この論文は、CC BY-NC-SA 4.0 DEED ライセンスに基づいて 。 arxiv で入手できます 著者:  (1) H. ウェン、バース大学経済学部;  (2) T. Huang、ローハンプトン大学経営法学部；  (3) D. Xiao、数理科学部。 リンク表 要約とはじめに 関連するブロックチェーン技術 ベーシックモデル 現実世界のシナリオ向けの高度なモデル モンテカルロシミュレーション 結論 今後の調査と参考資料 抽象的な デジタル市場の時代において、消費者にとっての課題は、情報の非対称性の中で品質を見極めることです。従来の市場はブランドメカニズムを使用してこの問題に対処していますが、偽の評価など誤解を招く行為が横行しているインターネットベースのP2P市場にそのようなシステムを移行することは依然として困難です。現在のインターネット プラットフォームは検証アルゴリズムを通じてこれに対抗しようと努めていますが、こうした取り組みは偽造行為との継続的な綱引きに陥っています。 このペーパーでは、ブロックチェーン技術の透明性、不変性、追跡可能性を活用して、それを基盤とした堅牢な評判投票システムを紹介します。既存のブロックチェーンベースの評判システムとは異なり、私たちのモデルは、エージェントの誠実さを強化するために本質的に経済的にインセンティブのあるアプローチを利用しています。このモデルを最適化して現実世界のユーザー行動を反映し、評判システムの基本的な持続可能性を維持します。革新的な逆変換手法によって可能になった一様分布とべき乗則分布の両方を使用したモンテカルロ シミュレーションを通じて、現実世界の複雑さを再現しながら、幅広いパラメーターの状況を横断します。この調査結果は、持続可能で透明性のある強力な評判メカニズムが期待できることを強調しています。その構造を考えると、私たちのフレームワークは、オフチェーンとオンチェーンのブリッジングのための普遍的で持続可能なオラクルとして機能する可能性があり、エンティティがその評判を永続的に高めるのを支援します。 Ring Signature や Zero Knowledge Proof などのテクノロジーと将来統合すると、システムのプライバシー面が強化され、進化し続けるデジタル領域で特に影響力を持つようになる可能性があります。 キーワード: ブロックチェーン、評判システム、持続可能なオラクル、エージェント、クレジットポイント、完全性主導の評価、インセンティブメカニズム、モンテカルロシミュレーション 1. はじめに 情報の非対称性 [1] は、自分のニーズに最適な製品やサービスを選択しようとする消費者に課題をもたらします。従来の小売市場では、消費者は個人の経験、他人の経験、または広告に基づいて信頼できるブランドに引き寄せられます [2]。各ブランドは、公開市場で収益化できる特定の価値を具体化しています。ターゲットとする消費者の期待を下回る製品やサービスを提供すると、このブランド価値が低下する可能性があります。これらのブランド メカニズム [3] は、小売およびより広範な従来の市場部門の消費者と生産者の両方に利益をもたらします [4]。 オンライン製品とサービスが提供する利便性と多様性の向上により、多くの消費者にとってオンライン製品とサービスが好まれる選択肢になりつつあります。この分野における注目すべき傾向は、インターネット プラットフォーム上でのサードパーティの P2P サービスの台頭です [5]。この急速に成長している分野には、幅広いサービスが含まれています。 Amazon、eBay、Taobao、Anyvan、ClickMechanic、Mybuilder などの最新のインターネット プラットフォームは、サードパーティ サービス プロバイダーが消費者と関わる方法を変革しました。基本的に、これらのプラットフォームを使用すると、ベンダーは自社の製品やサービスを紹介できるようになり、顧客は簡単に閲覧、比較、購入できるようになります。 これらの業務の中心となるのは顧客レビューの役割です。肯定的なレビューの数が多いとベンダーの魅力が大幅に高まり、他の潜在顧客の購入決定に影響を与える可能性があります。逆に、否定的なレビューは将来の販売を妨げる可能性があります。しかし、この重大な影響力が操作戦術への道を切り開きました。偽の評価やクリック ファーミングなどの欺瞞的な行為の蔓延は、従来の市場と比較してオンラインで顕著に高くなります [6、7、8]。たとえば、ベンダーによっては、肯定的なレビューを残すために製品を購入したり、誤解を招くような好意的なレビューを書いてもらうために個人を雇ったりする「レビュー ファーミング」を行っている場合があります。悪い面としては、ベンダーが競合他社の評判を傷つけるために悪意のある否定的なレビューを残す場合があるかもしれません。 したがって、信頼できるブランドメカニズムの確立には大きな課題が伴います。このシナリオを考えると、本物の消費者の行動を検証し、効率的な評判メカニズムを構築することが重要になります。オンライン プラットフォームには、アルゴリズムを使用して不正な行為から本物をフィルタリングする機能があり、これによりサードパーティの制作者が正当な評判を構築できるようになりますが、そのような方法の有効性には依然として疑問が残ります。一部のサードパーティプロデューサーによる欺瞞的な策略と、プラットフォーム検証アルゴリズムによって導入された対抗策との間には、持続的な緊張が存在します。この力関係は本質的に周期的な戦いを形成します。現在のソリューションはトレードオフを要求する可能性があり、ユーザーのプライバシーやその他の望ましい属性が侵害される可能性があります [9]。機械学習は有望な手段 [10] ですが、その実装には、確実に本物のユーザー データを使用した初期トレーニング段階か、本当に有効になるまでにかなりの開発期間が必要です。 サトシ・ナカモト [11] によって開拓され、2014 年にヴィタリック・ブテリンによってイーサリアムを通じて実現されたニック・サボのスマート コントラクト [12] の概念によって強化されたブロックチェーン テクノロジーの出現により、革新的な技術への道が開かれました。連鎖評判システム。[1]オラクルは、オフチェーンのデータにアクセスし、オンチェーンのスマート コントラクトによって利用できる重要なリンクを提供するため、現実世界とブロックチェーン テクノロジーの間のギャップを埋める上で極めて重要な役割を果たします。ブロックチェーンがネイティブにネットワーク外の情報にアクセスできないことを考えると、この機能は不可欠です。 2017 年に、Chainlink はオラクル メカニズム [14] を導入し、分散型システムの機能を大幅に強化しました。価格フィードの有名なユースケースは、分散型金融の開花の基礎を築きました [15、16]。基本的に、オラクルはサードパーティの仲介者として機能し、外部データをスマートコントラクトに中継します。 Chainlink の分散型オラクル ネットワークは、ブロックチェーンに中継されるデータの信頼性と完全性を保証します。これは、多数の独立したオラクルからデータを取得してその応答を統合し、単一のデータポイントに関連するリスクを軽減し、外部データに依存するスマートコントラクトの信頼性とセキュリティを強化することによって実現されます。 しかし、これらのオラクルの機能は、主にインセンティブのメカニズム、最も顕著なのは、非流通から流通へ移行するネイティブ資産「リンク」などの権利確定インセンティブに依存しています。一定期間にわたって、これらのインセンティブはすべての参加者にとっての価値を薄める可能性があります。これらの報酬のプールが枯渇に近づくにつれて、システムの永続的な存続可能性についての懸念が表面化します。 Chainlink 2.0 [17] などの継続的な機能強化と他の最新のソリューションにより、この課題を克服するために努力してきました。それにもかかわらず、その有効性については引き続き議論の対象となっています。これらの洗練されたモデルと戦略は可能性を示していますが、長期にわたる揺るぎない有効性を維持する能力はまだ検討中です [18]。したがって、現実世界とブロックチェーンテクノロジーの間のつながりを強化するには、真に持続可能なオラクルインフラストラクチャを構築することが不可欠になります。 最近の研究では、ブロックチェーン技術、特にブロックチェーンベースの評判システムのさまざまな側面が明らかになりました [19、20]。これらの取り組みは賞賛に値しますが、その一部はより理論的に見え、すべての動的なエージェント [2] インタラクションに対応する際に課題に直面する可能性があります。他の企業は、信頼できるノードを集中的に選択することを選択し、単一障害点に関連する脆弱性を導入する可能性があります [21、22、23、24]。現実世界の設定をエミュレートすることを目的としたメカニズムは、エージェントのタイプを識別し、そのオンチェーンアクティビティを監視するための複雑なプロセスに頼ることがあります。これらのプロセスは、自発的な有効性を実証したより直接的なインセンティブ メカニズムに影を落とすことがあります [25]。提案されている経済的インセンティブ構造の中には、具体的な利点を提供するのではなく、時間の経過とともに希薄化する可能性があるブロックチェーン資産の「数」の増加に頼っているように見えるものもあります[26]。メカニズムの設計が複雑になると、介入コストが意図せず上昇したり、予測不能な事態が発生したりする可能性があります。有名な「バタフライ効果」[28] に触発されたカオス理論 [27] によって提案されたものに似た不確実性に大きく依存することは、微妙な立場を踏む可能性があります。 電子商取引プラットフォームを信頼する必要性を回避し、フィードバックの信頼性と匿名性を確保することを目的としたブロックチェーン支援の評判システムである「Truth」[29]などの有望な解決策があるように見えますが、このシステムには潜在的な欠点がないわけではありません。 「Truth」では、集中型電子商取引プラットフォームが従来の取引サービスを担当し続けますが、ブロックチェーンがフィードバックの認証を監督するハイブリッド モデルを導入しています。 「Truth」は、電子商取引フィードバックの認証という長年の問題に対する革新的なアプローチを示していますが、特定の側面にはより深い精査が必要です。たとえば、この論文は消費者をフィードバックプロセスに参加させる動機について適切に扱っていません。これらのインセンティブを理解することは、広範な採用と誠実なフィードバックを確保するために不可欠です。さらに、このシステムは、競合他社に対する否定的なフィードバックを投稿したり、肯定的なレビューを生成するために架空の消費者を雇ったりするなど、販売者による潜在的な悪意のある行為を見逃しているようです。取引は所定のチャネルを通じて行われる可能性がありますが、代替方法を通じてこれらの「雇われた」消費者に補償を行う可能性があり、それによってシステムの安全装置が回避されます。 「Truth」がその可能性を十分に発揮し、現実世界の設定でその有効性を実証するには、これらの懸念は将来のバージョンまたは研究で対処する必要があります。 これらの課題を考慮すると、本質的にエージェントの行動の誠実さを奨励し、持続可能性を促進する、より合理化された基本モデルを探索することにはメリットがあります [30、31、32、33、34]。このモデルの初期評価では、広大なパラメーター領域にわたるモンテカルロ シミュレーションを使用して、現実世界の複雑さを捉えることができます。この初歩的なモデルは、現実世界のシナリオのすべての複雑な詳細を捉える必要はないことに注意することが重要です。基本的な評判システムは、たとえ単一の信頼性評価しか提供しないとしても、無数のアプリケーションで非常に貴重なものとなる可能性があります。この価値は、提供される評判情報が正確で信頼できる場合に実現され、前述したように、ユーザーが低コストの偽の評価をフィルタリングするのに苦労する他のプラットフォームに頼るのではなく、その評判情報を信頼できるようになります。 明確に定義された基本モデル基盤に基づいて構築することで、反復と拡張が可能になります。修正コンポーネントを基礎方程式に統合することで、中核となるインセンティブを維持しながら、現実世界のシナリオをより正確に反映する永続的な評判システムに向けてモデルを改良することができます。他のプラットフォームやブロックチェーン ソリューションに対するこのモデルの競争上の優位性を確保することで、その回復力と持続可能性が強化されます。この戦略は、モデルの実用性を強調するだけでなく、採用が進むにつれてネットワーク効果を活用します。当社のシステムの広範な統合により、複製に対する商業的障壁が強化され、潜在的な競合他社が当社の独自のモデルとその利点をエミュレートすることがますます困難になっています。 永久評価システムのアプリケーションはさまざまなドメインや人口統計にわたって拡大し続けていますが、このシステムは実証された信頼性を備えた持続可能なオラクル ネットワークとして機能できます。リング署名 [35、36、37、38、39] とゼロ知識証明 (ZKP) [40、41、42] を統合すると、特にプライバシーが最優先される状況において、そのようなオラクル メカニズムのプライバシーの次元をさらに強化できます。リング署名を使用すると、特定の署名者の身元を明らかにすることなく、グループ メンバーからのデジタル署名が可能になります。 ZKP は、エージェントが詳細を開示することなく特定の主張 (資産や状態など) を立証できるようにする高度な暗号化技術を表します。 この文書の構成は次のように構成されています。 セクション 2 では、関連するブロックチェーン技術を紹介します。これに続いて、セクション 3 で基本モデルを示します。これは、エージェント間の自発的な誠実さを促進するインセンティブ メカニズムを理解するための基礎を築きます。次に、セクション 4 でこの基本モデルを改良して、現実世界のシナリオをより厳密に反映し、完全性を重視した格付けのインセンティブが確実に維持されるようにします。堅牢な理論的基盤を構築した後、セクション 5 ではモンテカルロ シミュレーションを使用して提案を検証し、その後、詳細な分析と結果の議論を行います。シミュレーションからの我々の発見はセクション 6 に要約されており、そこで我々の評判システムが普遍的な持続可能な神託として効果的に機能することを強調します。最後に、将来の研究の潜在的な方向性がセクション 7 で提案されています。  [1] 私たちのモデルでは、「評判システム」という用語は、私たちが提案する代替ソリューションを指すために一般的に使用されています。ただし、実際のアプリケーションのシナリオでは、「プラットフォーム」と呼ばれることもあります。この 2 つの用語は同じ意味で使用できます。  [2] 私たちのモデルでは、システムに関与するエンティティを表すために「エージェント」という用語を使用します。逆に、実際のアプリケーション シナリオでは、これらのユーザーを「ユーザー」と呼びます。このペーパー全体を通じて、「エージェント」という用語はモデルのコンテキストで使用され、「ユーザー」は実際のアプリケーションのコンテキストで使用されます。どちらの用語も、多くのシナリオで置き換え可能であると考えられます。

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