2019 Fiscal Year Research-status Report
Understanding the Network Structure and Dynamics of Cryptoasset's Transactions at a Global Scale
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19K22032
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
藤原 義久 兵庫県立大学, シミュレーション学研究科, 教授 (50358892)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
日高 義将 国立研究開発法人理化学研究所, 仁科加速器科学研究センター, 専任研究員 (00425604)
初田 哲男 国立研究開発法人理化学研究所, 数理創造プログラム, プログラムディレクター (20192700)
井上 寛康 兵庫県立大学, シミュレーション学研究科, 准教授 (60418499)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 暗号資産 / ブロックチェーン / 決済システム / 複雑ネットワーク / 代数的トポロジー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、ビットコインを代表とする暗号通貨を対象として、それら決済および取引価格の大規模なデータを収集して、その詳細な情報に基づいて、ユーザー間の通貨流通の全体像、すなわち決済ネットワークの構造とその時間的な変化、ならびに取引価格のダイナミクスを解明することである。
本年度は以下の研究を実施した。
(1) 暗号通貨の大規模データベースの構築：暗号通貨のすべての決済データはブロックチェーンに累積して記録されているため、過去に行われた膨大な数の決済をすべて追跡することが可能である。また、暗号通貨は従来の通貨と取引市場を通じて取引されており、その取引価格も代表的な市場からデータを取得することができる。専用のレンタルサーバーを利用して、暗号通貨の決済および取引価格の大規模なデータを収集し、そのデータベースを研究メンバーで共有した。
(2) 決済ネットワークの構造と変化の数理的な解析：ユーザーをノード、決済の流れを向きのあるリンクとするグラフ構造を決済ネットワークとして定義、その構造と時間変化を複雑ネットワーク科学の手法を用いて解析する。特に、決済の流れにおいて、誰がその「上流」「下流」に位置するのか、どれくらいの量の通貨が循環しているのかを明らかにするため、代数的トポロジーの数理的手法を用いたお金の流れのホッジ分解をするプログラムを実装して、その予備的な結果を得た。
(3) ホッジ分解はいわゆる離散的ホッジ分解におけるド・ラームコホモロジーと関係があることを見出した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
(1) 暗号通貨の大規模データベースの構築では、ブロックチェーン初期のデータから決済ネットワークのデータをすべて共有することができた。(2) 決済ネットワークの構造と変化の数理的な解析では、ホッジ分解の実装が完了して、予備的な実験まで行うことができた。(3) 離散的ホッジ理論とのつながりを見出すことができた。
なお、京都大学と米国Ripple社との暗号通貨に関する共同研究にも参画することができて、その成果を国際会議「University Blockchain Research Initiative (UBRI) Conference, October 2019, Berkeley, USA」において発表するにいたった。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度の研究を推進する方策を以下のように策定する。
(1) 暗号通貨の大規模データベースの構築：ブロックチェーンの取引データはすべて匿名のアドレスに基づいているが、アドレスからユーザーを推定するための手法を過去の全ブロックチェーンデータに適用する。これは膨大な計算になるが、高速計算アルゴリズムを実装して実行する。
(2) 決済ネットワークの構造と変化の数理的な解析：ホッジポテンシャルに基づくユーザーの上流・下流の位置同定、循環流の同定を行って、決済ネットワークにおけるお金の流れ、特に大きなお金に関わっている主要なユーザー間のネットワークの構造とその時間変化を解析する。また、ネットワークの可視化手法を応用することによって、ネットワークの動的な変化の様子を明らかにする。
(3) 複雑ネットワーク解析におけるド・ラームコホモロジーの確立およびホッジ分解手法の深化を行う。
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| Causes of Carryover |
データ整備のための学生アルバイトに対する謝金を見込んでいたが、想定よりもデータ整備が軽微であったため。また、新型コロナウィルスの影響で予定されていた国際会議が中止となったため。
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