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一文了解2020年10个创新高的以太坊指标
BTC有“数字黄金”的美誉，也是对冲通胀“最好的工具”，在投资者领域逐渐得到认可。因此，许多机构也对BTC产生了新的兴趣，推动其价格屡创新高。
Gitcoin是什么？它是Vitalik为领会决以太坊生态项目融资效率低的问题而提出来的算法构想的社区产物，Vitalik另一个更著名的被社区实现的算法构想是Uniswap。
若是说Uniswap在ETH1.0上通过AMM算法重构了二级市场的买卖体验，那Gitcoin则通过“二阶投票”的算法重构了对早期社区项目的种子投资方式。通过Gitcoin获得资金的着名项目包罗：Tornado.cash、Uniswap、1inch.exchange、Dune Analytics、MolochDAO
Gitcoin这一关键字下对投资者有价值的信息源包罗：
每一期的Gitcoin Grand列表都是真金白银投出来的，可以在项目并不是最热的时刻发现它们， 若是转头去翻第1到8期列表，会发现被人人熟知的defi项目都曾经在这里泛起过。
Vitalik对每一期gitcoin grand的总结是异常不错的方向性资料，能够获得框架性、实时性的行业剖析，是可以作为季度讲述看的。
若是还希望看到更早期的项目，可以关注gitcon kernel，可以明白成这是互联网投资领域常见的孵化器。我自己也是Gitcoin kernel的第一期成员，直观感受是该信息源下的信息密度相比前两个较低，开发者质量乱七八糟。
固然Gitcoin的也不是万能的。YFI的创始人安德烈为了获得代码审计的支持报名过某一期Gitcoin Grand，然则被其他项目淹没了。若是放在VC的逻辑里看，应该算是伟大的方向性踏空。
有人形容Gitcoin是以太坊的“军火库”，每一条公链都希望有一个Gitcoin，然则只有ETH具备激活这一产物的社区活力。这份活力中的要素包罗：1. 有钱有意愿的基金会 2. 起劲的开发者 3. 热情且略带理想主义的社区用户 4. 项目商业化所需的市场 5. 成熟的开发体验。
要看懂该剖析文章，是需要对Gitcoin的“二阶投票”算法有所领会的，可以看下面表格的注释：
在本文中，我们将深入探讨若何使用cadCAD识别潜在串谋或敲诈行为的详细实例，并讨论削减Gitcoin Grants生态系统中的克扣行为政策所带来的效果。
整个Gitcoin Grants第8轮网络，赠款被符号为蓝色节点，孝敬者被符号为橙色节点，捐钱作为它们之间的毗邻。
在最先之前……作为一个致力于#OpenScience的研究机构，我们计划以严谨的方式处置Gitcoin Grants生态系统的数据剖析，并在事情过程中向观众展示效果。因此，你会注重到这篇文章接纳了以下花样:
假设
假定
方法论:数据与模子
剖析的数据
注释和讨论
结论
在深入讨论之前，另一件需要确定的主要事情是“串谋”和“敲诈”的界说，由于这些是Gitcoin团队在确保公正和透明的公共产物融资平台方面的主要关注点。凭据在Weyl Hitzig上撰写了关于CLR学术论文的Vitalik所述，串谋被界说为“多个代理人为了他们的共同利益而损害其他介入者的利益”，敲诈被界说为“一个公民谎报了自己的身份”。剖析这些界说有点棘手,由于赠款循环的饱和效应，实在表示着Gitcoin Grants系统中险些所有社区级别的发动都是串谋, 由于在共享有限池时，一个社区的任何收益都市损害其他社区的利益。另外，维基百科将串谋界说为“隐秘或非法的互助或阴谋，稀奇是为了单纯的诱骗或诱骗他人”，这对我们的目的更有利，由于它允许我们在剖析时注释意图。
通过本文，我们将最先研究由加入Gitcoin Grants的各个社区展示的协作模式，看看我们能否识别串谋或敲诈行为，以及若何减轻这种行为。
使用Gitcoin Grants的社区有一个潜在的“形态”。主观上，可以接纳以下花样:
麋集社区，如Commons Stack / Token Engineering集群，其中有大量相关的项目，涉及的孝敬者有重叠。
高度集成的社区，如以太坊基金会，在那里可以在不紧麋集群的情形下实现大量毗邻。
伶仃社区，如DAppChaser和其他区域项目，在这些社区中，有大量的项目孝敬者，与其他赠款的联系有限。
我们在本文中的假设是，我们可以将这些形状注释为一种“指纹”，用于模式匹配有机社区行为，从而更好地识别掠夺行为，并削弱从整个Gitcoin社区吸收匹配资金的能力。但在我们能够确定串谋攻击的网络结构之前，我们首先必须领会Gitcoin社区的结构。这种形状可以通过使用网络科学技术（例如社区检测算法）来定量检测，我们将在下一节中进一步探讨。
在我们的剖析中，我们使用了几种差别的工具和假设，鉴于它们给我们的剖析带来的主观性，我们将在此处列出它们。
钱币聚合该剖析将所有捐钱压缩为等值的美元，而与捐赠的币种无关。这是对Gitcoin基金匹配政策运作方式的简化假设。这是一个简化的假设，遵照Gitcoin的资金匹配政策的运作方式。
不包罗配套资金本讲述不包罗通过Gitcoin二次融资算法算出的匹配资金的严酷剖析，而是关注Gitcoin Grants网络的结构。随后的剖析可以深入研究匹配算法的效果。
社区检测算法:流动社区流动社区是一种基于流传算法的，能够在动态网络中识别可变数目的社区。它们基于流体在环境中相互作用，由于这种相互作用而膨胀和缩短。通过行使精确度靠近当前最佳替换方案之后，流动社区能够在合成图中找到社区。在本文中，我们将这些社区交换称为“子图”。
社区切割尺寸的选择:5我们选择将其划分为5个子社区:你总是需要从某个地方最先，而5个子社区足以使您大致领会总体情形，而又有足够的数目使结构易于明白。请记着，这5个子图有交织链接，因此可以将它们粘贴在一起，形成完整的孝敬图。
只管我们只是为了快速探索性剖析而选择了一个社区检测算法和要支解的子图数目，但我们现在的研究目的是对诸如社区剪切巨细之类的超参数举行更严酷的敏感性检查，通过模块化最大化等一系列措施,特定领域的监视学习和渗流剖析的聚类系数来选择算法。这些选择将在未来被重新审阅，以确定算法或参数的转变是否会影响我们的结论，并与反射性实践保持一致。
这是整个Gitcoin Grants第8轮网络，这次用5个自力的社区子图来示意，我们将在下面进一步探讨。
方法论:数据与模子在这个剖析中，我们使用的是Gitcoin Grants第8轮的捐赠数据(匹配之前，由于这不会影响Gitcoin Grants网络结构的形状)。我们将把这些数据输入到Gitcoin cadCAD模子中，以执行我们的数据剖析。通过此模子，我们能够估算最终的比赛效果，直到Gitcoin团队缓解滋扰的任何干预措施都有用。
使用cadCAD模子，我们天生一个图来示意Gitcoin赠款捐赠网络中赠款与捐赠者之间的相互联系。为此，我们将流动社区算法应用到NetworkX图形工具中，该工具将返回检测到的社区列表。这些社区由赠款和孝敬者这两个节点组成，作为节点，而孝敬作为边缘在它们之间流动。
然后，我们将社区子图与三个差别的授权相关联举行可视化:cadCAD子图，MetaGame子图和DAppChaser子图。
资料剖析Gitcoin Grant互助子图的可视化效果如下所示。为领会释这些图，将赠款示意为蓝色节点，将孝敬者示意为橙色节点。赠款节点的巨细由所有捐助者的总募捐额决议，而募捐者（奖励金）节点的巨细由它们对所有赠款的募捐额决议。节点之间的边缘示意从孝敬者流向赠款的捐钱。
深入挖掘数据，我们选择剖析三个（许多）差别的社区“指纹”，以更好地明白差别群体的交互模式，以及我们若何识别Gitcoin Grants中的串谋或不公正行为。选择cadCAD和Metagame来将我们的剖析重点放在我们有第一手履历的社区上，以提高我们行使社交环境注释数据的能力。选择DappChaser来观察通过此剖析得出的有趣模式。
cadCAD的子图这个子图有一个有机的外观，在cadcad相关赠款的生态系统周围有一个慎密的协作集群，而且与该生态系统中的多个项目保持联系。
cadCAD赠款的相近社区的子图，蓝色为赠款，橙色为孝敬者。
有关cadCAD子图的一些统计信息：子图赠款总数：110子图协作者总数：888该子图中的USD总值：41,047.76 USD
*此子图中排名前五的资助项目:**
Gitcoin开源支持基金：10,333.02美元
Commons Stack社区基金— Panvala League：2,628.53美元
Wallkanda：2,510.39美元
Autonio：2,500.89美元
DistributedTown：2,500.89美元
MetaGame子图这个子图还展示了一个有机结构，虽然更涣散，有许多协作毗邻性，但没有麋集的集群。
Metagame赠款的相近社区的子图，赠款是蓝色的，孝敬者是橙色的
有关Metagame子图的一些统计信息：总经费:171互助者总数:825子图中的美元总价值:14,859.97美元此子图中排名前五的资助项目:
Scribble Specifications and Runtime Verification Fund: 2,958.19 美元
BeyondNFT: 2,616.18 美元
Rekt- The dark web of DeFi journalism: 2,499.94 美元
Unitimes-Ethereum developer community platform: 1,552.87 美元
vfat.tools Yield Farming Calculators: 1,411.17 美元
DAppChaser子图与其他子图相比，这个网络邻域看起来有点差别。该网络看起来不像我们之前的例子那样有机，而且在这个生态系统中的捐助者和其他Gitcoin赠款之间险些没有联系，这表明生态系统协作较少。
DappChaser赠款的相近社区的子图，赠款是蓝色的，孝敬者是橙色的。
关于DappChaser子图的一些统计数据:赠款总额:85互助者总数:966子图中的美元总价值:26243.74美元此子图中排名前五的资助项目:
KERNEL Block II [Panvala League]: 11,755.68 美元
EU Crypto Initiative — educating policy makers: 9,866.64 美元
Catnip: 3,038.81 美元
Meme of the Day: 2,516.04 美元
COVID-19 Moment || Food Bag Delivery for families: 2,118.16 美元
乍一看，该子图可能会提供一些指纹模式，这些模式可能表示串谋或敲诈行为-大量为小我私家捐赠资金的捐赠者，与Gitcoin网络中其他捐赠的联系希罕。然则，当我们更深入地研究时，这些社区也可能是在新市场（在某些情形下是中国）中获得优越支持的社区，这些社区最初只是与Gitcoin的公共产物融资生态系统举行互动。
借助BrightID（身份证明系统），可以加倍清楚区域分这些区别。BrightID是一个身份证明系统，当互助者被唯一识别时，它可以提供匹配资金的奖励。BrightID团队在这一特定模式上的显示值得称赞，他们也在确定与赠款相关的怪异身份方面做出了起劲。鉴于Gitcoin专门为东亚项目创建了一个赠款池，显然这是一个系统目的，即吸引更多来自这些区域的用户。因此，在我们需要小心串谋的同时，我们还需要确保任何检测算法都不会调整得过于激进，从而阻止差别市场的新来者加入未来的Gitcoin Grants 轮。
注释和讨论
在上面的剖析中，我们可以看到数据中泛起的某些模式，这些模式可以让我们洞悉在那边挖掘更多信息。在DAppChaser集群模式中，一个算法可以符号潜在的串谋行为，但这个问题可能不能仅靠一个算法来解决。可能有需要构建数据网络和社区治理工具，这些工具旨在决议若何围绕串谋行为制订政策，以及在就串谋行为发生争议时，若何在逐笔赠款的基础上注释串谋政策。最终，我们感兴趣的是，Gitcoin系统若何将这些行为的相关数据提升到系统的治理层，以解决社区纠纷。
虽然此指纹可以作为潜在串谋行为的模式，但我们需要小心，我们的算法并非无邪，不要把新进入者和一群串谋者混淆，从而导致不公正的责罚。若是我们的算法过于激进，我们就有可能把新市场的进入者清扫在外，这也不利于Grants生态系统的历久增进。
我们举行此剖析的目的不是在Gitcoin生态系统中区分“准确”和“错误”的政策选择，而是使用数据驱动的剖析来探索算法政策设计的主观选择。在上面的讨论中，我们可以清楚地看到，没有客观的“准确政策”可以解决Gitcoin Grant匹配中的所有挑战。因此，考虑到其社区的规范和使用，以及他们对逐步去中央化的盼望，必须就应该接纳什么折衷措施来维护Gitcoin的公正性做出主观选择。这项剖析旨在为这些折衷方案提供清晰的信息，并为Gitcoin团队和社区在实现其目的的政策选择中提供决议支持。
我们赞扬Gitcoin使用符号算法，该算法能够识别潜在的串谋行为局限，以适当地指导团队注重，而且我们对若何进一步优化该算法感兴趣。鉴于“串谋”在Gitcoin Grants中的作用局限要大于离散事宜，建议在串谋剖析和决议制订方面保持人工介入。
虽然在处置诸如“公正”之类的主观权衡标准时，险些没有硬性谜底，但我们可以提出一些异常好的问题，以辅助我们深入领会我们在Gitcoin Grants系统中的克扣行为，从而做出响应的政策选择：
有若干资金从更有机的社区分配到更同谋的捐钱模式?
审查当前的Gitcoin Grants政策，无论每项政策有或没有，赠款将获得若干资金？（已经对此举行了一些事情）
串谋的早期预警信号是什么?我们若何将这些信号升级到系统的治理层?
考虑到解决这些问题可以为公共产物提供资金的利益，以及Gitcoin Grants数据集的新颖性，我们盼望从这些数据中获得更多的看法，以辅助在明年确立更多抗串谋的系统。
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