0xScope — Révolutionner le paradigme de l'analyse des données Web3 avec un graphe de connaissances
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0xScope — Révolutionner le paradigme de l'analyse des données Web3 avec un graphe de connaissances
0xScope Protocol est le premier protocole de graphe de connaissances Web3.
Dédié à des analyses Web3 approfondies0xScope Protocol est le premier protocole de graphe de connaissances Web3. Il propose une nouvelle base d'analyse des données : les « Entités ». Grâce à un algorithme de regroupement pondéré basé sur le calcul en graphe, 0xScope parvient à relier les données dispersées et peu informatives issues du Web2 et du Web3, afin de former des entités significatives (unités sémantiques structurées comprenant des objets, événements, situations ou concepts). Cette transformation améliore considérablement la qualité et la valeur utilitaire des données, posant ainsi les bases concrètes d'une adoption massive spontanée. Ce faisant, 0xScope résout les difficultés fondamentales du développement des applications Web3, permettant ainsi au Web3 d’entrer réellement dans le courant dominant.
Origine du problème : essor des applications Web3, besoin urgent d'optimisation des infrastructures de données
Le potentiel des données ouvertes du Web3 est énorme, mais celles-ci sont trop fragmentées
Dès le jour où les contrats intelligents d'Ethereum ont vu le jour, les entrepreneurs cryptographiques ont commencé à construire un nouveau « Internet de la valeur » : le Web3. Cependant, bien que les données en chaîne soient publiques et vérifiables, la relation de production « décentralisée » a également conduit à une fragmentation des données, faute de normes unifiées. Ajouté à cela l'inefficacité du traitement au niveau protocolaire et une faible extensibilité, il devient difficile de traiter et consommer efficacement ces données.
Le potentiel des données ouvertes du Web3 est immense, mais elles restent trop fragmentées — cela se manifeste de deux manières :
1. La composable des données Web3 peine à exploiter pleinement ses avantages paradigmatiques : les données Web3 disponibles sont principalement constituées de points isolés. L’absence de normes pour l’extraction et le traitement des données rend difficile leur interconnexion, ce qui entraîne des coûts élevés et des délais longs pour l’analyse des données.
2. Les données Web2 et Web3 ne sont pas encore efficacement interconnectées : actuellement, le Web3 manque d’une couche d’identité. Il reste fondamentalement tributaire de structures centralisées héritées du Web2, donc incapable d’échapper aux limites du Web2. Par ailleurs, aucune solution standardisée n’existe pour connecter simultanément et utiliser conjointement les données Web2 et Web3, ce qui limite fortement le potentiel du Web3 dans la société réelle.
Les données augmentent, mais l'information et la connaissance exploitables diminuent
Tout d'abord, nous souhaitons clarifier la différence entre données, information et connaissance. Theirauf définit les systèmes de gestion des connaissances selon trois niveaux :
● Données : les données constituent le niveau le plus bas, soit un ensemble non structuré de faits et de chiffres. Elles ne sont organisées d’aucune manière et ne fournissent aucune information supplémentaire sur les motifs ou le contexte.
● Information : l’information correspond au niveau suivant, considérée comme des données structurées. Elle donne une vision plus globale : ce sont des données dotées de pertinence et de finalité, pouvant répondre à des questions commençant par « qui », « quoi », « où », « quand » ou « combien ».
● Connaissance : la connaissance est « l’information sur l’information », c’est-à-dire de l’information structurée intellectuellement. Souvent composée d’expériences, de valeurs et d’intuitions, elle fournit un cadre pour évaluer et intégrer de nouvelles informations.
Dans le contexte du Web3, les données correspondent aux transactions individuelles liées à une adresse blockchain ; l’information correspond à la définition des Entités (Entities) : dans le Web2, une entité désigne une personne ou une organisation ayant des droits juridiques indépendants et clairs, tels qu’un particulier, une société en nom collectif ou une entreprise. Dans le Web3, cela peut être un individu ou un groupe d’individus, par exemple une organisation ou une entreprise, qui reflètent des comportements humains via leurs adresses/activités dans l’espace Web3. La connaissance est le graphe de connaissances que nous construisons à partir des entités — transformant progressivement des données illisibles par l’humain en expériences et valeurs réutilisables.
Avec le développement des écosystèmes multi-chaînes, l’émergence continue d’applications Web3, la croissance des utilisateurs et la complexification de leurs comportements, ainsi que la demande accrue en données (développement, analyse, trading, etc.), l’expansion de l’échelle des données Web3 est une tendance inévitable.
Il convient de noter que, bien que le volume de données augmente constamment, en raison de leur fragmentation excessive, il est très difficile d’établir des connexions significatives ou de fournir des informations structurées. La faible utilisabilité des données détermine donc directement l’attractivité du réseau Web3 pour les développeurs et sa capacité à se développer durablement.
Quel problème 0xScope veut-il résoudre, et comment ?
En somme, bien que l’écosystème Web3 prospère de plus en plus, tant en termes d’échelle d’utilisateurs, d’expérience utilisateur que de types d’applications, il en est encore à ses débuts. Trois raisons principales expliquent cette situation :
1. Faible efficacité du traitement à la couche fondamentale de la blockchain.
2. Absence d’analyse axée sur les entités à la couche fondamentale de la blockchain. Du point de vue des applications, les infrastructures techniques existantes peinent à dresser un profil utilisateur complet et précis, rendant difficile l’intégration d’algorithmes avancés tels que l’apprentissage profond pour améliorer l’expérience utilisateur ou développer de nouveaux types de produits.
3. Données unidimensionnelles et de faible qualité. Les données fournies par l’infrastructure sont trop uniformes, sans dimensionnalité ni capacité de corrélation suffisante. Cela conduit à une faible exploitation des données dans l’ensemble du secteur, au point que nous progressons presque uniquement par intuition.
Concernant le premier problème, de nombreuses équipes ont déjà proposé diverses solutions. En revanche, pour les deux autres problèmes, il existe peu de bonnes solutions, voire aucune attention sérieuse.
Face à cela, 0xScope a identifié les véritables obstacles rencontrés par le développement des applications Web3, et a proposé sa propre solution originale, fondée à la fois sur les bases protocolaires actuelles et sur une anticipation du développement futur de ces protocoles.
Relier plusieurs « adresses isolées » en une seule « entité »
Actuellement, les paradigmes d’analyse des données restent limités à une seule adresse, ce qui ne suffit pas à construire un profil utilisateur véritablement fidèle à la réalité.
L’équipe 0xScope estime que pour étendre les types d’applications Web3 et améliorer l’expérience produit, la question centrale est de résoudre les problèmes de profilage utilisateur et d’interconnexion des données.
Or, lorsque tout le Web3 repose sur un modèle de création de comptes à coût nul, sans restriction directe sur le nombre de comptes utilisateur ni limitation indirecte via KYC, tout profil utilisateur basé sur une « seule adresse » est presque incapable de refléter la « réalité ».
Comme illustré ci-dessus, en analysant uniquement Address A, on peut seulement conclure qu’il s’agit d’un « diamond hand », car il détient BAYC depuis longtemps. Mais on ne découvre pas que les autres adresses appartenant à cet utilisateur-entité sont aussi celles d’un joueur DeFi expérimenté, actif principalement après 10h UTC+0.
L’équipe 0xScope propose donc une nouvelle base d’analyse des données : les Scope's Entities.
0xScope a mis en place un algorithme de regroupement pondéré basé sur le calcul en graphe, attribuant différents poids à des dizaines de règles de liaison de types variés afin d’identifier les autres adresses d’un utilisateur. Ces règles sont continuellement testées et perfectionnées par apprentissage profond pour améliorer la précision du regroupement, puis reconstruire les unités d’information sous l’angle de l’Entité.
Toujours selon l’exemple ci-dessus, lorsqu’on analyse Address A via les Scope's Entities, on commence par identifier les adresses B, C et D. Ces quatre adresses sont ensuite reliées en une seule entité, analysée sous cette perspective unifiée.
Les conclusions tirées sont ainsi plus précises, spécifiques et complètes. De plus, comme l’algorithme repose sur la recherche de similarités comportementales, plus un comportement est significatif, plus il est facile à associer. Ainsi, même si toutes les adresses d’un utilisateur ne sont pas découvertes, on s’en rapproche asymptotiquement. Et surtout, nous n’avons pas besoin de savoir qui est cet utilisateur ni quelle est son identité Web2 (sauf s’il choisit volontairement de la divulguer).
Cela protège la vie privée tout en offrant un profil utilisateur plus complet. Une fois ces données disponibles, les développeurs peuvent proposer des services plus personnalisés à chaque utilisateur cryptographique.
Identifier des événements, pas des chaînes de caractères
Presque tous les protocoles de données actuels se contentent d’une analyse ponctuelle simpliste, fournissant directement des informations unidimensionnelles aux institutions ou particuliers utilisateurs de données. Pour comprendre réellement les relations entre projets ou entre utilisateurs, les analystes doivent alors investir beaucoup d’efforts pour réécrire les logiques de requête et d’identification.
De plus, toutes les données fournies par ces protocoles sont des « Strings » — des chaînes de caractères. Pour les exploiter, il faut encore déterminer ce que font ces chaînes, à quelle catégorie elles appartiennent, quelles autres chaînes elles peuvent traverser, et quels résultats elles permettent d’obtenir.
C’est excessivement complexe. Si un protocole pouvait transformer ces chaînes complexes en « Things » (objets), et constituer à partir de tous les événements conformes aux règles un graphe en réseau comme celui illustré à droite dans l’image ci-dessous, cela réduirait considérablement les coûts de requête et d’utilisation des données, et accroîtrait fortement la profondeur de leur exploitation dans le monde Web3.
L'image ci-dessus illustre un exemple de graphe de connaissances. Outre l'algorithme de regroupement pondéré basé sur le calcul en graphe, 0xScope construit également plusieurs graphes de connaissances à partir de données en chaîne et hors chaîne, destinés aux clients professionnels (B2B).
Grâce à nos données de graphe de connaissances, tout client B2B peut exploiter rapidement et à faible coût les données dont il a besoin.
Conclusion
0xScope relie d’abord plusieurs « adresses isolées » en une entité unique grâce à un algorithme de regroupement pondéré, améliorant ainsi la qualité des données liées à l’identité en chaîne.
Ensuite, à partir de cette nouvelle « identité atomique », plusieurs types de graphes de connaissances de données Web3 sont construits :
(1) Les données de graphe de connaissances réduisent considérablement les coûts de reconnaissance, de nettoyage et d’utilisation des données pour les projets.
(2) Les données de graphe de connaissances augmentent fortement la profondeur d’exploitation des données par les projets.
(3) Les données de graphe de connaissances stimulent le développement global de l’industrie Web3. Tout en protégeant la vie privée, elles élèvent l’expérience utilisateur Web3 au niveau du Web2. Étant donné que toutes les applications Web3 partagent la même couche protocolaire, même à la première utilisation d’une application, celle-ci peut utiliser le profil (virtuel) basé sur Entity fourni par 0xScope pour offrir un service de qualité.
Quelle valeur 0xScope apportera-t-il à l’écosystème Web3 dans son ensemble ?
L’équipe 0xScope définit 0xScope comme une toute nouvelle couche de données.
La majorité des données de 0xScope proviennent de couches protocolaires telles qu’Ethereum. Une fois récupérées, nous les nettoyons, les structurons en données sémantiques, puis les intégrons à la base de données 0xScope. Ainsi, des projets comme Curve, Aave, TikTok Web3, ou même des produits centralisés comme Nansen, peuvent directement extraire de notre base des données de graphe de connaissances de meilleure qualité et plus riches en dimensions.
Quels sont les cas d’usage concrets des données 0xScope ?
À mesure que la base de données du protocole Scope grandit, les connaissances exploitables augmentent, permettant de nombreux scénarios d’application riches :
1 : Tianyancha du Web3 – Watchers
Watchers est une version Web3 de Tianyancha construite sur le protocole Scope. Il offre trois fonctionnalités principales.
(1) Identifier l’entité derrière plusieurs adresses en analysant leurs relations comportementales et les relations de tags dans la base de tags
Comme illustré, l’utilisateur A possède trois adresses : l’adresse 1 lie ses relations sociales sur une application Web3, l’adresse 2 est administrateur multisignature du trésor d’un célèbre DAO, et l’adresse 3 est marquée comme impliquée dans un piratage.
Le protocole 0xScope parvient à relier ces trois adresses et à les afficher clairement dans Watchers. Lorsqu’un utilisateur consulte ces données, il peut immédiatement détecter les risques.
(2) Analyse de projet et graphe de pénétration des intérêts centrés sur le Token/projet
Affichage clair du type, proportion, corrélation des entités détenant des positions dans le projet, voire de leurs identités Web2 suspectées. Permet une compréhension complète du profil des détenteurs d’un jeton.
(3) Fonctionnalités d’analyse de données fondées sur la technologie de recherche d’entités, la pénétration des intérêts et les capacités d’association
Entre autres :
● Fournir des capacités de surveillance d’opinion telles que VC watch basées sur les « entités » ;
● Fournir des tableaux d’analyse fondamentale par groupe d’utilisateurs, par exemple tendances de prix entre projets aux profils d’utilisateurs très similaires ;
● Suivre les flux de fonds des adresses ou entités « à risque ».
À l’avenir, nous lancerons davantage de fonctionnalités d’analyse personnalisables.
2 : Profilage utilisateur Web3 plus précis basé sur les « entités », aidant les projets à réaliser un ciblage efficace et réduire les coûts marketing
3 : Une base de données sémantique structurée enrichie favorise l’émergence de protocoles d’algorithmes de recommandation en chaîne, aidant le Web3 à rivaliser avec les applications Web2
Entre autres :
● Moteur de recherche Web3 : formation de modèles de recommandation basés sur les données sémantiques fournies par le protocole Scope (ex. : recherche de Aave → suggestions automatiques d’applications similaires) ;
● Applications sociales Web3 : les données sémantiques de Scope améliorent fortement la précision des recommandations de relations sociales.
4 : Une base de données sémantique structurée enrichie facilite la création d’un protocole normalisé et unifié de contrôle des risques sur chaîne, aidant les produits à haut risque comme le DeFi à anticiper les menaces.
État actuel et perspectives futures de 0xScope
Actuellement, Watchers est en phase de test depuis près d'une quinzaine de jours, accessible sur inscription préalable. Nous avons reçu de nombreux retours sincères. Nous invitons davantage d'utilisateurs à participer aux tests. Pendant un certain temps, nous itérerons rapidement selon les retours. La version officielle sera lancée publiquement fin août.
Par ailleurs, nous avons déjà construit plusieurs graphes de connaissances basés sur les entités utilisateur en chaîne, appliqués au produit Watchers. C’est notre premier cas d’usage, mais nous pouvons reproduire ce modèle pour servir divers types de projets.
On peut prévoir qu’avec le lancement du protocole 0xScope, le paradigme d’analyse des données blockchain connaîtra une révolution historique. Les données Web3 traverseront la courbe de Gartner, amorçant une première phase d’intégration : passant d’un ensemble redondant de données centrées sur l’« adresse » à un ensemble de données à valeur pratique réelle centré sur l’« entité ».
De plus, cette « entité » servira de solution standardisée pour connecter et utiliser conjointement les données Web2 et Web3. Elle permettra à deux mondes idéologiquement opposés de fusionner en un tout organique, grâce au graphe des connaissances humaines et à des unités sémantiques partagées, offrant ainsi une représentation plus précise du monde Web3 réel. Cela aidera les développeurs à lire et analyser les données efficacement et à faible coût, à obtenir des insights actionnables, et à libérer le potentiel caché des données ouvertes et composites du Web3.
Nous espérons qu’au prochain cycle, les projets les plus intéressants seront construits sur 0xScope.
Qu’est-ce que 0xScope Labs ? Comment rejoindre ?
Nous croyons que la technologie cryptographique démocratisera l’accès à l’information, brisera les silos de données, et donnera à chacun une liberté substantielle pour poursuivre son développement.
Nous sommes convaincus que 0xScope est l’un des pionniers du grand changement paradigmatique du Web3. Pour construire quelque chose de grand, la force de la sagesse collective et la persistance de l’innovation sont essentielles. C’est pourquoi nous souhaitons bâtir autour de cette vision un réseau ouvert d’innovation.
0xScope Labs est un laboratoire d’innovation Web3 initié par 0xScope. Notre mission est « d’inspirer de grandes innovations par la clairvoyance technique ».
Fort de nos capacités uniques d’analyse des données, nous proposons des partages techniques approfondis et des analyses sectorielles percutantes, rassemblant ici les innovations technologiques les plus avancées et les réflexions commerciales les plus pertinentes. En développant une matrice technico-sectorielle, nous élaborons des cadres pour une innovation efficace ; en cultivant un réseau d’excellence entre créativité, technologie et capital, nous suscitons la vague des grandes innovations futures.
Nous organisons chaque semaine des webinaires sur les technologies de pointe, les réflexions sectorielles et les cas d’innovation.
La première Tech Sharing de 0xScope Labs arrive bientôt ! Le mercredi 3 août 2022 à 20h, Pan, ingénieur chez 0xScope et chercheur en cryptographie, décryptera l’histoire, l’état actuel et l’avenir du zk.
Suivez @ScopeProtocol sur Twitter et participez dès 20h !
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