ビットコイン取引の徹底解説
ビットコイン取引の新しいデータセットを探って、もっと深い洞察を得る。
Hugo Schnoering, Michalis Vazirgiannis
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目次
ビットコインは2008年に始まって、サトシ・ナカモトって名前の誰かによって作られたんだ。これは、銀行や政府なしで取引を記録できるデジタル通貨の最初の本格的な試みだったんだよ。つまり、人々が直接お金をやり取りできるようにしたわけ。この記事は、ビットコインで行われたすべての取引をグラフで示した大きなデータセットについて話してるんだ。これはどういうことかっていうと、お金を誰が誰に送ってるかを示す大きな地図みたいなものだよ。
全体像
要するに、ビットコインは新しい経済の形を作ろうとしてるんだ。この経済では、自分のお金を銀行なしで他の誰かに送ることができる。ビットコインはみんなが同意するルールのもとで動いてるんだよ。従来のお金とは違って、中央の権威がインフレを管理したり取引を確認したりすることはない。代わりに、ビットコインはユーザーのネットワークを使って、すべてがスムーズに動くようにしてる。
ビットコインが登場してから、どんどん多くの人が使い始めてるんだ。2023年には、毎日約270,000人のユーザーがビットコインに乗り込んで、驚くべき86兆ドルを動かしてた。すごいピザだよね!研究者たちもビットコインに興味を持っていて、毎年何千もの研究が行われて、このデジタルの不思議の世界への答えや洞察を探してるんだ。
データセット
ビットコインの取引に関する公開データはたくさんあるけど、研究用のしっかりしたデータセットを見つけるのは針を見つけるようなもんだよ。多くの人がビットコインをより安全で便利にすることに焦点を当てているけど、詐欺や他のズルい行為などまだまだ課題があるんだ。
この記事では、ビットコインの取引をマッピングした大きなデータセットを紹介してる。このデータセットは、単なる数件の取引じゃなくて、252百万のノードと785百万のエッジ、つまり接続がほぼ13年にわたって含まれてるんだ!これは、公開されているビットコイン取引データの中で最大のセットだから、研究者たちにとっては超便利なんだ。
グラフの説明
このグラフでは、各ノードがビットコインに関わる識別可能なユーザー、組織、または機関を表してる。つまり、実際の人や会社みたいな感じ。それに対してエッジは、これらのノード間のお金の流れを示してる。嬉しいことに、このデータセットのすべてにはタイムスタンプが付いてるから、研究者たちは取引のタイムラインを確認できて、時間をかけてパターンを研究するのが楽になるんだ。
監視タスク
分析をスムーズにするために、研究者たちは2つのラベル付きセットを用意したよ:
- ノードの種類に基づいて33,000のノード。
- それに加えて、ほぼ100,000のビットコインアドレスにタグを付けて、誰に属しているのかわかるようにしたの。
このデータセットは前のものよりも大きくて良くなってる。さらに面白いことに、研究者たちは異なるモデルを訓練してノードのラベルを予測するようにしたから、未来の研究のベースラインを確立できたんだ。これはデジタルジャングルを歩くときに地図を渡される感じだよ。
ビットコインが特別な理由
ビットコインは普通の通貨とは大きく違うんだ。非対称暗号を使って、各ユーザーが資金を安全に保つためのプライベートキーを持ってる。このキーは誰とも共有されないんだ。代わりに、人々はプライベートキーにリンクされたアドレスを使ってやり取りしてる。
各ビットコインはトランザクションアウトプット(TXO)ってものに保管されてて、TXOには価値とそれを使う方法を示すロックスクリプトがあるんだ。そう、勝手に取っちゃダメで、ルールに従わないといけないんだよ!
トランザクションゲーム
取引をするときは、いくつかのTXOを使って、それを消費して新しいTXOを作る。もし使う金額が戻ってくる金額と同じかそれ以下なら、問題ない。こういうゲームで、TXOは未使用から使用済みに変わる、未来に向けての準備が整うわけ。
ほとんどの人はビットコインの取引をお金を動かすことだと思ってるけど、実際にはTXOを一つの場所から別の場所に移すことなんだ。ちょっと混ぜながらも、すべてを合法的に保つってわけ。
グラフを作る
この大きなデータセットを作るとき、研究者たちはビットコインのブロックチェーンからデータを引き出さなきゃいけなかったんだ。ブロックチェーンは、すべての取引が記録される公共の台帳みたいなものだよ。研究者たちは特別なビットコインノードをインストールして、すべての取引データをダウンロードして、それを整理し始めたんだ。
ノードの定義
ビットコインは未使用のTXOにロックされていて、そこからノードのアイデアが生まれたんだ。研究者たちは、資金を安全に保つためのロックスクリプトを見て、それを基に各ノードの背後にいる実際の実体を特定したの。
過去の研究からのスマートなトリックを使って、スクリプト間のつながりを作り、お金の背後に誰がいるのかを特定した結果、874百万以上のスクリプトを発見して、それを実際のユーザーを表すクラスターにグループ化したんだ。
エッジを描く
ノード間の接続、つまりエッジを定義するとなると、本格的な楽しみが始まるよ。ユーザーがお金を送ったり受け取ったりするとき、研究者は誰が送っているのか受け取っているのかを理解する必要があるの。
あるノード(送信者)が別のノード(受信者)に価値を送ると、取引を示すエッジが作成される。特に注目するべき取引もあって、たとえば、異なるユーザーのお金を混ぜてプライバシーを保つCoinJoinトランザクションなんかだ。これらはちょっとトリッキーだから、研究者たちはデータセットを作るときにそれらを除外することにしたんだ。
データセットのユニークな特徴
このデータセットは単なる数字の大きな山ではなくて、いくつかのクールな特徴があるんだ。グラフ内の各エッジは取引に関する情報を持ってるし、各ノードは接続されている実体の行動に関する洞察を共有してるよ。
異なる種類の実体
ビットコインエコシステムには、異なる役割を持つプレーヤーがたくさんいる。普通の人や会社、ちょっと怪しいオペレーターも含まれてる。これらのアクターがビットコインとどのように関わっているかを理解するために多くの研究が行われてるんだ。
これらの実体にラベルを付けるために、研究者たちはフォーラムやデータベースなど、さまざまな情報源から情報を集めたよ。マイナーから取引所まで、いろんな実体タイプを対象にした。各実体には可愛いラベルが付けられてて、何をしてるかを簡単に知ることができるんだ。
BitcoinTalk – 財宝の山
これらのラベルを見つけるために、研究者たちはビットコインの討論が盛んなフォーラム「BitcoinTalk」に目を向けたんだ。彼らは投稿を掘り下げて、アドレスや文脈、ビットコイン取引に関連する活動についての情報を引っ張り出した。
このフォーラムをスクレイピングして、驚くべき1400万のメッセージを集めた。すごい量だよね!賢いAIを使ってデータをクリーンアップして、つながりを作り、アドレスにラベルを付けたんだ。
すべてをまとめる
グラフが構築されたら、研究者たちは各ノードが何を表しているのかを予測するためにいくつかのモデルを訓練したんだ。これによって、データセットが異なるタイプのユーザーを区別するのにどれだけ役立つかをテストしたんだよ。
データの検証
すべてが正確であることを確認するために、研究者たちは特徴に基づいてラベルを予測する精度を見たの。これによって、オフチェーンデータ(インターネット上の議論)とオンチェーンデータ(実際の取引)を接続できるかどうかを検証する手段になったんだ。
ユースケースの簡単な見通し
このデータセットは一発屋じゃないよ。ラベルを予測するだけでなく、使い方はいろいろあるんだ:
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インタラクションパターンの観察:異なる実体タイプのインタラクションを時間をかけて調べることで、関係がどのように変化するかを見ることができる。マネーロンダリングや怪しい取引なども含まれるよ。
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時間の変化の観察:ビットコイングラフの進化を追って、ネットワークの成長やトレンドについて多くのことがわかるんだ。
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ネットワークの比較:ビットコインを他の経済ネットワークと比較することで、そのユニークな特徴をよりよく理解する手助けができるんだ。
データセットの入手
このデータセットは、誰でもダイブできるようになってる。BitcoinTalkからのメッセージ、ラベル付きアドレス、そして全体のグラフがデータベースに保存されてる、情報の宝の山なんだ。
総まとめ
というわけで、これが新たに作られたデータセットだ。ビットコイン取引の研究のための新しい道を開く地図みたいなもので、ユーザー間のつながりを見つける助けになるから、デジタル通貨の価値の流れを研究するのがもっと楽になるんだ。
あなたが探検者の帽子をかぶりたくて研究者であろうと、ビットコインの仕組みに興味がある単なる人であろうと、このデータセットはもっと学ぶためのワクワクする機会なんだ。もしかしたら、他の誰も気づかなかった何か画期的なことを見つけるかもしれないよ!
タイトル: Bitcoin Research with a Transaction Graph Dataset
概要: Bitcoin, launched in 2008 by Satoshi Nakamoto, established a new digital economy where value can be stored and transferred in a fully decentralized manner - alleviating the need for a central authority. This paper introduces a large scale dataset in the form of a transactions graph representing transactions between Bitcoin users along with a set of tasks and baselines. The graph includes 252 million nodes and 785 million edges, covering a time span of nearly 13 years of and 670 million transactions. Each node and edge is timestamped. As for supervised tasks we provide two labeled sets i. a 33,000 nodes based on entity type and ii. nearly 100,000 Bitcoin addresses labeled with an entity name and an entity type. This is the largest publicly available data set of bitcoin transactions designed to facilitate advanced research and exploration in this domain, overcoming the limitations of existing datasets. Various graph neural network models are trained to predict node labels, establishing a baseline for future research. In addition, several use cases are presented to demonstrate the dataset's applicability beyond Bitcoin analysis. Finally, all data and source code is made publicly available to enable reproducibility of the results.
著者: Hugo Schnoering, Michalis Vazirgiannis
最終更新: 2024-11-15 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.10325
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.10325
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://bitcointalk.org/
- https://coinmarketcap.com
- https://figshare.com/articles/dataset/BitcoinTemporalGraph/26305093
- https://doi.org/10.6084/m9.figshare.26305093.v1
- https://github.com/hugoschnoering2/BTCGraphConstruction
- https://github.com/hugoschnoering2/BTCGraphLabeling
- https://github.com/hugoschnoering2/BTCGraphPredictingLabel