通过匿名和声誉解决 DAO 中的群体思维和偏见

奉献者：DAOctor @DAOrayaki

审阅者：shaun @DAOrayaki

原文：How Anonymity Can Solve Group-Think and Bias in DAOs

一、DAO中的影响力进犯

评论是DAO的要害要素之一。

• 协调成员之间的任务

• 提出和评论主意及提案

因为提案有效地辅导了 DAO 的决议计划和财务开销，以至于在审议阶段DAO很容易遭到影响力的进犯。

这是一个经典问题，游说者使用不同的策略来影响提案的决议计划。例如：交换条件、贿赂、钳制、勒索等。

咱们相信，在提案的创立、审议和投票过程中，真实的匿名性能够处理大多数的影响力进犯。

二、链上管理体系中的人格成见问题

研究发现 DAO 在创立和审议提案时面对的三个挑战。

1）DAO 成员的技术和常识不对称

因为DAO 由具有不同常识水平的参加者组成，因此：

• 许多成员无法准确评价杂乱的提案

• 即使简单的提案，用户也无法判别某些动作的二阶和三阶效应

• 成员们缺少动力去花时刻了解提案以做出更明智的决议计划

• 进一步导致在评价期间缺少参加，而且对提案的批判不太有效。

2）过度依靠身份来评价提案

没有时刻或专业常识研究提案，时刻或常识储备缺少的用户依靠于来自高位置成员的交际启发来判别提案是“好”还是“坏”。

3）谈论中的身份和成见问题

这导致 DAO 决议计划根据身份（高或低）而不是提案优点来评价和承受。

有意识和无意识的成见是学术界公认的问题，而且已被广泛研究。例如，与双盲审稿人比较，非盲审稿人更有或许承受闻名作者或尖端组织的论文[1-3]。

三、经过匿名技术处理成见

几十年来，学术界一直在与这种成见作斗争，并已开始使用信息技术消除其检查体系中的成见。

然而，因为东西缺少，DAOs 并没有处理这个问题。咱们认为，能够首要概述 DAO 中参加者的动态来处理成见。换句话说，DAO 既有明显的成见—“超级明星”故意绑架提案，也有隐性的成见，即提案不是仅根据优点来判别的。

1）专家：在特定范畴具有高技术、常识或奉献的人。

• 因为提案者的前史工作和可靠性，专家的提案更容易“信赖”。

• 专家和非专家的意见和评论质量存在差异

• 非专家缺少时刻或技术来正确阅览和理解提案。

• TLDR：DAO 的专业常识具有内在优势，可用于协助非专家

2）位置：相对的社会或工作位置；

• 不管专业水平如何，位置高的成员肯定值得信。

• 用户融合了位置、专业常识和信赖。例如，节点操作员或许具有较高的位置，但专业常识和信赖度较低。

• 位置高的人自私地行事并得到供认

• 位置低的人为 DAO 的利益行事，但会被忽略

3）高位置成员的提案带有内在的活跃成见（高信赖度，低检查度）

4）低位置成员的提案带有固有的负面成见（低信赖度，无可见度）。

TLDR：DAO中的位置有固有的缺点，会下降评论的价值

四、引进匿名，将会产生么？

然而匿名性缺少突出的、个性化的或不寻常的特征。

• 匿名从言语中剥夺了位置和专业常识的信号。

• 每个人的检查都会添加（高位置、低位置、专家和非专家）

• 添加了管理疲惫，一切职位都遭到平等检查。

• 添加了垃圾邮件的危险。

在线信誉体系在削减疲惫和垃圾邮件方面有着成功的前史。具体来说，Stack Overflow 已被证明在Crowd文档和评论方面非常成功。一般来说，专家在 Stack Overflow 上的行为和有效性也得到了研究和记载[4-5]。

当 Anonymity 和 Reputation 结合时，一个具有抱负属性的 Robust 评论体系就出现了[6]。即：

• 随着时刻的推移堆集的专业常识数量：

• 只有专家才能发提案（削减疲惫）

• 较少的专家能够 TLDR，赞成/对立提案和话题（削减疲惫）

• 专家能够调节垃圾邮件（削减垃圾邮件）

• 专家能够示意性地直接评论（提案）

• 专家能够获得更多的专业点数（添加参加鼓励）

• 没有技术的用户（非专家）现在能够依靠有奉献前史的专家，而不会被依靠纯粹身份的非专家所左右。

参考文献：

[1] Reviewer bias in single- versus double-blind peer review

Andrew Tomkins, Min Zhang, and William D. Heavlin

[2] Nobel and novice: Author prominence affects peer review

Jürgen Huber, Sabiou Inoua, Rudolf Kerschbamer and Vernon L. Smith

[3] Understanding and supporting anonymity policies in peer review

Syavash Nobarany and Kellogg S. Booth

[4] Crowd documentation: Exploring the coverage and the dynamics of API discussions on Stack Overflow

Georgia Technical Report

[5] Towards Dynamic Interaction-Based Reputation Models

A. Melnikov, J. Lee, V. Rivera, M. Mazzara and L. Longo

[6]The Importance of Reputation for the Evolution of Decentralization

Craig Calcaterra, Wulf A. Kaal

此时快讯

【2023-01-19 02:42】【美CFTC专员：反对《数字商品消费保护法》，已要求参议院禁止加密货币交易所“自我认证”】金色财经报道，美国商品期货交易委员会（CFTC）专员克里斯蒂·戈德史密斯·罗梅罗 (Christy Goldsmith Romero) 已要求美国参议院收紧一项加密法案《数字商品消费者保护法》(DCCPA)，该法案将授予加密货币交易所自我认证（self-certify）的权力。据悉，一旦该法案通过赋予加密货币交易所自我认证权力，可能会让交易所对上线特定加密货币保持实质性控制，继而降低美国商品期货交易委员会监督加密货币交易的能力，甚至会绕开美国证券交易委员会。（cryptoslate）