This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
ノストル: ソーシャル グラフのデジタル的困難から抜け出す
メタデータ漏洩
Nostr の NIP 04 ダイレクト メッセージはメタデータを漏洩することが知られています。これは明らかな欠陥のようで、何度も指摘されています。結局のところ、あなたが誰にメッセージを送信するか、いつ、どのくらいの頻度で、メッセージのサイズ、あなたがメンションした他の人を誰かが見て、複数の異なる会話を関連付けることができるとしたら、あなたのコミュニケーションはどれほどプライベートなものになるでしょうか?
Nostr を「理解する」人 (私も含めて) によくある反論は、「それはバグではない、機能だ」です。これはインターネットの初期の頃を思い出させます。当時、インターネットのセキュリティはほとんど懸念事項であり、ソーシャル プラットフォームは匿名の告白のようなアプリの複数のバリエーションで繁栄していました。誰とどのくらいの頻度で DM を送ったかを友達に自慢できたらどんなに楽しいでしょう。ほとんどの会話は特に機密性を必要とするものではないので、これをゲームにしてみるのもいいかもしれません。 Nostr で最も重要なことはエンターテイメントです。
しかし、真剣に考えてみると、メタデータの漏洩は問題です。ある意味、Nostr のダイレクト メッセージは、従来の DM に比べて大幅に改善されています (プラットフォームは FBI にあなたを告発できなくなりました) が、大きな後退でもあります (誰でも FBI にあなたを告発できます)。ダイレクト メッセージについてはこの問題を解決できると確信していますが、Nostr 内の他のデータ タイプの問題を解決するのはさらに難しいかもしれません。
ソーシャル コンテンツ
私が過去数か月間考えてきた Nostr の使用例の 1 つは、レビューと推奨事項の信頼のウェブです。ボットによるソーシャル ネットワークへの脅威を可能にするこれらの Sybil 攻撃は、悪徳販売者によるマーケティング ツールとしても使用されます。キーワードの詰め込みが Google の検索結果を台無しにしたのと同じように、レビューの購入とプラットフォームの共謀はオンライン製品レビューの信頼性を破壊しました。問題は量ではなく誤った信頼性であるため、この攻撃に対して Proof of Work は役に立ちません。偽りの信頼性に対処する適切なツールは信頼の網、つまりエンド ユーザー自身のソーシャル グラフに結び付けられた検証可能な信頼性です。
これはノストラにとって大きなチャンスであり、私は非常に興奮しています。 Vibrating Restructuring Strikers (VRSF) を使用すれば、6 日以内に目立つ腹筋を手に入れることができるかどうか疑問に思ったと想像してみてください。 Amazon には 5 つ星のレビューが 4,000 件以上ありますが、1 つ星のレビューはすべてタイプミスや非論理的な記述に満ちています。したがって、それは効果があり、あなたも賢くなるはずです!しかし、悲しいことに、明らかな腹筋は実際には「大きなジム」によって与えられた幻想です。ここで、だまされた友人 3 人を見つけて、彼らの意見を尋ねることができると想像してください。おそらく平均評価は低くなり、VRSF の振動フォームにはコストに見合う価値がないことがより確信できるでしょう。
このクエリは、あらゆる製品、サービス、または文化的経験に対して行うことができます。また、ソーシャル グラフ全体から意見を求めるだけでなく、レストランを選ぶのに役立つグルメのリストや、次に読む本を決めるのに役立つ信頼できる本の虫のリストを簡単にキュレーションすることもできます。
現時点では、Facebook がソーシャル グラフを Google と共有しておらず、Google もビジネス データを Facebook と共有していないため、大手テック企業はそれを行うことができません。しかし、Nostr 上に人や企業のオープン データベースが存在すれば、誰でもこれらのデータのサイロを新しく興味深い方法で再結合できます。
しかし、デメリットも考えてみましょう。
オープンなソーシャル グラフとお客様の声を組み合わせることで、友人に特定の製品についてどう思うかを尋ねるだけでなく、次のこともできます。
最後の質問は、いくつかの興味深い質問に対する合理的な答えを見つけることができることを意味するため、特に興味深いです。
これは社会実験であり、Facebookはこれまで多くの批判を受けてきた。このデータを民主化しても、その関連性が個人のプライバシーの侵害になることを防ぐことはできません。特に、計算量が多く、結果が非公開のままになる可能性がある複雑な分析を実行する場合にはそうです。はっきり言っておきますが、この問題は社会情報とパブリックコメントの組み合わせをはるかに超えています。これは、ユーザー行動に関するオープン データベースで発生する可能性のある多くの同様の問題の一例にすぎません。
率直に言って、私たちは監視というパノプティコンを覇者志望者に無遠慮に引き渡す危険を冒している。かつて閉鎖された庭園が意見や利益を操作することによって管理され、販売されていたのと同じです。
**どうやって解決しますか? **
だから何をすべきか？私は自分のソーシャル グラフに基づいた評価システムを望んでいますが、集団的なプライバシーを犠牲にすることは望ましくありません。新しいユースケースに対処するために Nostr を構築する際には、この脅威を念頭に置く必要があります。おそらくゼロ知識証明がここで使用できるか、あるいは単にデータ保管を再構成することでこの問題を解決できるでしょう。将来的には、@fiatjaf の NIP-29 チャット提案と同様に、ユーザーはデータを転送しない信頼できる少数のリレーラーに投稿できるようになります。これらのリレーは、より複雑なクエリ インターフェイスをサポートできるため、多くを明らかにすることなく質問に答えることができます。このアプローチの興味深い点は、リレーを BlueSky で使用される PWN モデルに近づける可能性があることです。すべてのデータを同じ方法で扱う必要はないため、これらのヒューリスティックを柔軟に実装できます。メモを全員にブロードキャストしたり、1 人の個人やグループに送信したりできるのと同様に、一部のコメントやその他のアクティビティは、何らかの方法で認証された人にのみ公開される場合があります。