평판이란
평판은 Codatta 네트워크 내 아이덴티티(사람 또는 에이전트)의 핵심 신뢰 지표입니다. 작업이 얼마나 정확한지, 참여가 얼마나 일관적인지, 경제적 스테이킹을 통해 얼마나 커밋하는지를 포착하는 정량적 점수(0~100 범위)입니다.
불투명한 “블랙박스” 알고리즘과 달리, Codatta의 평판 시스템은 완전히 투명하고 결정론적입니다. 프로토콜은 차원별 세밀한 신호를 유지하지만, 라우팅, 가시성 및 보상 계산을 위해 간단한 종합 점수를 제공합니다.
평판을 구축하는 이유
평판은 단순한 명예 지표가 아닙니다. 가치 분배와 보안을 구동하는 엔진입니다.
- 사용자용(인센티브 & 특권):
- 직접 보상 영향: 평판은 프로토콜 수준에서 보상 차이를 결정합니다—동등한 기여에도 불구하고, 다른 평판 수준은 다른 수익에 해당합니다. 또한, 지속적인 에어드롭과 같은 대규모 인센티브 메커니즘, 포인트-토큰 변환 환율, 그리고 특별 작업 및 독점 특권에 대한 우선 액세스에 깊이 참여합니다.
- VIP 액세스(“Alpha” 상태): 바이낸스의 Alpha 포인트나 항공사 VIP 등급과 유사하게, 높은 평판은 더 높은 추천 보상 상한, 고수익 작업에 대한 우선 액세스, 또는 더 낮은 서비스 수수료와 같은 시스템 특권을 해제합니다.
- 플랫폼용(보안 & 품질):
- 시빌 저항: 악의적인 행위자에게 비용 장벽을 만듭니다.
- 품질 필터링: 진지한 기여자와 스팸 발송자를 구분합니다.
- 처벌 메커니즘: 악의적인 행동을 신속하게 처벌할 수 있는 수단을 제공합니다(예: 데이터 중독에 대한 점수 감소).
평판의 기능
점수 자체를 넘어서, 평판은 Codatta 아키텍처에서 기능적 계층으로 작동합니다:
- 기여 가중: 데이터 조립에서 높은 평판 아이덴티티의 원자적 기여는 더 큰 가중치를 받습니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 사용자에 대해 더 낮은 검토 정족수와 더 높은 포함 우선순위를 허용합니다.
- 소유권 관리: 로열티 엔진에 정의된 대로, 더 높은 평판 기여자는 동등한 기여 유형에 대해 더 큰 소유권 분수 지분을 얻을 수 있습니다.
- 액세스 제어: 특정 고가치 작업이나 민감한 데이터 검증 역할은 평판 티어로 제한됩니다.
계산 프레임워크
평판 점수는 동적이며, 사용자 행동과 시간 창(예: 롤링 180일)을 기반으로 업데이트됩니다. 4개의 긍정적 차원과 1개의 부정적 처벌 차원으로 구성됩니다.
총점 공식
Reputation = 0.1 × R_Login
+ 0.15 × R_Identity
+ 0.2 × R_Staking
+ 0.55 × R_Contribution
- R_Malicious_Behavior
투명성 원칙: 계산 로직은 공개됩니다. 모든 변경 사항은 기록된 이벤트에 매핑되며, 모델은 동일한 이벤트 + 동일한 모델 = 동일한 평판을 보장합니다.
아이덴티티 (R_Identity)
가중치: 15% | “인간성” 및 접근성 검증
이 차원은 사용자가 여러 플랫폼에서 접근 가능하고 고유한지 확인하여 시빌 저항을 촉진합니다.
R_Identity = 100 × (0.05 × isEmail + 0.05 × isX + 0.05 × isTG + 0.05 × isDiscord + 0.8 × R_Others)
- 로직: 사용자가 외부 계정(이메일, X/Twitter, Telegram, Discord)을 바인딩합니다.
- 영향: 각 바인딩은 이 하위 점수에 5점을 기여합니다.
- 미래 대비:
R_Others는 향후 통합을 위해 예약되어 있으며(현재 0), 이 차원의 현재 유효 최대값은 20입니다(총 평판에 3점 기여).
로그인 활동 (R_Login)
가중치: 10% | 일관성 및 습관 보상
Codatta는 지속적인 관심을 보상합니다. 이 점수는 일일 활성 사용(DAU) 습관을 반영합니다.
R_Login = 100 × (daysLogged_180d / 180)
- 로직: 지난 180일 동안 로그인한 일수를 계산합니다(UTC+0 기준).
- 영향: 지속적인 일일 로그인은 이 구성 요소가 100을 유지하도록 보장합니다.
스테이킹 (R_Staking)
가중치: 20% | 신뢰로서의 스테이킹
이를 통해 사용자가 “말한 대로 돈을 걸 수” 있습니다. 생태계에 대한 경제적 커밋을 측정합니다.
R_Staking = 100 × min(1, amountStakeXNY / 50,000)
- 로직: 평판은 스테이킹된 XNY 토큰의 양에 따라 선형적으로 증가합니다.
- 환율: 약 2,500 XNY를 스테이킹할 때마다 최종 총 평판 점수에 1점이 추가됩니다.
- 상한: 효과는 50,000 XNY에서 상한선에 도달합니다. 이를 초과하는 스테이킹은 신뢰를 보여주지만 평판 점수를 더 이상 증가시키지 않습니다.
기여 품질 (R_Contribution)
가중치: 55% | 핵심 가치 동인
가장 중요한 차원입니다. 베이지안 평활 평균(IMDB 등급과 유사)을 사용하여 작업 품질을 평가하여 신규 사용자와 파워 사용자 간의 공정성을 보장합니다.
R_Contribution = 100 × (countAdopt_180d + (20 × 0.5)) / (countAdopt_180d + countRefused_180d + 20)
- 베이지안을 사용하는 이유? 1개의 올바른 제출(100% 비율)을 가진 사용자가 990개의 올바른 제출과 10개의 잘못된 제출(99% 비율)을 가진 베테랑을 인위적으로 앞서는 것을 방지합니다.
- 매개변수:
- 0.5: 기준 확률(중립 시작).
- 20: “신뢰 가중치”—점수를 기준에서 크게 벗어나게 하는 데 필요한 제출 수를 결정합니다.
- 동적: 신규 사용자는 50의 하위 점수로 시작합니다(총점에 27.5점 기여). 높은 채택률은 점수를 100으로 밀어 올리고, 높은 거부율은 0으로 밀어 냅니다.
처벌 (R_Malicious)
“해머” 메커니즘
플랫폼을 보호하기 위해 악의적인 행동은 심각한 점수 공제를 초래합니다.
R_Malicious_Behavior = 100 × min(1, CountBlacklisted / 3)
- 삼진 아웃 규칙:
- 1회: 상당한 평판 손상.
- 3회:
R_Malicious가 100이 되어 사용자의 총 평판 점수를 효과적으로 0으로 만듭니다.
- 트리거: 이것은 단순한 실수가 아닌 확인된 악의적 의도(예: 스크립트 공격, 의도적인 데이터 중독)에 의해 트리거됩니다.
평판 업데이트(수명주기)
평판은 정적이 아닙니다. 사용자 이벤트에 의해 구동되는 수명주기를 따릅니다:
- 실시간 및 주기적: 일부 신호(스테이킹 등)는 즉시 업데이트되는 반면, 다른 신호(기여 통계 등)는 예정된 주기로 업데이트될 수 있습니다.
- 감쇠: 180일 롤링 창은 평판이 유지 관리가 필요함을 보장합니다. 장기간 비활성은 점수의 완만한 감쇠를 초래하여 신호를 신선하게 유지합니다.
프라이버시 & 공개
- 공개: 티어와 총점은 라우팅 및 리더보드에 사용되는 공개 신호입니다.
- 비공개: 원시 PII 데이터(예:
R_Identity에 연결된 특정 Telegram 핸들 또는 이메일 주소)는 암호화되고 비공개로 유지됩니다. 가능한 경우 검증 가능한 자격 증명을 사용합니다.
- 블랙박스 없음: 개인 데이터는 비공개이지만, 점수 뒤의 추론은 그렇지 않습니다. 항상 점수가 어떻게 도출되었는지 정확히 볼 수 있습니다(예: “스테이킹에서 +30”).
투명성 원칙: 계산 로직은 완전히 투명합니다. 모든 변경 사항은 기록된 이벤트에 매핑되어 동일한 이벤트 + 동일한 모델 = 동일한 평판을 보장합니다.
상태 노트:
가중치, 티어 임계값, 스테이킹 매개변수, 평판에서 소유권으로의 매핑은 거버넌스 대상이며 진화할 수 있습니다. 180일 롤링 창과 공식 매개변수는 시스템 건강과 공정성을 유지하기 위해 거버넌스를 통해 조정될 수 있습니다.
