Kluczową ideą tej pracy jest oparcie wyboru na pojęciu zaufania społeczeństwa, czyli zamiast indywidualnie działających konsumentów usług, co ograniczyłoby ich skuteczność w arbitrażu tylko tych usługodawców, z którymi mieli bezpośredni kontakt, pomocne jest aby dzielili się wiedzą o usługodawcach z zaufanymi znajomymi. Pomysł przyjmowania zaleceń od zaufanych znajomych w celu podjęcia decyzji spośród wielu wyborów jest powszechny w społeczeństwie ludzkim, ponieważ decyzje w prawdziwym życiu są często podejmowane poprzez satysfakcję, a nie dążenie do optymalnego wyboru. Zwykle dzieje się tak, ponieważ ludzie są uważani za skąpców poznawczych, którzy czerpią korzyści z zaufania ze względu na ich ograniczoną zdolność przetwarzania niepełnych i niepewnych informacji. Zaufanie pomaga im wyeliminować z rozważań wybory, którym nie ufano. W pewnym sensie zaufanie może być traktowane jako narzędzie wyważonego orzekania. Z wiedzy zaufanych znajomych użytkownik nie tylko uzyska informacje o usługodawcach, z którymi dotychczas nie miał do czynienia, ale wyciąganie wniosków z rekomendacji pomaga również w podjęciu decyzji, komu powinien delegować swoją aplikację. Ale wyciąganie wniosków z rekomendacji nie jest łatwe, ponieważ opiera się na subiektywnej ocenie każdego znajomego na temat cech usługodawców. Praktycznym sposobem jest użycie inteligentnej obliczeniowo techniki w celu usunięcia niejasności i subiektywności z tych zaleceń. Ten cel projektowy można osiągnąć za pomocą FIS.