Trong chương 3 này, học viên sẽ mô tả rõ bài toán, đặc biệt là các ràng buộc.
Đề xuất mô hình hệ thống, nêu lên quy trình xử lý của hệ thống. Đồng thời trình bày chi tiết về phương pháp tính chỉ số reputation của các thành viên.
3.1. Cấu trúc mô hình hệ thống 3.1.1. Mô hình hoá
Ta thấy mạng xã hội thường có nhiều nhóm, mỗi nhóm có đóng góp tương quan cho sự phát triển chung của toàn mạng. Ban đầu, khi các nhà phát triển tiến hành xây dựng một mạng xã hội, họ thường đặt ra các tiêu chí chung cho sự phát triển của toàn mạng xã hội.
Ví dụ, mạng xã hội LinkedIn hướng đến xây dựng một mạng xã hội về việc làm, mạng Gilgamesh mạng xã hội cho những người yêu thích sách, mạng xã hội Facebook ban đầu được thiết kế cho các bạn sinh viên…Và với mỗi nhóm trong mạng sẽ có các tiêu chí riêng của nhóm đó, ví dụ nhóm thiên về học tập, nhóm thiên về tìm kiếm việc làm, nhóm thể thao, nhóm hội hoạ…
Giả sử, ban đầu các nhà thiết kế một mạng xã hội đề xuất mạng xã hội đang hướng đến phải đạt được n tiêu chí (metric). Gọi A{ ,a a1 2,...,an} là tập các metric của toàn mạng. Mạng xã hội có m nhóm, G là tập hợp các nhóm ta có G{ ,g g1 2,...,gm}. Mỗi nhóm có một tập các metric cho sự phát triển riêng của từng nhóm, gọi bi là tập các tiêu chí của nhóm gi ta có bi A và tập các tiêu chí của các nhóm là
1 2
{ , ,..., m} B b b b .
Vector e là vector metric thể hiện sự ảnh hưởng của từng nhóm đối với toàn mạng. Các nhà thiết kế mạng xã hội sẽ là người xác định giá trị của vector này.
1 2
( , ,..., m)
e e e e , với ei 0,1 ,
1
1
m i i
e
Ví dụ, dựa trên các giá trị như số lượng người tham gia vào từng nhóm, mức độ nổi tiếng, chỉ số reputation của các thành viên trong nhóm… Và các giá trị này có thể được điều chỉnh được để giúp mạng xã hội tốt đẹp hơn. Các giá trị này chỉ có thể được thay đổi bởi các nhà thiết kế mạng xã hội tương ứng hoặc một nhóm đại diện được toàn mạng sau khi đã đồng thuận.
21
li là vector metric theo tỉ lệ phần trăm của bi đối với nhóm thứ gi. Và vector này sẽ được các chuyên gia cho trước, và cũng có thể thay đổi để ngày càng đạt được mục tiêu phát triển của nhóm gi. Ví dụ, nhóm đó thiên về học tập, tìm kiếm việc làm, giải trí…
Mạng xã hội sẽ được mô hình hóa theo sơ đồ: Hình 3-1: Mô hình hóa mạng xã hội.
1 2
{ , ,..., n}
A a a a ,e( , ,...,e e1 2 em)
Hình 3-1: Mô hình hóa mạng xã hội.
3.1.2. Quy trình xử lý của hệ thống
Hệ thống bao gồm 4 thành phần chính: Hình 3-2: Quy trình xử lý của hệ thống.
(1) Thu thập dữ liệu: (a) Mạng xã hội, (b) Số hóa
(2) Tính toán, đánh giá: (c) Smart contracts, (d) Tính toán (3) Lưu trữ: (e) Blockchain
(4) Phản hồi kết quả: (f) Phản hồi kết quả.
gi, Bi A, li
Mạng xã hội (a)
Số hoá (b)
Smart contracts
(c)
Tính toán
(d) Blockchain (e)
Phản hồi kết quả (f)
22
Hình 3-2: Quy trình xử lý của hệ thống.
3.2. Chi tiết quy trình xử lý của hệ thống 3.2.1. Thu thập dữ liệu
Hệ thống sẽ tiến hành thu thập tất cả các bình luận của các thành viên trong một khoảng thời gian t từ tất cả các nhóm trong tập nhóm G. Sau đó, các chuyên gia sẽ đánh giá các bình luận của các thành viên dựa trên tập metric bi tương ứng cho nhóm gi. Ví dụ, các metric có thể là bình luận có tích chất học tập, có tính chất giải trí và các bình luận có nội dung gây khó chịu hoặc cản trở sự phát triển chung của cộng đồng…
3.2.2. Tính toán và đánh giá
Sau khi đã số hoá các thông tin ở bước Số hoá (b), các giá trị này sẽ là input cho các smart contract (c – d) trên nền Ethereum blockchain. Input của bước này là tập các bình luận của từng group trong khoảng thời gian t mà đã được các chuyên gia đánh giá.
Các bước tính chỉ số reputation như sau:
i. Trong từng nhómgi, các smart contract sẽ tính ra các giá trị reputation tức thời rt của từng thành viên trong khoảng thời giant. Giá trị rt của một thành viên được xác định bằng cách tính St tổng số các bình luận của thành viên đó trong khoảng thời gian ttương ứng của từng phần tử trong vector metric bi:
1 2
( , ,..., ,..., )
i i ik in
t b b b b
S c c c c
bik
C là tổng số bình luận của một thành viên thuộc metric thứ k của bi, n bi
Sau đó, kết hợp với vector li của nhóm gi. Ta có:
T
t t i
r S l (3.1)
ii. Sau khi đã có giá trị reputation tức thời của các thành viên trong từng nhóm, để tính chỉ số reputation của một người trên toàn bộ hệ thống trong khoảng thời giant, giả sử vector đại diện cho chỉ số reputation của 1 thành viên đối với từng nhóm là st ( ,r rt1 t2,...,rtm) kết hợp với vector
23
1 2
( , ,..., )
t m
e e e e ta được chỉ số reputation của 1 thành viên trong khoảng thời gianttrên toàn mạng là
T
t t t
r s e (3.2)
iii. Trong phần này học viên sẽ đề xuất công thức thể hiện được mối quan hệ giữa chỉ số reputation tức thời và giá trị reputation tích lũy, đồng thời vẫn đảm bảo được chỉ số reputation hiện tại của các thành viên không bị thay đổi khi các nhà phát triển thay đổi các biến số của công thức tính giá trị reputation.
rt kết hợp với các giá trị reputation trong quá khứ Rt1 tương ứng của từng thành viên để cho ra giá trị reputation Rt tương ứng của họ cho tới thời điểm hiện tại t, theo công thức:
0 1
0
. , [0, ), [0, )
t t t t t t t
R
R R r (3.3)
Trong đó, t, t là hệ số tương quan giữa giá trị reputation tức thời rt và giá trị reputation tích luỹ Rt1. Theo thời gian các nhà phát triển có thể điều chỉnh các chỉ số này cho phù hợp với thực trạng tương ứng của mạng xã hội.
Các công thức sau là 2 trường hợp dẫn xuất từ công thức (3)
0 1
0
(1 ) , [0,1], 1
t t t t t t t t
R
R R r (3.4)
0 1
0
, [0, ), 1
t t t t t t
R
R R r (3.5)
Công thức (3.4) thích hợp với các mạng xã hội muốn có sự tương quan chặt chẽ giữa chỉ số reputation tức thời và chỉ số reputation tích lũy (Nếu phần rt tăng thì phầnRt1 sẽ giảm và ngược lại, nhưng tổng sự đóng góp của chúng trong tập hợp là 100%). Khuyến khích giữ nguyên giá trị
t để các sự thay đổi của nhà phát triển sau này là không tác động đến người sử dụng hệ thống. Ngoài ra, giá trị reputation tích lũy sẽ có xu hướng giảm dần nếu sự đóng góp của các thành viên giảm dần theo thời gian. Ví dụ, trường hợp điểm tích lũy ở các sân bay, nếu đạt tới một điểm tích lũy đủ cao, thì hành khách sẽ được một số ưu đãi như phòng chờ VIP, checkin VIP… nhưng khi không sử dụng quá lâu thì giá trị này sẽ bị giảm…
24
Với công thức (3.5) các nhà phát triển có thể linh hoạt thay đổi mối quan hệ tương quan giữa chỉ số reputation tức thời và chỉ số reputation tích lũy mà không ảnh hưởng tới người sử dụng (thay đổi t).
3.2.3. Blockchain (d)
Blockchain sẽ là nơi lưu trữ các chỉ số reputation của các thành viên trên mạng xã hội. Đồng thời, nó cũng có thể lưu trữ các giao tác (transaction) trong mạng xã hội.
Ứng dụng blockchain ở đây có thể giải quyết được các bài toán như công khai, minh bạch về chỉ số reputation của các thành viên. Ngoài ra, các chỉ số này sẽ không thể bị thay đổi bởi các cá nhân, các nhóm cố tình phá hoại hệ thống, hoặc các hành vi cố ý hay vô ý thay đổi giá trị reputation làm ảnh hưởng tương quan đến sự đóng góp lâu dài và công sức của các thành viên khác.
Thêm vào đó, việc ứng dụng blockchain cũng đồng thời giải quyết được bài toán ai sẽ là người quản lý, xác thực các chỉ số reputation của các thành viên trong mạng xã hội. Do đó, làm giảm bớt khối lượng công việc của các nhà quản trị hệ thống cũng như tạo tính tự chủ cho các thành viên. Nhờ công nghệ blockchain mỗi thành viên sẽ là người tự quản lý và xác thực các giá trị reputation trong mạng xã hội.
3.2.4. Phản hồi kết quả (f)
Các thành viên sẽ nhận được giá trị reputation tương ứng với công sức và sự đóng góp của họ bằng một đại lượng trực quan, sau một thời gian với những đóng góp tương ứng của họ. Do đó, tạo động lực cho họ đóng góp nhiều hơn nữa.
Người quản trị hệ thống có cái nhìn tổng quan về hệ thống và dễ dàng hơn trong việc quản trị. Có thể đưa ra các cảnh báo người sử dụng nếu có hành vi không hợp lệ, hủy các tài khoản cố tình phá hoại cộng đồng…
Đồng thời, các nhà thiết kế hệ thống có thể điều chỉnh lại các vector metric cho phù hợp theo thời gian. Từ đó, mạng xã hội ngày càng đạt được các kỳ vọng đặt ra (tập các metric A) và cũng linh hoạt thay đổi theo thời gian mà không ảnh hưởng đến giá trị reputation của các thành viên đã tích lũy trong quá khứ.
25