Este documento está   bajo licencia CC BY-NC-SA 4.0 DEED. disponible en arxiv   Autores:  (1) H. Wen, Departamento de Economía, Universidad de Bath;  (2) T. Huang, Facultad de Derecho y Negocios, Universidad de Roehampton;  (3) D. Xiao, Facultad de Ciencias Matemáticas.  Tabla de enlaces   Resumen e introducción   Tecnologías blockchain relevantes   Modelo basica   Modelos avanzados para escenarios del mundo real   Simulaciones de Montecarlo   Conclusiones   Investigaciones futuras y referencias  Abstracto  En la era de los mercados digitales, el desafío para los consumidores es discernir la calidad en medio de la asimetría de la información. Si bien los mercados tradicionales utilizan mecanismos de marca para abordar este problema, transferir dichos sistemas a los mercados P2P basados en Internet, donde las prácticas engañosas como las calificaciones falsas están muy extendidas, sigue siendo un desafío. Las plataformas de Internet actuales se esfuerzan por contrarrestar esto mediante algoritmos de verificación, pero estos esfuerzos se encuentran en un tira y afloja continuo con acciones falsificadas.  Aprovechando la transparencia, la inmutabilidad y la trazabilidad de la tecnología blockchain, este documento presenta un sólido sistema de votación de reputación basado en ella. A diferencia de los sistemas de reputación existentes basados en blockchain, nuestro modelo aprovecha un enfoque intrínsecamente incentivado económicamente para reforzar la integridad de los agentes. Optimizamos este modelo para reflejar el comportamiento de los usuarios en el mundo real, preservando la sostenibilidad fundamental del sistema de reputación. A través de simulaciones de Monte-Carlo, utilizando distribuciones uniformes y de ley de potencia habilitadas por un innovador método de transformación inversa, atravesamos un amplio panorama de parámetros, replicando la complejidad del mundo real. Los hallazgos subrayan la promesa de un mecanismo de reputación sostenible, transparente y formidable. Dada su estructura, nuestro marco puede funcionar potencialmente como un oráculo universal y sostenible para establecer puentes entre cadenas y cadenas, ayudando a las entidades a cultivar perpetuamente su reputación. La integración futura con tecnologías como Ring Signature y Zero Knowledge Proof podría amplificar las facetas de privacidad del sistema, haciéndolo particularmente influyente en el dominio digital en constante evolución.  Palabras clave: blockchain, sistema de reputación, oráculo sostenible, agente, punto de crédito, calificación basada en la integridad, mecanismos de incentivos, simulación de Montecarlo  1. Introducción  La asimetría de la información [1] presenta desafíos para los consumidores que intentan seleccionar productos o servicios que mejor se adapten a sus necesidades. En los mercados minoristas tradicionales, los consumidores gravitan hacia marcas en las que confían basándose en experiencias personales, experiencias de otros o anuncios [2]. Cada marca encarna un valor determinado que puede monetizarse en mercados abiertos. Ofrecer productos o servicios que no cumplan con las expectativas de los consumidores objetivo puede disminuir el valor de esta marca. Estos mecanismos de marca [3] sirven para beneficiar tanto a los consumidores como a los productores en el comercio minorista e incluso en sectores más amplios del mercado tradicional [4].  Con la mayor comodidad y diversidad que ofrecen, los productos y servicios en línea se están convirtiendo en la opción preferida de muchos consumidores. Una tendencia notable en este ámbito es el aumento de ofertas P2P de terceros en plataformas de Internet [5]. Este sector de rápido crecimiento incluye una amplia gama de servicios. Las plataformas de Internet modernas como Amazon, eBay, Taobao, Anyvan, ClickMechanic y Mybuilder han transformado la forma en que los proveedores de servicios externos interactúan con los consumidores. Básicamente, estas plataformas permiten a los proveedores mostrar sus productos o servicios, lo que permite a los clientes navegar, comparar y comprar fácilmente.  Un elemento central de estas operaciones es el papel de las opiniones de los clientes. Un gran número de críticas positivas puede aumentar significativamente el atractivo de un proveedor, influyendo en las decisiones de compra de otros clientes potenciales. Por el contrario, las críticas negativas pueden disuadir futuras ventas. Sin embargo, esta influencia significativa ha allanado el camino para tácticas de manipulación. La prevalencia de prácticas engañosas, como calificaciones falsas y cultivo de clics, es notablemente mayor en línea en comparación con los mercados tradicionales [6, 7, 8]. Por ejemplo, algunos proveedores pueden participar en una "cultivación de reseñas", en la que compran sus productos para dejar reseñas positivas o contratan a personas para que les escriban reseñas engañosamente favorables. En el lado más oscuro, puede haber casos de proveedores que dejen críticas negativas maliciosas para que los competidores manchen su reputación.  Por lo tanto, el establecimiento de mecanismos de marca confiables presenta desafíos sustanciales. Ante este escenario, verificar las acciones auténticas de los consumidores y diseñar mecanismos de reputación eficientes se vuelve fundamental. Si bien las plataformas en línea tienen la capacidad de emplear algoritmos para filtrar las acciones genuinas de las engañosas, permitiendo así a los productores externos construir una reputación legítima, la eficacia de tales métodos sigue siendo cuestionable. Existe una tensión persistente entre las maniobras engañosas de algunos productores externos y las contramedidas introducidas por los algoritmos de verificación de plataformas. Esta dinámica esencialmente forma una batalla cíclica. Las soluciones actuales podrían exigir concesiones, comprometiendo potencialmente la privacidad del usuario u otros atributos deseables [9]. Si bien el aprendizaje automático ofrece una vía prometedora [10], su implementación requiere una fase de capacitación inicial con datos de usuario genuinos garantizados o un período de desarrollo sustancial antes de que sea verdaderamente efectivo.  La llegada de la tecnología blockchain, iniciada por Satoshi Nakamoto [11] y aumentada por el concepto de contrato inteligente de Nick Szabo [12], que Vitalik Buterin hizo realidad a través de Ethereum en 2014 [13], ha allanado el camino para soluciones innovadoras. sistemas de reputación de cadena.[1] Los oráculos desempeñan un papel fundamental a la hora de cerrar la brecha entre el mundo real y la tecnología blockchain, ya que proporcionan el vínculo crucial mediante el cual se puede acceder a los datos fuera de la cadena y utilizarlos mediante contratos inteligentes dentro de la cadena. Esta función es imperativa dado que las cadenas de bloques no pueden acceder de forma nativa a información fuera de su red. En 2017, Chainlink introdujo su mecanismo Oracle [14], amplificando significativamente las capacidades de los sistemas descentralizados. Su famoso caso de uso para la alimentación de precios sentó las bases para el florecimiento de las finanzas descentralizadas [15, 16]. Básicamente, los oráculos actúan como intermediarios externos, transmitiendo datos externos a contratos inteligentes. La red Oracle descentralizada de Chainlink garantiza la autenticidad e integridad de los datos transmitidos a la cadena de bloques. Esto se logra obteniendo datos de una gran cantidad de oráculos independientes y consolidando sus respuestas, mitigando los riesgos asociados con puntos de datos singulares y mejorando la confiabilidad y seguridad de los contratos inteligentes que dependen de datos externos.  Sin embargo, el funcionamiento de estos oráculos se basa principalmente en mecanismos de incentivos, en particular incentivos de concesión, tomando, por ejemplo, la transición del activo nativo "Link" de no circulación a circulación. Durante un período, estos incentivos podrían tener el potencial de diluir el valor para todos los participantes. A medida que el conjunto de estas recompensas se acerca al agotamiento, surgen temores sobre la viabilidad duradera del sistema. Mejoras sucesivas, como Chainlink 2.0 [17], junto con otras soluciones contemporáneas, se han esforzado por superar este desafío. No obstante, su eficacia es un tema de discusión continua. Si bien estos modelos y estrategias refinados demuestran potencial, su capacidad para mantener una eficacia prolongada e inquebrantable sigue bajo examen [18]. Por lo tanto, forjar una infraestructura de oráculo verdaderamente sostenible se vuelve esencial para fortalecer el vínculo entre el mundo real y la tecnología blockchain.  Estudios recientes han iluminado varias dimensiones de la tecnología blockchain, en particular los sistemas de reputación basados en blockchain [19, 20]. Si bien estos esfuerzos son encomiables, algunos de ellos parecen más teóricos y pueden encontrar desafíos al abordar todas las interacciones dinámicas entre agentes[2]. Otros han optado por la selección centralizada de nodos confiables, lo que podría introducir vulnerabilidades asociadas con puntos únicos de falla [21, 22, 23, 24]. Los mecanismos que pretenden emular entornos del mundo real a veces se basan en procesos complejos para identificar tipos de agentes y monitorear sus actividades en la cadena. Estos procesos ocasionalmente eclipsan mecanismos de incentivos más directos que han demostrado eficacia espontánea [25]. Algunas estructuras de incentivos económicos propuestas parecen apoyarse en aumentar el "número" de activos de blockchain, que podrían ser susceptibles de diluirse con el tiempo [26], en lugar de proporcionar ventajas concretas. A medida que los diseños de mecanismos crecen en complejidad, podrían elevar inadvertidamente los costos de intervención o introducir imprevisibilidades. Depender en gran medida de incertidumbres similares a las propuestas por la teoría del caos [27], inspirada en el famoso "efecto mariposa" [28], podría pisar un terreno delicado.  Si bien parece haber soluciones prometedoras, como "Truth" [29] (un sistema de reputación asistido por blockchain destinado a obviar la necesidad de confiar en las plataformas de comercio electrónico y garantizar la autenticidad y el anonimato de la retroalimentación), el sistema no está exento de posibles deficiencias. "Truth" introduce un modelo híbrido en el que la plataforma centralizada de comercio electrónico sigue a cargo de los servicios comerciales tradicionales, pero la cadena de bloques supervisa la autenticación de los comentarios. Aunque "Verdad" presenta un enfoque innovador al antiguo problema de autenticar los comentarios del comercio electrónico, ciertos aspectos merecen un escrutinio más profundo. Por ejemplo, el artículo no aborda adecuadamente las motivaciones que llevarían a los consumidores a participar en el proceso de retroalimentación. Comprender estos incentivos es vital para garantizar una adopción generalizada y una retroalimentación sincera. Además, el sistema parece pasar por alto posibles comportamientos maliciosos por parte de los vendedores, como publicar comentarios negativos contra la competencia o contratar consumidores ficticios para generar comentarios positivos. Si bien las transacciones pueden realizarse a través de los canales prescritos, existe la posibilidad de compensar a estos consumidores "contratados" mediante métodos alternativos, eludiendo así las salvaguardias del sistema. Para que la "Verdad" alcance plenamente su potencial y demuestre su eficacia en entornos del mundo real, estas preocupaciones deben abordarse en futuras versiones o investigaciones.  Dados estos desafíos, vale la pena explorar un modelo básico más simplificado que incentiva inherentemente la integridad del comportamiento de los agentes y fomente la sostenibilidad [30, 31, 32, 33, 34]. Las evaluaciones iniciales de este modelo podrían emplear simulaciones de Montecarlo en vastos dominios de parámetros, capturando las complejidades del mundo real. Es esencial señalar que este modelo rudimentario no necesita capturar todos los detalles intrincados de los escenarios del mundo real. Un sistema de reputación básico, incluso si ofrece sólo una calificación de credibilidad singular, puede ser invaluable en innumerables aplicaciones. Este valor se materializa cuando la información sobre reputación que ofrece es precisa y confiable, lo que permite a los usuarios confiar en ella en lugar de recurrir a otras plataformas que luchan por filtrar calificaciones falsas de bajo costo, como se discutió anteriormente.  Construir sobre una base de modelo básico bien definida permite la iteración y mejora. Al integrar componentes correctivos a las ecuaciones fundamentales, podemos preservar los incentivos centrales y al mismo tiempo refinar el modelo hacia un sistema de reputación duradero que refleje los escenarios del mundo real con mayor precisión. Garantizar la ventaja competitiva de este modelo sobre otras plataformas o soluciones blockchain amplifica su resiliencia y sostenibilidad. Esta estrategia no sólo resalta la utilidad práctica del modelo sino que, a medida que crece la adopción, aprovecha el efecto de red. La integración generalizada de nuestro sistema fortalece las barreras comerciales contra la replicación, lo que hace cada vez más difícil para los competidores potenciales emular nuestro modelo único y sus beneficios.  Si bien las aplicaciones del sistema de reputación eterna continúan expandiéndose en diversos dominios y grupos demográficos, este sistema puede funcionar como una red Oracle sostenible con confiabilidad demostrada. La integración de Ring Signatures [35, 36, 37, 38, 39] y Zero Knowledge Proofs (ZKP) [40, 41, 42] puede mejorar aún más las dimensiones de privacidad de dichos mecanismos de Oracle, especialmente en situaciones donde la privacidad es primordial. Las firmas en anillo permiten la firma digital de un miembro del grupo sin revelar la identidad del firmante específico. Las ZKP representan una técnica criptográfica avanzada que permite a los agentes fundamentar ciertas afirmaciones (como sus activos o estados) sin revelar los detalles.  La estructura de este documento está organizada de la siguiente manera: La Sección 2 presenta las tecnologías blockchain relevantes. A continuación, el modelo básico se presenta en la Sección 3, que sienta las bases para comprender los mecanismos de incentivos que promueven la integridad automotivada entre los agentes. Luego refinamos este modelo básico en la Sección 4 para reflejar mejor los escenarios del mundo real, asegurando que se preserven los incentivos para las calificaciones basadas en la integridad. Después de construir una base teórica sólida, la Sección 5 utiliza simulaciones de Monte Carlo para validar nuestras proposiciones, seguidas de un análisis detallado y una discusión de los resultados. Nuestros hallazgos de las simulaciones se resumen en la Sección 6, donde subrayamos que nuestro sistema de reputación funciona efectivamente como un oráculo sostenible universal. Finalmente, en la Sección 7 se proponen posibles direcciones para futuras investigaciones.  [1] En nuestro modelo, el término "sistema de reputación" se utiliza genéricamente para denotar la solución alternativa que proponemos. Sin embargo, en escenarios de aplicación práctica, también podría denominarse "plataforma". Los dos términos se pueden utilizar indistintamente.  [2] En nuestro modelo, empleamos el término "agente" para representar entidades involucradas en el sistema. Por el contrario, en escenarios de aplicaciones del mundo real, nos referimos a ellos como "usuarios". A lo largo de este artículo, el término "agente" se utiliza en el contexto del modelo, mientras que "usuario" se emplea en el contexto de aplicaciones del mundo real. Ambos términos pueden considerarse intercambiables en muchos escenarios.

Read My Stories

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

Cognizance's blog

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Presentación de un modelo de calificación basado en la integridad intrínseca para una reputación sostenible Sistema

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

Valhalla de Floki se une como patrocinador asociado de la gira de la India por Sri Lanka

El modelo Bitcoin UTXO, impulsando un ecosistema único

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

Valhalla de Floki se une como patrocinador asociado de la gira de la India por Sri Lanka

El modelo Bitcoin UTXO, impulsando un ecosistema único

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps