[논문 리뷰] Measuring Decentralization in Bitcoin and Ethereum using Multiple Metrics and Granularities

Qinwei Lin, Chao Li외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 26.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 17인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 2019년 동안 일일, 주간, 월간 창을 활용해 비트코인과 이더리움의 분산성에 대해 다중 지표, 다중 군집도 분석을 제안한다. Gini 계수, 샤논 엔트로피, 나카모토 계수를 사용하며, 교차 간격 추세와 이질성을 탐지하기 위해 슬라이딩 윈도우 방식을 도입한다. 분석 결과 비트코인이 더 분산되어 있지만 안정성은 떨어지고, 이더리움은 분산성이 낮지만 시간이 지남에 따라 더 안정적인 것으로 나타났다.

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.

연구 동기 및 목표

• 단일 스냅샷을 넘어서 장기적 평가를 통해 비트코인과 이더리움의 분산성에 대한 종합적인 평가를 제공하기 위해.
• 고정 윈도우 측정 방식이 교차 간격 역학과 이질성을 놓치는 한계를 해결하기 위해.
• 다양한 지표와 군집도를 활용해 비트코인과 이더리움의 분산성 수준을 비교하기 위해.
• 슬라이딩 윈도우 기반 측정 방법을 제안하고 검증하여 지속적인 추세와 비정상적인 분산성 변화를 향상된 방식으로 탐지하기 위해.
• 향후 블록체인 분산성 연구를 지원하기 위해 방법론적 및 실증적 통찰을 제공하기 위해.

제안 방법

• 2019년 전체 기간 동안 비트코인과 이더리움의 블록 생성 데이터를 수집한다.
• 각 시간 창에 대해 세 가지 분산성 지표—Gini 계수, 샤논 엔트로피, 나카모토 계수—를 계산한다.
• 세 가지 시간 군집도를 적용: 일일, 주간, 월간 고정 윈도우로 분산성 추세를 평가한다.
• 겹치는 간격을 가진 슬라이딩 윈도우 메커니즘을 도입해 고정 윈도우가 놓치는 교차 간격 변화를 포착한다.
• 슬라이딩 윈도우 방법을 사용해 지속적인 추세와 비정상적인 분산성 변동을 탐지한다.
• 고정 윈도우 측정 방식과의 비교를 통해 슬라이딩 윈도우 방법의 유효성을 검증하며, 추가적인 통찰을 강조한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 지표와 군집도를 사용해 시간이 지남에 따라 비트코인의 분산성은 이더리움과 비교해 어떻게 변화하는가?
• RQ2 블록체인 네트워크에서 고정 윈도우 측정 방식이 놓치는 교차 간격 분산성 역학은 무엇인가?
• RQ3 슬라이딩 윈도우 방법은 고정 윈도우에 비해 분산성 추세와 이질성을 탐지하는 데 어떻게 향상되는가?
• RQ4 Gini, 엔트로피, 나카모토 지표 등 다양한 분산성 지표가 비트코인과 이더리움에서 일관된 추세를 보이는가?
• RQ5 2019년 동안 비트코인과 이더리움의 분산성에 대한 장기적 패턴과 안정성 특성은 어떠한가?

주요 결과

• 모든 지표와 군집도에서 비트코인이 이더리움보다 더 높은 수준의 분산성을 보였다.
• 이더리움은 전체적인 분산성은 낮지만 시간이 지남에 따라 더 높은 안정성을 보였다.
• 슬라이딩 윈도우 방법은 고정 윈도우 방식이 간과하는 교차 간격 분산성 변화와 이질성을 드러냈다.
• Gini 계수, 샤논 엔트로피, 나카모토 계수의 세 가지 지표 모두 일관된 추세를 보여 결과의 신뢰도를 높였다.
• 슬라이딩 윈도우의 사용은 지속적인 분산성 추세와 비정상적인 변동 탐지 능력을 향상시켜 측정의 효과성을 높였다.
• 이 연구는 장기적, 다중 지표, 다중 군집도 분석이 블록체인의 정확한 분산성 평가를 위해 필수적임을 확인했다.