Dieses Dokument ist   . auf arxiv unter der CC BY-NC-SA 4.0 DEED-Lizenz verfügbar   Autoren:  (1) H. Wen, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, University of Bath;  (2) T. Huang, Fakultät für Wirtschaft und Recht, University of Roehampton;  (3) D. Xiao, Fakultät für Mathematische Wissenschaften.  Linktabelle   Zusammenfassung und Einführung   Relevante Blockchain-Technologien   Basismodell   Erweiterte Modelle für reale Szenarien   Monte-Carlo-Simulationen   Schlussfolgerungen   Zukünftige Untersuchungen und Referenzen  Abstrakt  Im Zeitalter digitaler Märkte besteht die Herausforderung für Verbraucher darin, Qualität inmitten von Informationsasymmetrie zu erkennen. Während traditionelle Märkte Markenmechanismen nutzen, um dieses Problem anzugehen, bleibt die Übertragung solcher Systeme auf internetbasierte P2P-Märkte – wo irreführende Praktiken wie gefälschte Bewertungen weit verbreitet sind – eine Herausforderung. Aktuelle Internetplattformen versuchen dem durch Verifizierungsalgorithmen entgegenzuwirken, allerdings befinden sich diese Bemühungen in einem ständigen Tauziehen mit Fälschungsaktionen.  Dieses Papier nutzt die Transparenz, Unveränderlichkeit und Rückverfolgbarkeit der Blockchain-Technologie und stellt ein darauf basierendes, robustes Reputationsabstimmungssystem vor. Im Gegensatz zu bestehenden Blockchain-basierten Reputationssystemen nutzt unser Modell einen intrinsisch wirtschaftlichen Anreizansatz zur Stärkung der Agentenintegrität. Wir optimieren dieses Modell, um das reale Benutzerverhalten widerzuspiegeln und so die grundlegende Nachhaltigkeit des Reputationssystems zu wahren. Durch Monte-Carlo-Simulationen, die sowohl gleichmäßige als auch Potenzgesetzverteilungen verwenden und durch eine innovative Methode der inversen Transformation ermöglicht werden, durchqueren wir eine breite Parameterlandschaft und reproduzieren die Komplexität der realen Welt. Die Ergebnisse unterstreichen das Versprechen eines nachhaltigen, transparenten und beeindruckenden Reputationsmechanismus. Aufgrund seiner Struktur kann unser Rahmen möglicherweise als universelles, nachhaltiges Orakel für Off-Chain-On-Chain-Überbrückungen fungieren und Unternehmen dabei helfen, ihren Ruf kontinuierlich zu pflegen. Die zukünftige Integration mit Technologien wie Ring Signature und Zero Knowledge Proof könnte die Datenschutzaspekte des Systems verstärken und es im sich ständig weiterentwickelnden digitalen Bereich besonders einflussreich machen.  Schlüsselwörter: Blockchain, Reputationssystem, nachhaltiges Orakel, Agent, Kreditpunkt, integritätsgesteuertes Rating, Anreizmechanismen, Monte-Carlo-Simulation  1. Einleitung  Informationsasymmetrie [1] stellt Verbraucher vor Herausforderungen, wenn sie versuchen, Produkte oder Dienstleistungen auszuwählen, die ihren Bedürfnissen am besten entsprechen. Auf traditionellen Einzelhandelsmärkten tendieren Verbraucher zu Marken, denen sie vertrauen, basierend auf persönlichen Erfahrungen, den Erfahrungen anderer oder Werbung [2]. Jede Marke verkörpert einen bestimmten Wert, der auf offenen Märkten monetarisiert werden kann. Das Anbieten von Produkten oder Dienstleistungen, die hinter den Erwartungen der Zielkunden zurückbleiben, kann diesen Markenwert schmälern. Diese Markenmechanismen [3] kommen sowohl Verbrauchern als auch Herstellern im Einzelhandel und noch breiteren traditionellen Marktsektoren zugute [4].  Aufgrund der zunehmenden Bequemlichkeit und Vielfalt, die sie bieten, werden Online-Produkte und -Dienstleistungen für viele Verbraucher zur bevorzugten Wahl. Ein bemerkenswerter Trend in diesem Bereich ist die Zunahme von P2P-Angeboten Dritter auf Internetplattformen [5]. Dieser schnell wachsende Sektor umfasst eine breite Palette von Dienstleistungen. Moderne Internetplattformen wie Amazon, eBay, Taobao, Anyvan, ClickMechanic und Mybuilder haben die Art und Weise verändert, wie Drittanbieter mit Verbrauchern interagieren. Im Wesentlichen ermöglichen diese Plattformen Anbietern, ihre Produkte oder Dienstleistungen zu präsentieren, sodass Kunden problemlos stöbern, vergleichen und kaufen können.  Im Mittelpunkt dieser Vorgänge steht die Rolle von Kundenbewertungen. Eine hohe Anzahl positiver Bewertungen kann die Attraktivität eines Anbieters deutlich steigern und die Kaufentscheidung anderer potenzieller Kunden beeinflussen. Umgekehrt können negative Bewertungen zukünftige Verkäufe abschrecken. Dieser bedeutende Einfluss hat jedoch den Weg für manipulative Taktiken geebnet. Die Verbreitung betrügerischer Praktiken wie gefälschter Bewertungen und Click-Farming ist online deutlich höher als auf traditionellen Märkten [6, 7, 8]. Einige Anbieter betreiben beispielsweise „Review Farming“, bei dem sie entweder ihre Produkte kaufen, um positive Bewertungen abzugeben, oder Einzelpersonen damit beauftragen, irreführend positive Bewertungen für sie zu verfassen. Auf der anderen Seite könnte es Fälle geben, in denen Anbieter böswillige negative Bewertungen an Konkurrenten hinterlassen, um deren Ruf zu schädigen.  Daher stellt die Etablierung verlässlicher Markenmechanismen erhebliche Herausforderungen dar. Angesichts dieses Szenarios werden die Überprüfung authentischer Verbraucheraktionen und die Entwicklung effizienter Reputationsmechanismen von entscheidender Bedeutung. Während Online-Plattformen in der Lage sind, mithilfe von Algorithmen echte von betrügerischen Handlungen zu unterscheiden und so Drittherstellern den Aufbau eines legitimen Rufs zu ermöglichen, bleibt die Wirksamkeit solcher Methoden fraglich. Zwischen den betrügerischen Manövern einiger Dritthersteller und den durch Plattformverifizierungsalgorithmen eingeführten Gegenmaßnahmen besteht ein anhaltendes Spannungsverhältnis. Diese Dynamik bildet im Wesentlichen einen zyklischen Kampf. Gegenwärtige Lösungen erfordern möglicherweise Kompromisse, die möglicherweise die Privatsphäre des Benutzers oder andere wünschenswerte Eigenschaften gefährden [9]. Während maschinelles Lernen einen vielversprechenden Weg darstellt [10], erfordert seine Implementierung entweder eine anfängliche Trainingsphase mit gesicherten echten Benutzerdaten oder eine umfangreiche Entwicklungszeit, bevor es wirklich effektiv wird.  Das Aufkommen der Blockchain-Technologie, die von Satoshi Nakamoto [11] entwickelt und durch Nick Szabos Konzept des Smart Contracts [12] erweitert wurde – 2014 von Vitalik Buterin durch Ethereum verwirklicht [13] – hat den Weg für innovative Technologien geebnet. Kettenreputationssysteme.[1] Orakel spielen eine entscheidende Rolle bei der Überbrückung der Lücke zwischen der realen Welt und der Blockchain-Technologie, da sie das entscheidende Bindeglied darstellen, über das auf Off-Chain-Daten zugegriffen und diese von On-Chain-Smart Contracts genutzt werden können. Diese Funktion ist zwingend erforderlich, da Blockchains von Haus aus nicht auf Informationen außerhalb ihres Netzwerks zugreifen können. Im Jahr 2017 führte Chainlink seinen Oracle-Mechanismus ein [14], der die Fähigkeiten dezentraler Systeme erheblich erweitert. Sein bekannter Anwendungsfall für Preis-Feeds legte den Grundstein für das Aufblühen des dezentralen Finanzwesens [15, 16]. Im Wesentlichen fungieren Orakel als Drittvermittler, die externe Daten an intelligente Verträge weiterleiten. Das dezentrale Oracle-Netzwerk von Chainlink gewährleistet die Authentizität und Integrität der an die Blockchain weitergeleiteten Daten. Dies wird durch die Beschaffung von Daten aus einer Vielzahl unabhängiger Orakel und die Konsolidierung ihrer Antworten erreicht, wodurch die mit einzelnen Datenpunkten verbundenen Risiken gemindert und die Zuverlässigkeit und Sicherheit intelligenter Verträge, die auf externen Daten basieren, erhöht werden.  Das Funktionieren dieser Orakel beruht jedoch in erster Linie auf Anreizmechanismen, insbesondere auf Vesting-Anreizen – beispielsweise beim Übergang des nativen Vermögenswerts „Link“ von der Nichtzirkulation zur Zirkulation. Im Laufe der Zeit könnten diese Anreize das Potenzial haben, den Wert für alle Teilnehmer zu verwässern. Da der Pool dieser Belohnungen fast erschöpft ist, rücken Befürchtungen hinsichtlich der dauerhaften Lebensfähigkeit des Systems in den Vordergrund. Aufeinanderfolgende Verbesserungen wie Chainlink 2.0 [17] und andere moderne Lösungen haben versucht, diese Herausforderung zu meistern. Dennoch ist ihre Wirksamkeit Gegenstand anhaltender Diskussion. Während diese verfeinerten Modelle und Strategien Potenzial zeigen, wird ihre Fähigkeit, eine anhaltende und unerschütterliche Wirksamkeit aufrechtzuerhalten, noch untersucht [18]. Daher ist der Aufbau einer wirklich nachhaltigen Oracle-Infrastruktur von entscheidender Bedeutung, um die Verbindung zwischen der realen Welt und der Blockchain-Technologie zu stärken.  Aktuelle Studien haben verschiedene Dimensionen der Blockchain-Technologie beleuchtet, insbesondere die Blockchain-basierten Reputationssysteme [19, 20]. Obwohl diese Bemühungen lobenswert sind, wirken einige von ihnen eher theoretisch und könnten bei der Berücksichtigung aller dynamischen Agenten[2]-Interaktionen auf Herausforderungen stoßen. Andere haben sich für eine zentralisierte Auswahl vertrauenswürdiger Knoten entschieden, was möglicherweise zu Schwachstellen im Zusammenhang mit Single Points of Failure führt [21, 22, 23, 24]. Mechanismen, die darauf abzielen, reale Umgebungen zu emulieren, basieren manchmal auf komplizierten Prozessen zur Identifizierung von Agententypen und zur Überwachung ihrer Aktivitäten in der Kette. Diese Prozesse überschatten gelegentlich direktere Anreizmechanismen, die eine spontane Wirksamkeit gezeigt haben [25]. Einige vorgeschlagene wirtschaftliche Anreizstrukturen scheinen auf einer Erhöhung der „Zahlen“ von Blockchain-Assets zu basieren, die im Laufe der Zeit einer Verwässerung unterliegen könnten [26], anstatt konkrete Vorteile zu bieten. Wenn die Mechanikkonstruktionen immer komplexer werden, können sie unbeabsichtigt die Interventionskosten erhöhen oder Unvorhersehbarkeiten mit sich bringen. Sich stark auf Unsicherheiten zu verlassen, die denen der Chaostheorie [27] ähneln – inspiriert durch den berühmten „Schmetterlingseffekt“ [28] – könnte heikles Terrain betreten.  Zwar scheint es vielversprechende Lösungen zu geben, wie zum Beispiel „Truth“ [29] – ein Blockchain-gestütztes Reputationssystem, das darauf abzielt, E-Commerce-Plattformen nicht mehr vertrauen zu müssen und die Authentizität und Anonymität des Feedbacks sicherzustellen – das System ist jedoch nicht ohne potenzielle Mängel. „Truth“ führt ein Hybridmodell ein, bei dem die zentralisierte E-Commerce-Plattform weiterhin für die traditionellen Handelsdienste zuständig ist, die Blockchain jedoch die Authentifizierung des Feedbacks überwacht. Obwohl „Truth“ einen innovativen Ansatz für das uralte Problem der Authentifizierung von E-Commerce-Feedback darstellt, erfordern bestimmte Aspekte eine eingehendere Prüfung. Beispielsweise geht das Papier nicht ausreichend auf die Beweggründe ein, die Verbraucher dazu veranlassen würden, sich am Feedback-Prozess zu beteiligen. Das Verständnis dieser Anreize ist entscheidend, um eine breite Akzeptanz und aufrichtiges Feedback sicherzustellen. Darüber hinaus scheint das System potenziell böswillige Verhaltensweisen von Verkäufern zu übersehen, etwa das Veröffentlichen negativer Rückmeldungen gegenüber Konkurrenten oder die Einstellung fiktiver Verbraucher, um positive Bewertungen zu generieren. Während Transaktionen über die vorgeschriebenen Kanäle erfolgen können, besteht die Möglichkeit, diese „angeheuerten“ Verbraucher über alternative Methoden zu entschädigen und so die Sicherheitsvorkehrungen des Systems zu umgehen. Damit „Wahrheit“ sein Potenzial voll ausschöpfen und seine Wirksamkeit in realen Umgebungen unter Beweis stellen kann, müssen diese Bedenken in zukünftigen Versionen oder Forschungsarbeiten berücksichtigt werden  Angesichts dieser Herausforderungen lohnt es sich, ein schlankeres Grundmodell zu erforschen, das von Natur aus Anreize für die Integrität des Agentenverhaltens bietet und Nachhaltigkeit fördert [30, 31, 32, 33, 34]. Erste Auswertungen dieses Modells könnten Monte-Carlo-Simulationen über große Parameterbereiche hinweg nutzen und so die Feinheiten der realen Welt erfassen. Es ist wichtig zu beachten, dass dieses rudimentäre Modell nicht jedes komplizierte Detail realer Szenarien erfassen muss. Ein einfaches Reputationssystem kann in unzähligen Anwendungen von unschätzbarem Wert sein, auch wenn es nur eine einzige Glaubwürdigkeitsbewertung bietet. Dieser Wert wird deutlich, wenn die bereitgestellten Reputationsinformationen korrekt und vertrauenswürdig sind und es den Nutzern ermöglicht, sich darauf zu verlassen, anstatt sich an andere Plattformen zu wenden, die Schwierigkeiten haben, kostengünstige Fake-Bewertungen herauszufiltern, wie bereits erwähnt.  Der Aufbau auf einer klar definierten Grundmodellgrundlage ermöglicht Iteration und Verbesserung. Durch die Integration korrigierender Komponenten in die Grundgleichungen können wir Kernanreize bewahren und gleichzeitig das Modell in Richtung eines dauerhaften Reputationssystems verfeinern, um reale Szenarien genauer abzubilden. Die Sicherstellung des Wettbewerbsvorteils dieses Modells gegenüber anderen Plattformen oder Blockchain-Lösungen erhöht seine Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit. Diese Strategie unterstreicht nicht nur den praktischen Nutzen des Modells, sondern nutzt mit zunehmender Akzeptanz auch den Netzwerkeffekt. Die weit verbreitete Integration unseres Systems verstärkt kommerzielle Barrieren gegen die Replikation und macht es für potenzielle Wettbewerber immer schwieriger, unser einzigartiges Modell und seine Vorteile nachzuahmen.  Während sich die Anwendungen des ewigen Reputationssystems über verschiedene Domänen und Bevölkerungsgruppen hinweg weiter ausdehnen, kann dieses System als nachhaltiges Orakelnetzwerk mit nachgewiesener Zuverlässigkeit fungieren. Die Integration von Ringsignaturen [35, 36, 37, 38, 39] und Zero Knowledge Proofs (ZKPs) [40, 41, 42] kann die Datenschutzdimensionen solcher Oracle-Mechanismen weiter verbessern, insbesondere in Situationen, in denen die Privatsphäre an erster Stelle steht. Ring-Signaturen ermöglichen die digitale Signatur eines Gruppenmitglieds, ohne die Identität des jeweiligen Unterzeichners preiszugeben. ZKPs stellen eine fortschrittliche kryptografische Technik dar, die es Agenten ermöglicht, bestimmte Ansprüche (wie ihre Vermögenswerte oder Zustände) zu belegen, ohne Einzelheiten preiszugeben.  Der Aufbau dieser Arbeit ist wie folgt aufgebaut: Abschnitt 2 stellt die relevanten Blockchain-Technologien vor. Anschließend wird in Abschnitt 3 das Grundmodell vorgestellt, das den Grundstein für das Verständnis der Anreizmechanismen legt, die die selbstmotivierte Integrität von Agenten fördern. Anschließend verfeinern wir dieses Grundmodell in Abschnitt 4, um reale Szenarien genauer abzubilden und sicherzustellen, dass die Anreize für integritätsgesteuerte Bewertungen erhalten bleiben. Nachdem wir eine solide theoretische Basis aufgebaut haben, werden in Abschnitt 5 Monte-Carlo-Simulationen zur Validierung unserer Vorschläge verwendet, gefolgt von einer detaillierten Analyse und Diskussion der Ergebnisse. Unsere Erkenntnisse aus den Simulationen sind in Abschnitt 6 zusammengefasst, in dem wir unterstreichen, dass unser Reputationssystem effektiv als universelles, nachhaltiges Orakel funktioniert. Abschließend werden in Abschnitt 7 mögliche Richtungen für zukünftige Forschung vorgeschlagen.  [1] In unserem Modell wird der Begriff „Reputationssystem“ allgemein verwendet, um die von uns vorgeschlagene alternative Lösung zu bezeichnen. In praktischen Anwendungsszenarien könnte man jedoch auch von einer „Plattform“ sprechen. Die beiden Begriffe können synonym verwendet werden.  [2] In unserem Modell verwenden wir den Begriff „Agent“, um am System beteiligte Einheiten darzustellen. Umgekehrt bezeichnen wir sie in realen Anwendungsszenarien als „Benutzer“. In diesem Dokument wird der Begriff „Agent“ im Kontext des Modells verwendet, während „Benutzer“ im Kontext realer Anwendungen verwendet wird. Beide Begriffe können in vielen Szenarien als austauschbar angesehen werden.

Read My Stories

Elevating intelligence with cutting-edge solutions for seamless cognizance experiences.

Cognizance's blog

Dieses Audio ist in der Originalsprache der Geschichte produziert!

Zu lang; Lesen

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Einführung eines intrinsischen, integritätsorientierten Bewertungsmodells für eine nachhaltige Reputation System

About Author

KOMMENTARE

Hängeetiketten

DIESER ARTIKEL WURDE VORGESTELLT IN

Related Stories

Genuine Content Creation in the Age of AI: Why Startups Need Quality Content

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Management Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Programming Community!

HackerNoon Decoded 2024: Wir feiern die Community unserer Technologieunternehmen!

Genuine Content Creation in the Age of AI: Why Startups Need Quality Content

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Management Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Programming Community!

HackerNoon Decoded 2024: Wir feiern die Community unserer Technologieunternehmen!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps