2key Network es una red de referencia basada en blockchain para recompensar a los remitentes a través de contratos inteligentes. Las referencias progresan a través de la red gracias a las personas que las comparten a través de sus navegadores habituales. Por lo tanto, 2key genera enlaces firmados criptográficamente fuera de la cadena, que se propagan entre los usuarios sin llegar a la cadena de bloques. Tras la conversión, un usuario envía el enlace firmado al contrato inteligente. El contrato inteligente premia a la cadena de referidos como se representa en el enlace firmado. El contrato inteligente se implementa por campaña de referencia por parte del iniciador de la campaña, depositando una recompensa de referencia, como una cantidad de criptomoneda, a partir de la cual el contrato inteligente pagará posteriormente a los referentes.
Una campaña llevada a cabo a través de la red de 2 teclas comienza con una siembra de origen y continúa a través de referencias. El gráfico de referencias de la fuente de origen se llama el gráfico de influencia. Cada nodo en el gráfico se llama un influencer. El nodo que realiza una conversión real, como comprar un producto, se llama convertidor. Un referente que lleve a la conversión será recompensado con el presupuesto de la campaña. No solo la recompensa que conduce a la conversión debe ser recompensada, sino también las referencias que tuvieron algún impacto en cualquiera que conduzca a la conversión.
Ahora para un poco de terminología. El usuario que crea una campaña se llama contratista, los usuarios que hacen referidos son llamados influencers, y un usuario que realmente está haciendo una conversión se llama convertidor.
2key está trabajando actualmente en el desarrollo de algoritmos para calcular recompensas que pueden no ser uniformes pero depender de un modelo de reputación.
Cada campaña despliega un nuevo contrato. Las recompensas se pagan a través del contrato de campaña. Mientras que cada campaña que usa el servicio 2key implementa su propio contrato, una colección compartida de contratos de administración gobierna la economía de token de 2 teclas.
Naturalmente, la reputación de los contratistas, personas influyentes y convertidores será administrada por una instalación de contratos inteligentes compartidos. Así los usuarios pueden acumular reputación.
Esta sección está extraída de Wikipedia.
La ley de Metcalfe establece que el efecto de una red de telecomunicaciones es proporcional al cuadrado del número de usuarios conectados del sistema, n2.
Efectos de red
La ley de Metcalfe caracteriza muchos de los efectos de red de las tecnologías de comunicación y redes como Internet, redes sociales y la World Wide Web. La Ley de Metcalfe se relaciona con el hecho de que el número de conexiones posibles únicas en una red de n nodos se puede expresar matemáticamente como el número triangular: n (n-1) / 2, que es asintóticamente proporcional a n2.
La ley a menudo se ha ilustrado con el ejemplo de las máquinas de fax: una sola máquina de fax es inútil, pero el valor de cada máquina de fax aumenta con el número total de máquinas de fax en la red debido a la cantidad total de personas con las que cada usuario puede Envia y recibe documentos aumentos. Del mismo modo, en las redes sociales, cuanto mayor sea el número de usuarios con el servicio, más valioso será el servicio para la comunidad.
Limitaciones
Además de la dificultad de cuantificar la valor de una red, la justificación matemática de la ley de Metcalfe mide solo el número potencial de contactos, es decir, el lado tecnológico de una red. Sin embargo, la utilidad social de una red depende de la cantidad de nodos en contacto. Si existen barreras de idioma u otras razones por las cuales grandes partes de una red no están en contacto con otras partes, el efecto puede ser menor.
La ley de Metcalfe asume que el valor de cada nodo n es de igual beneficio. Si este no es el caso, por ejemplo, debido a que las máquinas de un fax sirven a 50 trabajadores en una empresa, la segunda máquina de fax sirve la mitad de eso, la tercera tercera parte, y así sucesivamente, entonces el valor relativo de una conexión adicional disminuye. Del mismo modo, en las redes sociales, si los usuarios que se unen posteriormente usan la red menos que los primeros usuarios, entonces el beneficio de cada usuario adicional puede disminuir, haciendo que la red general sea menos eficiente si los costos por usuario son fijos.
Modelos modificados
Dentro del contexto de las redes sociales, muchos, incluido el propio Metcalfe, han propuesto modelos modificados en los que el valor de la red crece como n log n en lugar de n2.
Validación con datos reales
A pesar de los muchos argumentos sobre la ley de Metcalfe, no se dispone de evidencia real basada en datos a favor o en contra durante más de 30 años. Solo en julio de 2013, los investigadores holandeses lograron analizar los patrones de uso de Internet en Europa durante un tiempo suficientemente largo y encontraron n2 proporcionalidad para valores pequeños de n y n log n proporcionalidad para valores grandes de n. Unos meses más tarde, el propio Metcalfe proporcionó pruebas adicionales, ya que utilizó los datos de Facebook durante los últimos 10 años para mostrar una buena adaptación a la ley de Metcalfe (el modelo es n2).
En 2015, Zhang, Liu y Xu extienden los resultados de Metcalfe utilizando datos de Tencent, la compañía de redes sociales más grande de China, y Facebook. Su trabajo mostró que la ley de Metcalfe se aplicó a ambos, a pesar de la diferencia de audiencia entre los dos sitios; Facebook sirve a una audiencia mundial y Tencent solo a usuarios chinos. Las funciones de Metcalfe de los dos sitios que figuran en el documento fueron para Tencent:
7.39 * 10 ^ -9 * n ^ 2
y el valor de Facebook es:
5.70 * 10 ^ -9 * n ^ 2
respectivamente.
Un valor de red de referencia se mide por su capacidad para alcanzar una cantidad significativa de conversiones a medida que las referencias se propagan a través de la red. La efectividad de la campaña se mide al poder alcanzar la conversión rápidamente, a partir de la siembra de origen. Nos gustaría lograr una alta proporción de conversiones al tamaño de la red de referencia. Definitivamente, es el caso que intentamos evitar lanzar una amplia red de referencias por parte de alguien solo para alcanzar algunas conversiones. No solo no es efectivo, sino que también le costará a la campaña en términos de recompensas. Por otra parte, un gran número de fanout de referencias inútiles puede hacer que la campaña sea etiquetada como spam y dañar la reputación del contratista y la red de 2 teclas.
Estas consideraciones plantean la cuestión de si la ley de Metcalfe es aplicable a las redes de referencia.
Si considera una población de n usuarios potenciales y planifica una campaña que las medidas de progreso descritas anteriormente implican que su efectividad para alcanzar una conversión significativa depende del alcance de la fuente de origen. Por lo tanto, parece que necesitamos un efecto de red de alcance para cubrir los posibles convertidores lo antes posible. Así que el efecto deseado es realmente un pequeño grado de separación entre la fuente de siembra y el grupo de convertidores.
¿Pero cuál es el efecto de red que necesitamos? No es la red de referencias, sino la red de conexiones de la población de usuarios. Esta red de conexiones es el sustrato sobre el que se ejecuta nuestra red de referencia.
Por lo tanto, la ley de Metcalfe es definitivamente aplicable a las redes de referencia.
El modelo de reputación global de 2 teclas que se acumula en muchas campañas es nuestra representación de la red de conexiones de cualquier persona involucrada en la red de 2 teclas.
El modelo de reputación, aunque sea parcial, ya que representa solo las referencias que realmente ocurrieron en las campañas, es nuestra aproximación de la red de conexiones. No conocemos la red completa de conexiones que existe en el mundo real, pero podemos usar nuestra aproximación para llevar los efectos de la red a un oso al realizar una campaña de recomendación.
Además, tenemos la intención de incorporar el modelo de reputación en las recompensas de cómputo por referencias. La razón es que a medida que traes a través de una referencia a nuevos usuarios al doble de nuestro modelo de reputación, aumentas el efecto de red. Esto se debe a que cada nuevo usuario puede ser un influyente o convertidor potencial en una campaña posterior.
Hemos distinguido dos efectos de red que están en funcionamiento en una red de referencia:
La red de conexiones de usuarios a través de la cual se propagan las referencias. El modelo de reputación de 2key que se aproxima a esta red de conexiones.
Está claro que la ley de Metcalfe es aplicable a estas dos redes.
Sin embargo, los efectos de red que buscamos para el gráfico de influencia de una campaña en particular no son un efecto de ley de Metcalfe, sino que deben medirse con medidas más dirigidas a objetivos. Tenemos la intención de describir esto en el futuro en detalle.
