[論文レビュー] Social Signals in the Ethereum Trading Network

Shahar Somin, Goren Gordon+1 more|arXiv (Cornell University)|May 30, 2018

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 22被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、イーサリアムのERC20取引ネットワークを、ウォレットをノード、売買取引をエッジとする有向社会的グラフとしてモデル化する。本研究では、初めてとして、ネットワークがインデグリーディストリビューションおよびアウトディグリーディストリビューションの両方において強いパワー則的分布を示すことを実証した。これは、システムの高い多様性と無制限のウォレット／トークン作成にもかかわらずスケールフリー特性を示していることを示しており、現実の分散型金融エコシステムにおいてネットワーク理論の原則が有効であることを裏付けている。

ABSTRACT

Blockchain technology, which has been known by mostly small technological circles up until recently, is bursting throughout the globe, with a potential economic and social impact that could fundamentally alter traditional financial and social structures. Issuing cryptocurrencies on top of the Blockchain system by startups and private sector companies is becoming a ubiquitous phenomenon, inducing the trading of these crypto-coins among their holders using dedicated exchanges. Apart from being a trading ledger for tokens, Blockchain can also be observed as a social network. Analyzing and modeling the dynamics of the "social signals" of this network can contribute to our understanding of this ecosystem and the forces acting within in. This work is the first analysis of the network properties of the ERC20 protocol compliant crypto-coins' trading data. Considering all trading wallets as a network's nodes, and constructing its edges using buy--sell trades, we can analyze the network properties of the ERC20 network. Examining several periods of time, and several data aggregation variants, we demonstrate that the network displays strong power-law properties. These results coincide with current network theory expectations, however nonetheless, are the first scientific validation of it, for the ERC20 trading data. The data we examined is composed of over 30 million ERC20 tokens trades, performed by over 6.8 million unique wallets, lapsing over a two years period between February 2016 and February 2018.

研究の動機と目的

• ネットワーク理論を用いてERC20トークン取引ネットワークの構造的特性を分析すること。
• 分散型で多様性の高い暗号資産取引システムが、社会的ネットワークに類似したダイナミクスを示すかどうかを調査すること。
• 人間の相互作用ネットワークで一般的に見られるパワー則的行動が、無制限のウォレットおよびトークンの存在にもかかわらずERC20取引データに現れるかどうかを検証すること。
• ブロックチェーンベースの金融システムにネットワーク科学的手法を適用する基盤を確立すること。

提案手法

• 689万件のユニークなウォレットをノードとし、1739万件の売買取引をエッジとする有向グラフGF T (V, E) を構築した。
• インデグリーとは、特定のウォレットに売却するユニークなウォレット数を、アウトデグリーとは、特定のウォレットから購入するユニークなウォレット数を定義した。
• 2年間（2016年2月〜2018年2月）にわたる度数分布を、γおよびR²指標を用いた経験的パワー則フィッティングにより分析した。
• 各トークンの人気度を、ユニークな購入者および販売者の数として数え、パワー則としての分布をモデル化した。
• 20の時間インターバル（3日から3か月のウィンドウ）にわたり結果を検証し、発見の堅牢性を確認した。
• 適合度（R² > 0.98）およびパワー則指数（γ ≈ 1.9〜2.3）を評価する統計的分析を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ERC20取引ネットワークは、パワー則的デグリーディストリビューションによって示されるように、スケールフリー特性を示すか？
• RQ2 取引ネットワーク全体において、購入者および販売者におけるトークンの人気度はどのように分布しているか？
• RQ3 高頻度の変動とトークン・ウォレットの多様性にもかかわらず、ネットワークの構造的特性は異なる時間ウィンドウで安定しているか？
• RQ4 人間の社会的システムに開発されたネットワーク理論モデルを、分散型暗号資産取引エコシステムに意味的に適用できるか？

主な発見

• ERC20ウォレットのインデグリー分布はパワー則に従い、γ = 2.281、R² = 0.988 であり、これはスケールフリーなネットワーク構造を示している。
• アウトデグリー分布もパワー則に従い、γ = 1.935、R² = 0.992 であり、取引行動における強い接続パターンが確認された。
• 購入者および販売者におけるトークンの人気度は両方ともパワー則的分布に従い、それぞれR²値が0.990および0.982であった。これは、少数の主要なトークンが大多数の取引を占めていることを示している。
• パワー則のパターンは、20の異なる時間インターバル（3日から3か月）にわたり保持されており、時間的堅牢性が裏付けられた。
• 無制限のウォレットおよびトークンの作成にもかかわらず、ネットワークは人間の社会的システムで観察されるコアなネットワーク理論的特性を維持している。
• 本研究は、分散型でマルチトークンのブロックチェーンエコシステムにおけるスケールフリー動態の、最初の実証的妥当性を提供した。