No / Mobile social networks (MSNs) facilitate connections between mobile users and allow them to find other potential users who have similar interests through mobile devices, communicate with them, and benefit from their information. As MSNs are distributed public virtual social spaces, the available information may not be trustworthy to all. Therefore, mobile users are often at risk since they may not have any prior knowledge about others who are socially connected. To address this problem, trust inference plays a critical role for establishing social links between mobile users in MSNs. Taking into account the nonsemantical representation of trust between users of the existing trust models in social networks, this paper proposes a new fuzzy inference mechanism, namely MobiFuzzyTrust, for inferring trust semantically from one mobile user to another that may not be directly connected in the trust graph of MSNs. First, a mobile context including an intersection of prestige of users, location, time, and social context is constructed. Second, a mobile context aware trust model is devised to evaluate the trust value between two mobile users efficiently. Finally, the fuzzy linguistic technique is used to express the trust between two mobile users and enhance the human's understanding of trust. Real-world mobile dataset is adopted to evaluate the performance of the MobiFuzzyTrust inference mechanism. The experimental results demonstrate that MobiFuzzyTrust can efficiently infer trust with a high precision.

Linguistic terms and all use cases were collected from Vincas Urbutis book “Word-building theory”. It was found 1464 different linguistic terms, which were used 4143 times. It was established, that almost 13 of all linguistic terms are descended from Lithuanian (373 terms or 25,5 % of all linguistic terms), 16 other language (216 terms or 14,8 % of all linguistic terms) and 23 of all linguistic terms are hybrids (875 or 59,8 % of all linguistic terms). For the most part of other language one-word terms are descended from classical – the Latin (104 terms or 40 % of all one-word terms) and the Greek (52 terms or 20 % of all one-word terms) – languages. It was found 13 terms or 5 % of all one-word terms, which are descended from the French language and 7 terms descended from other languages. 302 compound terms are Lithuanian (25,1 % of all compound terms). It was found 40 international compound terms (3,3 % of all compound terms). The biggest part of compound terms forms hybrids (71,6 % of all compound terms). From the respect of structure, terms are different – one-word (260 terms or 17,8 % of all terms) and compound (1204 terms or 82,2 % of all terms). The biggest part of one-word terms forms derivatives (150 terms or 57,7 % of all one-word terms), other part (110 terms or 42,3 % of all one-word terms) forms primary terms. The biggest part of linguistic terms are built with suffixes (114 terms or 43,8 % of all one-word terms). Mostly derivatives of suffixes are action names (4... [to full text]

In vielen Lebenssituationen müssen Menschen auf der Grundlage von vagen Informationen Zustände analysieren, bewerten, vorhersagen und entscheiden. Vagheit ist ein zentrales Charakteristikum der menschlichen Sprache, da viele Worte keine ganz klaren Abgrenzungen haben sondern fließend ineinander übergehen. Wie alt ist z.B. ein junger Mann? Und wo liegt die Altersgrenze, die junge von alten Männern trennt? Die meisten Menschen werden auf diese Frage übereinstimmend antworten, dass man die Altersgrenze nicht präzise festlegen kann und dass jung und alt Konzepte sind, die beispielsweise vom Standpunkt oder Kontext abhängig sind und graduell ineinander übergehen. Der graduelle Übergang verhindert eine klare Unterscheidung der unscharfen Aussagen (junge versus alte Männer) und stellt Menschen vor die Aufgabe, mit dieser Ungenauigkeit umzugehen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Vagheit sprachlicher Ausdrücke (linguistische Terme) und hat zum Ziel, eine konsistente fuzzy Methodik zur Erfassung der Begriffsbedeutungen zu entwickeln, sie empirisch zu überprüfen und die Ergebnisse auf praktische Fragestellungen (z.B. die Nutzung in verbalen Fragebogenskalen) anzuwenden. Hierbei werden die linguistischen Terme als unscharfe Mengen (fuzzy sets) konzeptualisiert und mathematisch mit fuzzy Zugehörigkeitsfunktionen beschrieben. Die Formalisierung der Terme ermöglicht eine Objektivierung und bildet die Grundlage für die Nutzung in computerbasierten Systemen (z.B. Decision Support Systemen). Folgende zentrale Punkte sind Gegenstand der Arbeit: (1) Die Vorstellung eines zweistufigen Verfahrens zur Übersetzung von linguistischen Termen in formalisierte Beschreibungen (fuzzy Zugehörigkeitsfunktionen) und dessen empirische Erprobung anhand von Wahrscheinlichkeits- und Häufigkeitsausdrücken: Die in der ersten Stufe des Verfahrens erfassten numerischen Schätzwerte für die Begriffe werden in der zweiten Stufe mit fuzzy Zugehörigkeitsfunktionen des Potentialtyps modelliert. In zwei Studien konnte gezeigt werden, dass diese Funktionen ein geeignetes Mittel zur Beschreibung der Terme sind und sich durch die Nutzung der fuzzy Methodik neue Möglichkeiten zu einer systematischen Erforschung linguistischer Terme ergeben. (2) Der Transfer der durch die fuzzy Übersetzungsprozedur gewonnenen Grundlagenergebnisse in anwendungsorientierte psychologische Forschungsbereiche: Die vorgeschlagenen Methodik wird zur Auswahl und Evaluation von sprachlichen Begriffen für Fragebogenskalen mit verbalen Antwortkategorien genutzt. Anhand der verbalen Antwortskala eines Beispielfragebogens (COPSOQ) konnte in zwei Studien gezeigt werden, dass die Abstände zwischen den Antwortkategorien der originalen Skala nicht gleich sind. Die fehlende Äquidistanz führt dazu, dass die Voraussetzung für eine parametrisch-statistische Auswertung der Daten nicht gegeben ist und beispielsweise keine Mittelwerte berechnet werden dürften. Es zeigte sich ebenso, dass die erarbeitete fuzzy Methodik die Auswahl besser geeigneter äquidistanter Terme ermöglicht. (3) Die Vorstellung und Nutzung der fuzzy Methodik für die Auswertung von unscharfen Daten, die aus den Antworten verbaler Fragebogenskalen stammen: Hierbei werden die fuzzy Auswertungsergebnisse mit den Ergebnissen der herkömmlichen statistischen Auswertungsprozedur verglichen. In einer Studie, in der ein Fragebogen zur Messung von chronischem Stress (TICS) exemplarisch untersucht wurde, konnte gezeigt werden, dass die fehlende Äquidistanz der Antwortkategorien zu einer Verzerrung der statistischen Ergebnisauswertung und damit auch zur Fehlinterpretation der Stressergebnisse führt. Die vorgestellte fuzzy Methodik hingegen beweist sich als inhaltlich konsistente Alternative. Abschließend werden in der vorliegenden Arbeit die Ergebnisse der Studien zusammenfassend diskutiert, und es erfolgt ein Ausblick auf weitere Forschungs- und Anwendungsmöglichkeiten der fuzzy Methodik.

In vielen Lebenssituationen müssen Menschen auf der Grundlage von vagen Informationen Zustände analysieren, bewerten, vorhersagen und entscheiden. Vagheit ist ein zentrales Charakteristikum der menschlichen Sprache, da viele Worte keine ganz klaren Abgrenzungen haben sondern fließend ineinander übergehen. Wie alt ist z.B. ein junger Mann? Und wo liegt die Altersgrenze, die junge von alten Männern trennt? Die meisten Menschen werden auf diese Frage übereinstimmend antworten, dass man die Altersgrenze nicht präzise festlegen kann und dass jung und alt Konzepte sind, die beispielsweise vom Standpunkt oder Kontext abhängig sind und graduell ineinander übergehen. Der graduelle Übergang verhindert eine klare Unterscheidung der unscharfen Aussagen (junge versus alte Männer) und stellt Menschen vor die Aufgabe, mit dieser Ungenauigkeit umzugehen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Vagheit sprachlicher Ausdrücke (linguistische Terme) und hat zum Ziel, eine konsistente fuzzy Methodik zur Erfassung der Begriffsbedeutungen zu entwickeln, sie empirisch zu überprüfen und die Ergebnisse auf praktische Fragestellungen (z.B. die Nutzung in verbalen Fragebogenskalen) anzuwenden. Hierbei werden die linguistischen Terme als unscharfe Mengen (fuzzy sets) konzeptualisiert und mathematisch mit fuzzy Zugehörigkeitsfunktionen beschrieben. Die Formalisierung der Terme ermöglicht eine Objektivierung und bildet die Grundlage für die Nutzung in computerbasierten Systemen (z.B. Decision Support Systemen). Folgende zentrale Punkte sind Gegenstand der Arbeit: (1) Die Vorstellung eines zweistufigen Verfahrens zur Übersetzung von linguistischen Termen in formalisierte Beschreibungen (fuzzy Zugehörigkeitsfunktionen) und dessen empirische Erprobung anhand von Wahrscheinlichkeits- und Häufigkeitsausdrücken: Die in der ersten Stufe des Verfahrens erfassten numerischen Schätzwerte für die Begriffe werden in der zweiten Stufe mit fuzzy Zugehörigkeitsfunktionen des Potentialtyps modelliert. In zwei Studien konnte gezeigt werden, dass diese Funktionen ein geeignetes Mittel zur Beschreibung der Terme sind und sich durch die Nutzung der fuzzy Methodik neue Möglichkeiten zu einer systematischen Erforschung linguistischer Terme ergeben. (2) Der Transfer der durch die fuzzy Übersetzungsprozedur gewonnenen Grundlagenergebnisse in anwendungsorientierte psychologische Forschungsbereiche: Die vorgeschlagenen Methodik wird zur Auswahl und Evaluation von sprachlichen Begriffen für Fragebogenskalen mit verbalen Antwortkategorien genutzt. Anhand der verbalen Antwortskala eines Beispielfragebogens (COPSOQ) konnte in zwei Studien gezeigt werden, dass die Abstände zwischen den Antwortkategorien der originalen Skala nicht gleich sind. Die fehlende Äquidistanz führt dazu, dass die Voraussetzung für eine parametrisch-statistische Auswertung der Daten nicht gegeben ist und beispielsweise keine Mittelwerte berechnet werden dürften. Es zeigte sich ebenso, dass die erarbeitete fuzzy Methodik die Auswahl besser geeigneter äquidistanter Terme ermöglicht. (3) Die Vorstellung und Nutzung der fuzzy Methodik für die Auswertung von unscharfen Daten, die aus den Antworten verbaler Fragebogenskalen stammen: Hierbei werden die fuzzy Auswertungsergebnisse mit den Ergebnissen der herkömmlichen statistischen Auswertungsprozedur verglichen. In einer Studie, in der ein Fragebogen zur Messung von chronischem Stress (TICS) exemplarisch untersucht wurde, konnte gezeigt werden, dass die fehlende Äquidistanz der Antwortkategorien zu einer Verzerrung der statistischen Ergebnisauswertung und damit auch zur Fehlinterpretation der Stressergebnisse führt. Die vorgestellte fuzzy Methodik hingegen beweist sich als inhaltlich konsistente Alternative. Abschließend werden in der vorliegenden Arbeit die Ergebnisse der Studien zusammenfassend diskutiert, und es erfolgt ein Ausblick auf weitere Forschungs- und Anwendungsmöglichkeiten der fuzzy Methodik.:Inhaltsverzeichnis Einführung The Role of Vagueness in the Numerical Translation of Verbal Probabilities: A Fuzzy Approach Sometimes, Often, and Always – Exploring the Vague Meanings of Frequency Expressions Vague Expressions and the Problem of Equidistance in Verbal Rating Scales Zusammenfassende Diskussion und Ausblick Literaturverzeichnis Lebenslauf Eidesstattliche Erklärung