論文の概要: The Spatiotemporal Scaling Laws of Bitcoin Transactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11884v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 08:34:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 04:10:47.720973
• Title: The Spatiotemporal Scaling Laws of Bitcoin Transactions
• Title（参考訳）: Bitcoin取引の時空間スケーリング法則
• Authors: Lajos Kelemen, István András Seres, Ágnes Backhausz,
• Abstract要約: 私たちはBitcoin特有のユニークなパターンを研究します。 我々はBitcoin取引の時間的スケーリング法則を実証的に特徴付けている。 我々は、Bitcoinの観測時間パターンを効果的に近似するマルコフモデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4779196219827508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study, to the best of our knowledge for the first time, delves into the spatiotemporal dynamics of Bitcoin transactions, shedding light on the scaling laws governing its geographic usage. Leveraging a dataset of IP addresses and Bitcoin addresses spanning from October 2013 to December 2013, we explore the geospatial patterns unique to Bitcoin. Motivated by the needs of cryptocurrency businesses, regulatory clarity, and network science inquiries, we make several contributions. Firstly, we empirically characterize Bitcoin transactions' spatiotemporal scaling laws, providing insights into its spending behaviours. Secondly, we introduce a Markovian model that effectively approximates Bitcoin's observed spatiotemporal patterns, revealing economic connections among user groups in the Bitcoin ecosystem. Our measurements and model shed light on the inhomogeneous structure of the network: although Bitcoin is designed to be decentralized, there are significant geographical differences in the distribution of user activity, which has consequences for all participants and possible (regulatory) control over the system.
• Abstract（参考訳）: この研究は、私たちの知る限り、Bitcoin取引の時空間的ダイナミクスを初めて掘り下げ、その地理的利用を規制するスケーリング法則に光を当てた。 2013年10月から2013年12月まで、IPアドレスとBitcoinアドレスのデータセットを活用して、Bitcoin特有の地理空間パターンを調査した。 暗号通貨ビジネス、規制の明確性、ネットワーク科学の探求のニーズに感銘を受け、いくつかのコントリビューションを行います。 まず、Bitcoin取引の時空間スケーリングの法則を実証的に特徴付け、その支出行動に関する洞察を与えます。 第2に,Bitcoinエコシステムにおけるユーザグループ間の経済関係を明らかにするために,Bitcoinの時空間パターンを効果的に近似するマルコフモデルを導入する。 我々の測定とモデルはネットワークの不均一な構造に光を当てている:Bitcoinは分散化を意図しているが、ユーザーアクティビティの分布には地理的に大きな違いがある。

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