wtfipluralqf.decartography.com
リニューアルすることにした
DeCartographyとは何か
Pluralityさがだいじ
実際の様子
Gitcoinとコラボレーションをしています
ブロックチェーンにも"Pluralityさ"が求められ時代になってきています
DeCartographyは
DeCartographyはRelational Computation Oracleです。複雑系と計算機を合成したソーシャルグラフのデータ生成プロセスにより、分析する指標を固定せずにオラクルとしてデータを提供することができます。
Pluralityの時代
DAOをはじめとしたサイバースペース組織のコンセンサスシステムの1つである投票が、古典的な1人1票からQuadratic Fundingへ移り変わる瞬間を見て興奮しています。
しかし、現実的にはEthereumのアドレスは幾つでも作ることが出来るためシビル攻撃へのリスクや、談合スマートコントラクトによるQFへの攻撃は完全には防ぎきれません。
そこで私たちは分析の指標を定めずに生成したソーシャルグラフをオラクルとして提供することで、Plurality Scoreに応じてQuadratic Fundingで投票力を調節することが可能です。
Social Pluralityとは、様々な社会文化的生態系の間の協力を認識し、促進することです
まり二次的な資金調達の生態系 の中にある均質で協力性の高い集団の役割を考える必要があります。例えば、家族や友人、同僚、隣人、同胞などを考えてみてください。当然ながら、私たちのアイデンティティは、豊かな社会的関係グラフの中に入れ子になっています。さまざまな人々が、そのネットワーク内のユニークな人々や組織のセットを気にかけ、協力します。二次関数的な資金調達とGitcoin Grantsは、家族、同僚、友好的な隣人間の協力に著しく報い、増幅させるべきでしょうか。技術的には、夫婦、会社、地理的なコミュニティは、Gitcoin Grantsでの協力を通じて、無限のマッチング資金を要求できるかもしれません。
この現実に対処するためにGitcoinがとった初期の措置の一つは、ペアワイズ二次ファンディング18の計算を採用することでした。この方法の主な特徴は、二次ファンディングの管理者が任意の貢献者のペア間のマッチングウェイトを調整できることです。多元性の精神に基づき、管理者は、貢献者がすでにどの程度協力しているかという認識に基づいて、この調整を行うことができる。例えば、協力的な2人のエージェントは、社会的背景が大きく異なる2人のエージェントよりも低いマッチングウェイトを得ることができるのです。やった。違いを超えて協力するための正式なメカニズムです。私が知る限り、これまでGitcoin Grantsが捉えた貢献者間の協力の証拠は、現在の助成金ラウンドにおける貢献行動だけです。しかし、残念ながら、このような協力の証拠はないようです。残念ながら、この証拠は貢献者の協力的な現実の複雑さを十分に認識しているとは思えません。 違いを超えて協力する
Cooperation Across Differences
This oracle makes it possible to quantify the cooperation between contributors. it gradually increase cooperation across differences and mute contributions between homogeneous and more highly cooperative groups
Pluralityのためのアイデンティティ
Identity and policy modules for Plurality
DeCartographyのデータは、持っているNFTやウォレットトランザクションを元に、人間のエージェントがアドレスを見て、それを繰り返し、群衆の知恵やピア予測法を使って生成します。
この方法は、他のソーシャルグラフ提供サービスと違い、ソーシャルグラフ生成のための指標（切り取り方）を定義せずにグラフデータを提供する唯一の方法です。
もし、オラクルのバリデーターになって数十分でETHを稼ぐことに興味があるなら、招待待ちリストに登録してください
「wtf.DeCartography Quadratic Funding」サイトでサンプルをどう見せるか
このサンプルの部分は、具体的にいうとここら辺tkgshn.icon
https://gyazo.com/c1400002f133c4203cf4aba94f182868
これは、以下のような仮説を具体化したもの
StarkDeFiより、Phiの方がより幅広いコミュニティに支持されているとする
支援している人の数はPhiの方が多いが、寄付の総額はStarkDeFiの方が多い
平均すると、一人当たりの支援額はStarkDeFiの方が多い
= 一応普通のQuadratic Fundingの場合、Phiの方が受け取る額がおおいようになっている
つまり、「実際にDeCartographyがあればこんな"違い"がわかるよ」と示したかったもの
要件をもう一回考える
エンドユーザーが「今まで感じていた課題を解決できる」を感じるようなものを作る
つまり、「『GRで多くの額を受け取っているけど、実は同じようなコミュニティからの寄付が多い』というのを検知できる」と示さなきゃいけない
まぁこれ適当なデータを作ってもいいんだけど、
これを作るためには一回エンドユーザーの分析が必要という、鶏卵問題が起きているイメージtkgshn.icon*3 なので速攻でグラフデータを作る必要がある
まぁこれはオンチェーンデータとかじゃなくて、サンプルイメージでいいか。Webに関しては
実現可能性はほぼ100%なので、あとはGraphAPIで結果出しますって言えば良さそう
https://gyazo.com/590acd65cd687a47c42bb7ec3b0e82cd
1. あるアドレスとあるプロジェクトを指定すれば
2. そのアドレスが寄付者のリストに対してどれほど”異端か”を返す
そこで、もっとDeCartographyがやってることをわかりやすくするために「social diversityを考慮して投票力を調節する機能」のシュミレーターサイトを作りたい https://gyazo.com/9e2297e88907896f4e51d15c7d97278e
全ての点: 今回のラウンド(GR3)で寄付している人
黄色の点: 同じプロジェクトに寄付した人
紫の点: 自分
この"number of deviation"が「同じプロジェクトに寄付をした人の平均的な位置から、どれぐらい離れているか」を示す感じです
下のカーブのところは、投票力シュミレーターで、このnumber of deviationに対して、投票力が変わってくるという感じですね
なのでこんな感じで別のアドレスになれば、このソーシャルグラフ的なものも変化させたいです
https://gyazo.com/b0f7851e78ceb98ed4e0ac04079aa8d2
これを、
tkgshn.icon*5
議論の余地を探す
ちなみに、機械学習でk-meanなど使ってクラスタリングすることなどは検討されてました？？ 専門ではないのですが、なんとなくそっちの方がハマりそうと思ったり
k-meansの場合だと、教師なし学習で、
今あるデータの特徴からクラスタリング(グルーピング)するので、データ次第でクラスタリング変わるのです。これがどれだけハックされづらいかは要議論ですが、直感的にはなんとかなりそうと感じます。
k-meanに限らなくても、もう少しクラスタリングという観点でいろいろ検討の余地はありそうです
クラスタリングは命題があって、それのYesっぽい人たちとNoっぽい人たちを分類するのであって、今回の命題はなににすべきなのか考え中です。()
(自分もここは専門じゃないので、間違っているかもです。)
・Aのアドレスと似ている人をクラスタリングする => できそう
・botっぽいアドレスをクラスタリングする => できそう
・距離をクラスタリングする => できなさそう
https://gyazo.com/64aebe6bdbdac280d11153039fbcbe46
https://gyazo.com/8b113ac16d48430e3d299ad7fdbf0015
public.icon
https://gyazo.com/bc1b7dd8309288b3f7022fe9b71188f4
Plural QFは、「Quadratic Fundingの寄付者間の協力」を定量化する事で、違いを超えた協力を徐々に増やし、同質的なグループとより協力的なグループの間の貢献をミュートするのものです。 QFについて復習
https://gyazo.com/fd4e315adbe6289a8e160063f091724e
https://gyazo.com/1e5027ff7995273bfcf238b8ecb360a7
QFのリスク
一人で複数アカウントを作って、自分のプロジェクトに寄付することで、マッチングプールからプロジェクトが受け取れる額は、攻撃に使った寄付費用（複数アカウントに分割して、各アカウントから寄付を行う）よりも大きな額になることが多い
一人で複数アカウント作る以外にも、同じコミュニティで一つのプロジェクトに投票することも考えられます。1Person, 1IDを実現することができても、他のエージェントとの協調行動（談合や賄賂）に関する攻撃リスクは防ぎきれません https://gyazo.com/c3bf78db63e8a9f201565dba79f56ec0
実際のQFの分析結果を表示
https://gyazo.com/c14e14d269565ad5eb8af261f2afca1a
https://gyazo.com/e127785e2cefe73672fdb8a4f2f17f44
貢献者間の協力を定量化する
そこで、寄付者の行動をもとに、QFの投票力を調節する取り組みも考えられています
https://gyazo.com/bc23c4b4152a86bf6d5c34eecab34e75
https://gyazo.com/5a87d61c30d25134fa7f01848ca4db8d
https://gyazo.com/c667fd9dd37fe06a3e2fe633cd8c534f
Pluralityとは何か
"Plurality"とは、形容詞の一つで”複数のものから成り”、単数でもないを表す単語です。 https://gyazo.com/2782aa45b1957d9b16a3af5d685a7c29
詳しくは、以下をご覧ください
Plurality QFに必要なオラクルをDeCartographyが担います
このオラクルは、アドレス間の協力関係を定量化することを可能にし、違いを超えて徐々に協力を高め、同質のグループとより協力的なグループの間の投稿をミュートすることができます。
オラクルのデータは、あなたが持っているNFTやウォレットトランザクションをもとに、人間のエージェントがアドレスを調べ、それを繰り返し、クラウドの知恵やピア予測手法を使って生成されています。
この方式は、他のソーシャルグラフ提供サービスとは異なり、ソーシャルグラフ生成のための指標を定義せずにグラフデータを提供する唯一の方法です。
@DeCartography: DeCartography makes it possible to quantify the cooperation between contributors. it gradually increase cooperation across differences and mute contributions between homogeneous and more highly cooperative groups.
https://pbs.twimg.com/media/Fp33VzMaAAA5Q1f.jpg
Plural QFのシュミレーション
Plural Social Graph上で定義された社会的距離により、Quadratic Fundingの投票力を調節することができます
https://gyazo.com/696fc8be00f2b0ce5e10a995c3a2be1c