The emergence of Consumer-to-Consumer (C2C) platforms has allowed consumers to buy and sell goods directly, but it has also created problems, such as commodity fraud and fake reviews. Trust Management Algorithms (TMAs) are expected to be a countermeasure to detect fraudulent users. However, it is unknown whether TMAs are as effective as reported as they are designed for Peer-to-Peer (P2P) communications between devices on a network. Here we examine the applicability of `EigenTrust', a representative TMA, for the use case of C2C services using an agent-based model. First, we defined the transaction process in C2C services, assumed six types of fraudulent transactions, and then analysed the dynamics of EigenTrust in C2C systems through simulations. We found that EigenTrust could correctly estimate low trust scores for two types of simple frauds. Furthermore, we found the oscillation of trust scores for two types of advanced frauds, which previous research did not address. This suggests that by detecting such oscillations, EigenTrust may be able to detect some (but not all) advanced frauds. Our study helps increase the trustworthiness of transactions in C2C services and provides insights into further technological development for consumer services.


翻译:消费者到消费者(C2C)平台的出现使得消费者可以直接买卖商品,但同时也存在问题,如商品欺诈和假评论。信任管理算法(TMA)被期望作为措施来检测欺诈用户。然而,目前不清楚TMA是否像报道的那样有效,因为它们是设计用于设备网络上的对等通信(P2P)。在这里,我们使用代理模型研究被认为是代表性TMA的“EigenTrust”在C2C服务使用情境下的适用性。首先,我们定义了C2C服务的交易过程,假设了六种欺诈交易类型,然后通过模拟分析了EigenTrust在C2C系统中的动态。我们发现,EigenTrust能够正确地估计两种简单欺诈交易的低信任分数。此外,我们发现了信任分数在两种高级欺诈交易中的振荡,而以前的研究没有涉及到。这表明,通过检测此类振荡,EigenTrust可能能够检测到一些(但不是全部)高级欺诈交易。我们的研究有助于提高C2C服务交易的可信度,并为消费服务的进一步技术发展提供了见解。

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