YTWO Report: Reputation Protocols
Содержание
Web2 Reputation Model
Репутационные протоколы для Web3 – подход к пристыковке рейтинга, путем анализа предыдущих on-chain активностей. Зачем? Почему? Будем разбираться.
Начнем с того, что мы уже привыкли видеть рейтинг во всем: поездка в такси, товар в маркетплейсе, оценка фильмы. Это помогает нам ориентироваться и принимать решения, основанные не на сугубо личном отношении, а на какой-никакой статистике. Значит, при отсутствии прямых социальных связей с таксистом, производителем продукта или режиссером фильма, единственное на что мы можем полагаться – рейтинг, как на оценку надежности услуги, товара, исполнителя
Reputation Protocols Introduction
Но как правило, в Web3, нет никаких социальных связей между пользователями. Твой публичный адрес говорит о тебе мало.
Репутационные протоколы для Web3 кошельков внедряют тот же принцип оценки, но в контексте блокчейна. Они анализируют предыдущие ончейн активности кошельков, такие как участие в различных проектах, транзакции, участие в голосованиях и другие действия, чтобы определить репутацию и рейтинг каждого кошелька.
Но если подумать шире, то рейтинг можно применить не только к кошелькам, но и к другим on-chain вещам:
- Рейтинг проекта: на основе ежедневного объема, TVL, количества транзакций, комиссий, уникальных (неповторяющихся) кошельков. Кажется, что агрегаторы предоставляют всю необходимую информацию, но они никак ее математически не интерпретируют. Что если создать формулу по которой можно определить ценность или рейтинг проекта.
- Рейтинг мемкойна: анализ странных действий создателя токена, связь с откровенным скамом, выдергивание ликвидности. Подозрительные действия ММов и китов. А еще представьте, как легче было бы анализировать мемкоины, если бы можно было бы лицезреть рейтинг китов, которые им торгуют. Как будто бы такая модель просто просит имплементацию ИИ и машинного обучения.
- KYC или децентрализованная проверка личности: тема, которая неизбежно поднимает огромное количество дискуссий, граничащая между анонимностью и отсутствием децентрализации. Пожалуй полемику о правомерности для блокчейна оставим на плечах читателей, скажем лишь о том, что находимся в стадии зародыша и пытаемся применять для этого модные ZK и другие технологии.
- Более прозрачное DAO: представим, что все не сводится к голосованию стейкингом, а учитывается рейтинг, продолжительность холда и размер стейкинга. Ни в коем случае не претендуем на истинность в первой инстанции, но голосование так проходит более интересно. Кстати, Curve ввели похожую модель, взяв за переменные сумму в стейкинге и время холда.
Mechanism
Вернемся к более приземленным темам. Давайте разберем как это работает на примере работы 0xScore.
0xScore SCORE основан на различных on-chain параметрах:
- Volume ($) avg
- NFT Trading Volume ($) avg
- Owned NFTs
- Transactions Quantity
- DApps Interactions
- Liquidity Providing ($) avg
- DEX Trades
- Bridges Interactions
- GnosisSAFE protocol Interactions
- Contracts Deployed
В таком случае возникает резонный вопрос. Насколько рейтинг действительно будет отражать реальность, если его потенциально можно увеличить нечестным способом? Имеется в виду, что если алгоритм тривиально выглядит, следующим образом:
Где А – количество транзакций, B – взаимодействия с DApps, C – объем.
Когда алгоритм записан, как обычное линейное уравнение и мы знаем, что означает каждая переменная, мы можем найти кратчайший путь для того, чтобы увеличить рейтинг нечестным способом.
“Корреляция между параметрами не является линейной. Следовательно, увеличение одного параметра (например, покупка еще нескольких NFT или развертывание контракта) не приводит напрямую к увеличению итогового балла.”
Usecases
Рейтинг, на самом деле, не раскрывает конфиденциальной информации, а лишь упаковывает ее в удобный для человека вид, здесь помарочка, что мы сейчас говорим не о репутационных механизмах на основе social.fi.
Оценка может служить неким сегрегатором показывающим, что ты не бот. Особенно в контексте проектов, служит инструментом для принятия решений и определения успешности или эффективности выполненных действий. Она может быть использована как некий мультипликатор, который может корректно сегрегировать полезных пользователей от неполезных.
Но кто является не полезным пользователем? Первое, что приходит в голову – бот или ферма ботов, которая забирает твои драгоценные монеты протокола. Мультиаккаунтинг – то же самое, но в ручном режиме.
В контексте распределения наград это не так уж и критично, как минимум что-то нам перепадет, но в контексте mint NFT, особенно, если это модель FCFS (first come, first served), то возникают проблемы, которую может лаконично решить репутационный протокол.
Представляем, минута до минта, готовим fast fingers, наступает час X. Нажимаем на кнопку минта и подтверждаем две транзакции и видим на экране злополучную надпись “tx rejected”, да еще комиссию забрали, которая в момент минта была явно не низкой. Думаю, что все еще догадались, что подвела нас не наша реакция, а боты с личными RPC и нодами, которые забрали все NFT.
А если бы к минту пускали только проверенные аккаунты? Допустим мы исключаем из минта новые кошельки и кошельки, которые были замечены в подозрительных действиях, как минимум мы усложняем жизнь для таких неприятных личностей, так еще и создаем большую базу данных таких кошельков (как вариант). Конечно, тогда вспыхнет вопрос цензуры, что таким образом можно управлять распределением, оставаясь серым кардиналом.
Problems
Репутационные протоколы в Web3 могут столкнуться с рядом проблем, давайте подумаем с какими:
- Субъективность: Алгоритмы для оценки должны оставаться закрытыми, но тогда тяжело обосновать корректность оценки репутации. Мы лишь полагаемся, что проект сделал все правильно и не ошибся.
- Манипуляция: Злонамеренно некорректный расчет.
- Централизация и контроль: Некоторые репутационные протоколы могут быть подвержены централизации и контролю со стороны ограниченного числа участников, что противоречит принципам децентрализации.
Для преодоления этих проблем важно разрабатывать репутационные протоколы с учетом принципов децентрализации, прозрачности, безопасности и справедливости, но даже простые вычисления для блокчейна затруднительны и затратны, что уж говорить о больших алгоритмах.
Ecosystem
Karma — предлагает множество инструментов для сообществ и участников DAO. Что касается участников, Karma позволяет пользователям получать оценку Karma на основе количества и качества их вкладов в DAO. Для DAO Karma предлагает систему ранжирования, согласно которой лучшие участники ДАО получают наивысший балл кармы.
0xScore - это инструмент репутации web3 для кошельков, основанный на их активности в сети. Это позволяет анализировать и сравнивать кошельки, чтобы понять их репутацию.
0xScore можно использовать для проверки вашего собственного кошелька, анализа кошелька другого пользователя или сравнения вашего кошелька с другим. Кроме того, этот инструмент может служить решением anti-sybil, помогая предотвратить sybil атаки
Metopia предназначена для того, чтобы позволить сообществам распознавать различные вклады в блокчейны. Сообщества могут использовать функции Metopia для создания собственных программ лояльности.
Протокол non-transferable значков обеспечивает прозрачное признание вкладов, настраиваемые стратегии управления и справедливую систему поощрений. Это дает сообществам возможность создавать прозрачные системы вознаграждения, используя в качестве основы non-transferable значки.
ONT ID — это децентрализованная структура идентификации для децентрализованных идентификаторов (DID) и проверяемых учетных данных.
OScore — это протокол, который принимает данные транзакций и присваивает оценку с возможностью оценки репутации учетной записи на основе определенных критериев для учетной записи ONT ID на основе поведения в блокчейне.
Orange — это протокол создания репутации и доверия , который объединяет данные и модели репутации Web3 для создания доказательств репутации в проверяемых учетных данных и NFT.
Его можно использовать для расчета и оценки «репутации» децентрализованного идентификатора (DID) и связанных с ним адресов кошельков.
Conclusion
YTWO убежден в значимости развития репутационных протоколов в Web3, поскольку они способствуют укреплению взаимоотношений между различными социальными группами в среде, где социальные связи не предусмотрены.
Кроме того, репутационные протоколы обеспечивают более честное распределение наград и вознаграждений пользователям за их вклад и участие в проекте или DAO. Путем использования репутации как основы для распределения вознаграждений, протоколы делают процесс более справедливым и эффективным, поощряя активное участие и вклад участников.
В сочетании с social.fi, развитие репутационных протоколов в Web3 могут иметь еще более значительное воздействие. Social.fi позволяет создавать и управлять децентрализованными сообществами, где участники могут обмениваться информацией, сотрудничать и взаимодействовать. Развитие репутационных протоколов вместе с social.fi усилит возможности для формирования тесных и долгосрочных связей между участниками, что приблизит Web3 к уровню взаимодействий, которые привычны в Web2.
Мы верим, что эти развитие Reputation Protocols, социальные взаимодействий в Web3 не только улучшат качество коммуникаций и сотрудничества, но также способствуют созданию более открытой, инклюзивной и эффективной экосистемы, которая будет ближе к тому, что сегодня происходит в мире Web2.