algortimo no es transparente? ¿Es posible que decidan modificar el algoritmo y mi buena reputación pase a ser mala?

Confianza sin algoritmos

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3D abstract, computer-generated through genético algorithms. De runnerfrog vía Flickr.
Si no hay un algoritmo, ¿cómo se mide la reputación? Mi sugerencia es utilizar el mismo método que el sistema de reputación online más importante hasta el momento: eBay. En las “tarjetas de reputación” de los usuarios se muestran dos informaciones: el número de valoraciones y el porcentaje de valoraciones positivas. Ésta es toda la información a presentar en un “widget” de reputación. Si el usuario desea obtener más información, pueden seguir los links y ver los perfiles del usuario en cada servicio para estudiar los detalles (como pueden ser los comentarios que a menudo contienen información muy valiosa). De esta manera el sistema es el más transparente posible y no puede ser engañado o manipulado de manera simple.

Todavía hay detalles donde hay que tomar decisiones. Por ejemplo, TaskRabbit utiliza un sistema de valoración con 5 estrellas. ¿Cuántas estrellas son necesarias para considerar la valoración “positiva”? ¿de tres a cinco? Esto serían detalles que cada servicio tendrá libertad para decidir.

El sistema descrito en este artículo, ¿se puede crear? Hay bastante trabajo por hacer y hay que involucrar a los actores principales. ¿Qué ganan ellos si ayudan? Quizá los mayores proveedores de datos de reputación podrían recibir un porcentaje de los beneficios que el agregador obtiene al ofrecer la solución del “perfil de reputación” en servicios más pequeños. Este tipo de acuerdo también ayudaría a evitar que nadie pueda querer cobrar demasiado por facilitar los datos a los demás.

Yo creo que esta solución sería la aproximación ideal al problema de la confianza en la “sharing economy”. ¿Qué pensáis vosotros?


juho makkonen ¿Cómo establecer la confianza online? Más agregación y menos algoritmosSobre el autor: Juho Makkonen es el cofundador de http://www.kassi.eu , un servicio online donde las comunidades locales pueden arrancar sus propias redes donde compartir con confianza. El servicio funciona con código abierto y pronto estará disponible en español.

Algunos links interesantes:

Imagen de cabecera de opensourceway vía Flickr.

Ingeniero multimedia fascinado por aplicar los modelos disruptivos de internet fuera de internet fundó ConsumoColaborativo.com en 2011 y ha formado parte de la vanguardia del movimiento desde entonces, siendo referencia en lengua española, ejerciendo de Conector de OuiShare para España y América Latina y formando parte del equipo de Global Curators de CollaborativeConsumption.com.



3 Comments


  1. Muy buen artículo, gracias por la traducción!

    En cualquier economía la confianza es la base de su buen funcionamiento. En mi opinión cada proyecto de consumo colaborativo es diferente y está promocionado por unas personas concretas, así que cada proyecto deberá labrarse la confianza de sus usuarios de forma independiente del resto de servicios.

    Un abrazo!

    • Albert Cañigueral

      Estoy de acuerdo, pero algun tipo de “confianza base” tampoco estaria mal. En mi caso particular viajando por Nueva Zelanda queria usar el ridesharing pero no podia ya que mi perfil era nuevo y sin ninguna referencia y me hubiera gustado poder exponer mi perfil de Couchsurfing (que puede ser relevante en el contexto de viajar y está muy completo)

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