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Enregistrement W3047325778 · doi:10.20381/ruor-25026

Peer-to-Peer Decentralized Social Media Platform Using Second-Layer Blockchain Technology

2020· dissertation· en· W3047325778 sur OpenAlexfundno aff
Tristan Lamonica

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésBlockchainPeer-to-peerSocial mediaLayer (electronics)Computer scienceDistributed computingWorld Wide WebComputer securityNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current social media platforms built on specialized blockchains exist, but have failed to reach mainstream adoption. These decentralized alternatives have not been able to successfully migrate users from the existing offering of centralized platforms due in part to their decisions to create their own specialized currency and blockchain. This study proposes the idea of an algorithmically decentralized social media platform running via a second-layer extension of the blockchain as a solution that would alleviate the failures of previous blockchain iterations, and return social media to a peer-to-peer platform open to everyone as a way to dissipate knowledge, and provide services regardless of political constraints, borders, or personal beliefs. By analyzing this new technology, this thesis explores the opportunities and advantages that second-layer blockchain protocol solutions provide to address the vital concerns, and criticisms of the current internet while addressing which group of users are more likely to understand and favor them. Tweets were extracted and analyzed, finding that individuals are increasingly becoming interested in Bitcoin and second-layer technologies rather than dedicated and segregated projects that have been decreasing in online popularity. The study’s geographic, historical, and economic analysis suggests that in order for decentralized social media platforms to stay truly decentralized and to reach mainstream adoption, they will need to integrate with the Bitcoin blockchain to build on the already established momentum. The second-layer solution being proposed by this study solves technological complications and increases the likelihood of mainstream adoption.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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