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与 SBT 提供的单一定性数据点相比,声誉的定量模子可能更有意义。本文主要探讨在DAO网络中,若何量化孝顺者声誉。在下一篇文章中,我们将探讨该量化模子框架对 DAO 治理的潜在影响。

几个条件假设

声誉是多维的

声誉是由多种因素组成的。我们选择考察哪些因素以及我们选择若何权衡它们会对我们做出的关于一小我私人的决议发生伟大影响;需要小心涉及道德和伦理思量的主观丈量。诸犹如行奖励圈(例如 Coordinape)之类的主观丈量可以捕捉未完全枚举的孝顺,同时还可以通过新的起劲来激励新兴增进。然则,我将尽我所能在本文中坚持客观丈量,并从逻辑第一原理思索问题。

若是组织中的新员工已经享有盛誉;然后,这是由于他们在其他地方做出的孝顺——无论是在小我私人生涯照样职业生涯中。这些孝顺赋予了他们可转让的声誉。

在 web3 天下中,匿名、隐私、抗审查、去信托和无允许系统准确地占有了至高无上的职位,在评估新组织或小我私人时,我们通常只能依赖声誉。因此,在确定某人在组织中拥有若干权力时,声誉异常主要。幸亏我们可以在链上跟踪行动,从而跟踪孝顺。

DAO 孝顺者可以通过介入谈天、论坛、投票、撰写提案、投票、加入集会、完成赏金和无数其他方式来确立声誉。这些行为可以通过种种方式量化,并使用代币举行奖励。不能转让的 NFT,即“灵魂绑定”代币 (SBT),在已往一年中已成为在链上宣布信誉凭证的黄金尺度。然而,这种方式不足以充实代表人类声誉的庞大性,尤其是在数字环境中。

一些确立人类声誉数字示意的方式确实包罗了一组差其余输入数据源。声誉模子可以基于从链上和链下的种种数据源中提取的孝顺,然后聚合或对照以盘算给定指标和证书资格(“功勋徽章”)。这方面的几个例子是 Gitcoin Passport 和 Orange Protocol 的信誉 NFT。

使用模子可以让决议者微调他们对输入的选择。一方面是完全缺乏身份验证,另一方面是对所有枚举变量的综合评估。与 SBT 提供的单一定性数据点相比,声誉的定量模子可能更有意义。

为什么组织使用 KPI

KPI 是权衡实现目的的绩效的一种手段。改善 KPI 不应成为任何设计的主要目的。这就像一条狗追逐它的尾巴。优化 KPI 并不能解决原始问题,并导致在不相关的数据集上“训练模子”。人类天生就有私见和主观。人类不仅对他人说谎,而且对自己说谎,这种说谎且往往是无意的。控制方式是使用客观的数据和剖析。

什么是孝顺?

具有无限设计空间的事情证实。

孝顺包罗:

  • 效果(价值)

  • 文件(事情证实)

四种孝顺类型

  • 治理:提案、投票、运营、审核

  • 金融投资、赠款、收购

  • 起劲:基于绩效和可交付功效的流动、在集会上破费的时间以及跟踪的项目事情

  • 社交:谈天和论坛构想、反馈、集会、促销

孝顺分数

通过跟踪和量化种种方式的孝顺,有可能确立一个算法和整系一切,该系统对诓骗行为有很强的抵御能力,而且与较少的投入相比更具代表性、公正性和包容性。

需要确立差异级其余认证(证书)和获取规则,以区分小我私人孝顺者和社区。每小我私人的行动都需要被枚举出来。这似乎是一项艰难的义务,直到我们对这个历程施加一些结构。

可以使用转换函数对小我私人孝顺举行归一化,然后举行时间过滤以调整其相对权重。然后可以凭证元函数聚合任何特定孝顺的权重,该元函数凭证每个社区特定的漫衍(下面进一步形貌)缩放孝顺类型的种别。最终效果是天生一个单一的汇总值,我们将其形貌为“孝顺分数”。

转换函数:数据转换

线性:x = n

“图形为直线的函数,即次数为零或一的多项式函数。”

二次方:  x = 2^n

“具有一个或多个变量的多项式函数,其中最高阶项为二阶。”

对数:x = log2(n);

求幂的反函数。”\”另一个牢靠数字 [...] 必须提高到的指数”

时间过滤器

可以调整每个输入以关注相关时间局限或加权时间局限,以确定发送到转换函数的计数中包罗哪些孝顺。本节和看法最初受到 SourceCred grain 漫衍中使用的模子的启发。

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SourceCred 对于项目若作甚孝顺分配奖励(“grain”)有三种政策——最近的、即时的和平衡的。此处先容的模子将其扩展到包罗信心——一种在给准时间段内增添输入权重的战略。

时间过滤器的看法可以应用于盘算任何给定快照的孝顺分数。

1.即时

“这将凭证每个介入者在上周的孝顺平均分配奖励。(此政策忽略前几周的所有孝顺,旨在为起劲介入者提供快速奖励)。”

2.平衡

“这会凭证终生孝顺和终生奖励收入来分配奖励。平衡的时间过滤器试图确保项目中的每小我私人都收到与他们在整个介入时代的总孝顺一致的总奖励支付。

例如,假设一个孝顺者已往孝顺的数目很少,因此获得的奖励也很少。然则,社区最近改变了权重,或者添加了一个新的插件,使得孝顺者现在有更多的孝顺纪录。

平衡政策以为这个孝顺者的待遇过低,以是它会支付分外的钱来“遇上”项目中的其他人。相反,孝顺者可能会‘多付’,他们会获得更少的回报,直到支出被平衡。”

3.最近

“这会凭证最近的孝顺分配奖励,使用指数衰减来优先思量最近的信誉。“recentWeeklyDecayRate 参数决议了你想在多洪水平上关注最近的孝顺。若是 recentWeeklyDecayRate 设置为 0.5(即 50% 折扣),如上例,该战略将盘算上周发生的孝顺的 100%,前一周发生的孝顺的 50%,本周发生的孝顺的 25%在那之前,前一周的 12.5%,依此类推。”

4. 信心

有第四种可能的模式作为治理的修饰符而盛行,可用作时间孝顺过滤器。信心投票连系了随着时间的推移不停增添决议答应的看法。可以扩展相同的看法,以凭证随时间而不是牢靠时间段延续衰减的权重来盘算孝顺分数。

输出

因变量是通过适当的时间过滤转换函数转达输入变量而发生的。表 1(分为两部门)说明晰输入 (X) 的示例列表,并将每个输入与假设方式配对以盘算输出值 (Y)。

图1:具有厚实输入集的说明性模子组件

元函数

元函数在这里被界说为由聚集函数组成的复合函数。聚集函数的一个属性是相对于一组输入函数削减盘算的维度输出。元函数可用于盘算尺度化的孝顺分数,该分数合理地近似于社区中基于声誉的介入。从一组输出值 (Y) 盘算尺度化孝顺分数需要三个步骤,这些输出值示意每个单独孝顺的输入源的缩放和尺度化量化。

确定每种孝顺类型的权重。

治理:XX%

财政:XX%

起劲:XX%

社交:XX%

注重:若是孝顺被分配给多种类型,则它们必须单独盘算。

确定用于组合孝顺类型的转换函数。

(a) + (b) + (c) + (d) = 总重量

注重:对所有元函数使用线性转换并阻止多余的数据转换可能更简朴。通过使用适当的转换函数转换每个单独的输入,可以获得更细腻的控制。

通过取总权重的平均值来归一化最终的孝顺分数。

总权重/# 孝顺类型 = 归一化孝顺分数

写在最后:

在下文中,我们将探讨若何将孝顺评分模子应用于 DAO 治理、注重事项和限制以及潜在影响。

原文作者:TalentDAO@xrex

原文题目:Quantifying Reputation in DAOs 

泉源:星球日报

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