#dusk $DUSK @Dusk Duskのドキュメントをまた見直していたとき、ひとつの詳細が引っかかりました。つまり、より大きなバリデータセットは、必ずしも委員会(コミッティ)のより広い代表を意味しない、という点です。
Duskは決定論的なソートیشن(deterministic sortition)でプロヴィジョナーを選びます。参加にはステークが影響します。だから直感的には、バリデータ50人なら声もだいたい50本あるはずだ、と思ってしまいます。
でも、私はそれだけでは足りないと感じています。
そこで、1,000ラウンドにわたってステークの上位1%、5%、10%を追跡し、それらのステークの割合と、委員会への登場回数、投票クレジットを比較したいです。さらに分析を100ラウンド、500ラウンド、1,000ラウンドでも繰り返し、ユニークなバリデータ数、重複する選抜、そして集中度を測ります。
本当の問いは、バリデータが何人いるかではありません。繰り返しの中で、どれだけの投票の影響力が委員会に届くかです。
バリデータセットは多様に見えても、効果的な影響力が集中したまま、ということがあり得ます。
たぶんDuskは強いローテーションを見せるのかもしれません。あるいは、ステークの集中が別の絵を生むのかもしれません。
だからこそ、バリデータ数だけから委員会代表を仮定するのではなく、委員会での代表を測りたいのです。
Duskは決定論的なソートیشن(deterministic sortition)でプロヴィジョナーを選びます。参加にはステークが影響します。だから直感的には、バリデータ50人なら声もだいたい50本あるはずだ、と思ってしまいます。
でも、私はそれだけでは足りないと感じています。
そこで、1,000ラウンドにわたってステークの上位1%、5%、10%を追跡し、それらのステークの割合と、委員会への登場回数、投票クレジットを比較したいです。さらに分析を100ラウンド、500ラウンド、1,000ラウンドでも繰り返し、ユニークなバリデータ数、重複する選抜、そして集中度を測ります。
本当の問いは、バリデータが何人いるかではありません。繰り返しの中で、どれだけの投票の影響力が委員会に届くかです。
バリデータセットは多様に見えても、効果的な影響力が集中したまま、ということがあり得ます。
たぶんDuskは強いローテーションを見せるのかもしれません。あるいは、ステークの集中が別の絵を生むのかもしれません。
だからこそ、バリデータ数だけから委員会代表を仮定するのではなく、委員会での代表を測りたいのです。