Estrutura de Consenso Rápido para Aplicações Blockchain

Resumo

Os sistemas sociais, epidemiológicos e econômicos dependem da tomada de decisões coletivas, onde o comportamento conjunto influencia indivíduos ou componentes autônomos. A evolução da opinião tem um papel significativo em sistemas descentralizados de formação de consenso, e em tecnologias de protocolo Blockchain, onde o consenso é crucial para a validação de transações e decisões (Hussein et al., 2023). O trabalho tem como propósito estudar o consenso de uma rede Blockchain através da modelagem da dinâmica do modelo do voto da maioria em redes aleatórias afim de determinar o comportamento do deslizamento crítico (Nascimento, 2021) no início da evolução da dinâmica de opinião e o comportamento do consenso ao longo do tempo, além disso, medir quais características de rede afetam a qualidade do modelo. Em redes aleatórias, todos os nós têm aproximadamente o mesmo número de conexões (Pereira, 2005), representando agentes como validadores em redes Blockchain. A distribuição de conexões segue um padrão de Poisson, permitindo uma disseminação eficiente e segura de informações. O modelo de voto majoritário (Oliveira et al., 2024; Vilela, 2019) é usado para modelar a dinâmica nessas redes, onde cada agente pode estar a favor ou contra a maioria, com uma probabilidade dependente da "temperatura social" (q). A magnetização, que é a soma do estado de cada agente, serve para determinar o estado do sistema. Perto da temperatura crítica de uma transição de fase, a informação universal de um sistema pode ser armazenada em um conjunto de expoentes críticos. Janssen, Schaub e Schmittmann (Janssen, 1989) mostraram que para uma magnetização inicial próxima de zero, um expoente independente aparece durante o intervalo de tempo muito curto. Com a variação de alguns parâmetros de rede, como o número de participantes, a opinião inicial e a conectividade, o comportamento do consenso é realizado através da média da soma das opiniões de cada rede e se a rede atingiu o consenso ao longo do tempo. Adicionalmente, os tempos de consenso são analisados para cada parâmetro. A qualidade do modelo é medida pela mudança da opinião inicial da rede ao chegar ao consenso, relacionando uma qualidade melhor à invariância da opinião. Usando esta abordagem, foram realizadas simulações de Monte Carlo da dinâmica de opinião através do voto majoritário em redes aleatórias para entender como o número médio de interações sociais impacta o comportamento emergente e a opinião final. Os resultados mostram que o expoente de deslizamento crítico inicial tem o mesmo valor para todos os tamanhos de rede e apresenta um valor igual a 0.49346 ± 0.00005. Para a conectividade média da rede, o expoente também é invariável, com valor 0.492 ± 0.003. Da mesma forma, para a magnetização inicial, o expoente é constante, com valor 0.471 ± 0.006. Ademais, o aumento no número de participantes da rede impacta positivamente a qualidade do modelo, no entanto, requer um tempo maior para alcançar o consenso. Quanto mais conexões um participante possui mais rápido o consenso acontece, além de aumentar a qualidade do mesmo. Por sua vez, uma opinião inicial próxima do empate dificulta a formação de consenso. O trabalho ressalta o domínio do deslizamento crítico no estágio inicial da dinâmica de consenso e sua invariância às mudanças no número de agentes, na conectividade e na opinião inicial do sistema. Somado à formação de consenso favorável para alguns parâmetros de rede, essas descobertas têm implicações importantes para sistemas de consenso descentralizados, como os utilizados em tecnologias de Blockchain, onde a rápida disseminação de informações e a formação de consenso são cruciais.