論文の概要: AI Ethics on Blockchain: Topic Analysis on Twitter Data for Blockchain Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06951v5
• Date: Sat, 8 Jul 2023 10:00:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 19:05:10.573851
• Title: AI Ethics on Blockchain: Topic Analysis on Twitter Data for Blockchain Security
• Title（参考訳）: ブロックチェーンに関するAI倫理: ブロックチェーンセキュリティのためのTwitterデータに関するトピック分析
• Authors: Yihang Fu, Zesen Zhuang, Luyao Zhang
• Abstract要約: 既存の研究は、MEVが深刻なセキュリティ問題であると認識し、著名なFlashbotを含む潜在的なソリューションを提案する。 我々は自然言語処理(NLP)手法を適用し,MEV上のツイートのトピックを包括的に分析した。 以上の結果から, このツイートは, セキュリティ, 公平性, 情緒的感情, およびMEVに対するソリューションへの欲求など, 倫理的懸念の深いトピックを議論した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7251305766151019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blockchain has empowered computer systems to be more secure using a distributed network. However, the current blockchain design suffers from fairness issues in transaction ordering. Miners are able to reorder transactions to generate profits, the so-called miner extractable value (MEV). Existing research recognizes MEV as a severe security issue and proposes potential solutions, including prominent Flashbots. However, previous studies have mostly analyzed blockchain data, which might not capture the impacts of MEV in a much broader AI society. Thus, in this research, we applied natural language processing (NLP) methods to comprehensively analyze topics in tweets on MEV. We collected more than 20000 tweets with #MEV and #Flashbots hashtags and analyzed their topics. Our results show that the tweets discussed profound topics of ethical concern, including security, equity, emotional sentiments, and the desire for solutions to MEV. We also identify the co-movements of MEV activities on blockchain and social media platforms. Our study contributes to the literature at the interface of blockchain security, MEV solutions, and AI ethics.
• Abstract（参考訳）: Blockchainは、分散ネットワークを使用してコンピュータシステムをよりセキュアにする権限を与えている。 しかしながら、現在のブロックチェーン設計は、トランザクションオーダの公平性の問題に悩まされている。 鉱夫は、いわゆるmev(miner extractable value)と呼ばれる取引を注文して利益を得ることができる。 既存の研究は、MEVが深刻なセキュリティ問題であると認識し、著名なFlashbotを含む潜在的なソリューションを提案する。 しかし、以前の研究では主にブロックチェーンデータを分析しており、より広範なAI社会におけるMEVの影響を捉えていない可能性がある。 そこで本研究では,MEV上のツイートのトピックを包括的に分析するために自然言語処理(NLP)手法を適用した。 私たちは#MEVと#Flashbotsハッシュタグで20000以上のツイートを収集し、それらのトピックを分析しました。 以上の結果から, このツイートは, セキュリティ, 公平性, 情緒的感情, およびMEVに対するソリューションへの欲求など, 倫理的懸念の深いトピックを議論した。 また、ブロックチェーンやソーシャルメディアプラットフォーム上でのMEV活動のコムーブメントを特定します。 私たちの研究は、ブロックチェーンセキュリティ、MEVソリューション、AI倫理のインターフェースにおける文献に貢献します。

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