[論文レビュー] Measuring Decentralization in Bitcoin and Ethereum using Multiple Metrics and Granularities

Qinwei Lin, Chao Li+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 26, 2021

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 17被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、2019年の日次、週次、月次の時間窓を用いた、ビットコインおよびイーサリアムの分散化の多指標・多スケール分析を提案する。Gini係数、シャノンエントロピー、Nakamoto係数を用い、スライディングウインドウ手法を導入して時間間隔を越えたトレンドや異常を検出する。その結果、ビットコインは分散化度が高く、安定性に欠ける一方、イーサリアムは分散化度は低く、安定性に優れることが明らかになった。

ABSTRACT

Decentralization has been widely acknowledged as a core virtue of blockchains. However, in the past, there have been few measurement studies on measuring and comparing the actual level of decentralization between existing blockchains using multiple metrics and granularities. This paper presents a new comparison study of the degree of decentralization in Bitcoin and Ethereum, the two most prominent blockchains, with various decentralization metrics and different granularities within the time dimension. Specifically, we measure the degree of decentralization in the two blockchains during 2019 by computing the distribution of mining power with three metrics (Gini coefficient, Shannon entropy, and Nakamoto coefficient) as well as three granularities (days, weeks, and months). Our measurement results with different metrics and granularities reveal the same trend that, compared with each other, the degree of decentralization in Bitcoin is higher, while the degree of decentralization in Ethereum is more stable. To obtain the cross-interval information missed in the fixed window based measurements, we propose the sliding window based measurement approach. The corresponding results demonstrate that the use of sliding windows could reveal additional cross-interval information overlooked by the fixed window based measurements, thus enhancing the effectiveness of measuring decentralization in terms of continuous trends and abnormal situations. We believe that the methodologies and findings in this paper can facilitate future studies of decentralization in blockchains.

研究の動機と目的

• 単一のスナップショットを超えて、ビットコインおよびイーサリアムにおける分散化の包括的で長期的な評価を提供すること。
• 固定ウインドウ測定の限界を是正し、時間間隔を越えたダイナミクスや異常を捉え損なうことを防ぐこと。
• 複数の指標とスケールを用いて、ビットコインとイーサリアムの分散化度を比較すること。
• 連続的なトレンドや異常な分散化のシフトをより効果的に検出できる、スライディングウインドウに基づく測定手法を提案・検証すること。
• 今後のブロックチェーン分散化研究を支援するための手法論的および実証的知見を提供すること。

提案手法

• 2019年全期間にわたり、ビットコインおよびイーサリアムのブロック生成データを収集する。
• 各時間窓に対して、Gini係数、シャノンエントロピー、Nakamoto係数という3つの分散化指標を計算する。
• 時間的スケールとして、日次、週次、月次の固定ウインドウを3つ用い、分散化トレンドを評価する。
• 重複する時間間隔を持つスライディングウインドウ機構を導入し、固定ウインドウでは捉え損なう時間間隔を越えた変化を捉える。
• スライディングウインドウ手法を用いて、連続的なトレンドおよび異常な分散化フラクチュエーションを検出する。
• 固定ウインドウ測定と比較することで、スライディングウインドウ手法の有効性を検証し、追加のインサイトを明らかにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の指標とスケールを用いた場合、ビットコインの分散化度はイーサリアムと比べて時間経過とともにどのように変化するか？
• RQ2 ブロックチェーンネットワークにおいて、固定ウインドウ測定が見逃す時間間隔を越えた分散化ダイナミクスとは何か？
• RQ3 スライディングウインドウ手法は、固定ウインドウと比較して分散化トレンドおよび異常をどのように改善して検出できるか？
• RQ4 Gini係数、エントロピー、Nakamoto係数という異なる分散化指標は、ビットコインおよびイーサリアムにおいて一貫したトレンドを示すか？
• RQ5 2019年を通じて、ビットコインおよびイーサリアムにおける分散化の長期的パターンと安定性特性は何か？

主な発見

• Gini係数、シャノンエントロピー、Nakamoto係数のすべての指標とスケールにおいて、ビットコインはイーサリアムよりも高い分散化度を示している。
• イーサリアムは全体的な分散化度は低いものの、時間経過に伴う分散化度の安定性が優れている。
• スライディングウインドウ手法により、固定ウインドウ手法では見逃される時間間隔を越えた分散化の変化や異常が明らかになった。
• Gini係数、シャノンエントロピー、Nakamoto係数という3つの指標が一貫したトレンドを示しており、結果の信頼性が向上した。
• スライディングウインドウの使用により、連続的な分散化トレンドおよび異常なフラクチュエーションの検出が向上し、測定の有効性が向上した。
• 本研究は、ブロックチェーンにおける正確な分散化評価のために、長期的で多指標的・多スケール的な分析が不可欠であることを確認した。