| Project/Area Number |
22K19776
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
Kasahara Shoji 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (20263139)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
笹部 昌弘 関西大学, 総合情報学部, 教授 (10379109)
原 崇徳 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (70907881)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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| Keywords | ブロック・チェーン / インセンティブ・メカニズム / 合意形成アルゴリズム / セキュリティ / トラスト / 報酬罰則型投票メカニズム / 投票方式 / 信頼度推定 / 行動経済学 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，不特定多数の参加者集団に対し，正直な参加者のみならず，悪意のある参加者さえもシステムに貢献する行動変容を誘発する投票型インセンティブ・メカニズムを創出する．具体的には，参加者の信頼度の定量化と推定法を確立し，参加者の効用を行動経済学の知見を基に定式化し，さらには参加者の投票履歴を基にした報酬罰則型投票メカニズムを設計することで，不特定多数の参加者からなる集団上で真正性を保証した情報サービスを提供するコンセンサス・コンピューティングの創出を目指す．
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| Outline of Final Research Achievements |
We conducted foundational research to create a voting-based incentive mechanism that induces behavioral changes, encouraging both honest and malicious participants to contribute to the system in a crowd of unspecified participants. Specifically, we explored three aspects: analysis of incentive interactions among participants in blockchain networks, validity proof of vote counting processes in electronic voting systems, and analysis of trustworthiness and information dissemination among users participating in social networking services.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
合意形成は多様な利害関係者間で意見の一致を図る重要なプロセスであり，近年ではブロック・チェーンにおけるコンセンサス・アルゴリズムを中心に信頼できる合意形成法が重要となってきている．本課題では，ブロック・チェーンに基づく情報サービスが持続的かつ健全に発展するための高信頼合意形成メカニズムについて，ユーザの信頼度，プライバシー保護，インセンティブ・メカニズムの観点から基礎的な研究を行ったものである．
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