[论文解读] 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 12

一句话总结

本研究将以太坊ERC20交易网络建模为有向社交图，其中钱包为节点，买卖交易构成边。首次证明该网络在入度和出度上均表现出强烈的幂律度分布，表明其具有无标度特性，尽管系统具有高度多样性且钱包/代币可无限创建，验证了网络理论原则在现实去中心化金融生态系统中的适用性。

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.

研究动机与目标

• 使用网络理论分析ERC20代币交易网络的结构特性。
• 研究去中心化、高度多样化的加密交易系统是否表现出类似社交网络的动力学行为。
• 验证幂律行为——在人类交互网络中常见——是否在ERC20交易数据中出现，即使存在无限钱包和代币。
• 为将网络科学技术应用于基于区块链的金融系统奠定基础。

提出的方法

• 构建了一个有向图GF T (V, E)，包含689万个唯一钱包作为节点，1739万条买卖交易作为边。
• 将入度定义为向特定钱包卖出的唯一钱包数量，将出度定义为从该钱包购买的唯一钱包数量。
• 使用经验幂律拟合方法，在两年时间范围内（2016年2月至2018年2月）分析度分布，采用γ和R²指标。
• 通过统计各代币的唯一买家和卖家数量来衡量代币受欢迎程度，并将分布建模为幂律分布。
• 在20个时间区间（3天至3个月窗口）内验证结果，确认发现的稳健性。
• 使用统计分析评估拟合优度（R² > 0.98），并计算幂律指数（γ ≈ 1.9–2.3）。

实验结果

研究问题

• RQ1 ERC20交易网络是否表现出无标度特性，如幂律度分布所示？
• RQ2 买家和卖家中的代币受欢迎程度在网络中如何分布？
• RQ3 尽管代币和钱包存在高度波动性和多样性，网络结构特性在不同时间窗口内是否保持稳定？
• RQ4 为社交系统开发的网络理论模型能否有意义地应用于去中心化加密交易生态系统？

主要发现

• ERC20钱包的入度分布符合幂律分布，γ = 2.281，R² = 0.988，表明网络具有无标度结构。
• 出度分布同样符合幂律分布，γ = 1.935，R² = 0.992，证实交易行为中存在强烈的连通性模式。
• 买家和卖家中的代币受欢迎程度均符合幂律分布，R²值分别为0.990和0.982，表明少数主导代币吸引了大部分活动。
• 幂律模式在20个不同时间区间（3天至3个月）内均保持不变，证明其时间上的稳健性。
• 尽管钱包和代币可无限创建，网络仍保持了在人类社交系统中观察到的核心网络理论特性。
• 研究结果首次为去中心化、多代币区块链生态系统中无标度动态提供了实证验证。