Die Arbeit analysiert die Nutzung von Fahrzeugen in den USA im Jahr 1990, wo die Mehrheit der Fahrten ohne Mitfahrer stattfand und Fahrzeuge überwiegend ungenutzt blieben. Diese Erkenntnisse verdeutlichen, warum CarSharing in den letzten Jahren, insbesondere in Europa, an Bedeutung gewonnen hat. Die Studie beleuchtet die Effizienz und das Potenzial von CarSharing als Antwort auf die hohe Anzahl ungenutzter Fahrzeuge und die damit verbundenen Herausforderungen in der Mobilität.
Social Reporting basiert auf der Idee, dass Mitglieder eines sozialen Netzwerks relevante Ereignisse beobachten und Berichte darüber bereitstellen. Ein zentrales Problem ist die Bewertung der Zuverlässigkeit dieser Berichte. Die Frage ist, wie viel Vertrauen einem Bericht auf Basis verwandter Berichte entgegengebracht werden kann und wie dieses Vertrauen ohne menschliches Eingreifen bestimmt werden kann. Die Anwendungsszenarien sind oft klar umrissen und die Nutzer bilden eine homogene Gruppe, die sich nur für spezifische Informationen interessiert. Die Auswertung der Berichte und deren Zuverlässigkeit erfolgt in einem engen Rahmen, der eine einfache automatische Verarbeitung ermöglicht. Die Bewertungskriterien für die Bestätigung von Berichten variieren jedoch stark und hängen vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Der Bewertungsprozess führt zu einem Bestätigungsgraph, der das komplexe Geflecht von bestätigenden und widersprechenden Berichten abbildet und Aussagen über die Zuverlässigkeit einzelner Berichte ermöglicht. Bisherige Ansätze verwendeten spezifische Regel- und Auswertungssysteme. Diese Arbeit präsentiert einen generischen Ansatz, der unterschiedliche Anwendungsfälle mit einem einzigen Regelsystem abbilden und einen Bestätigungsgraphen generieren kann. Der Ansatz konzentriert sich zunächst auf nicht-metrische, temporale und attributive Relationen zwischen Berichten, wobei eine Erweiterung um soziale Aspekte in Zukunft m