本文來自:infoQ,作者:BenDickson,譯者:劉子達,星球日報經授權轉發。
“Facebook的創始者馬克·扎克伯格,正在尋找一個更加平衡的方式來貨幣化你的數據。”媒體仍在討論Facebook近期對其新聞饋送的改變將如何影響用戶以及業務依賴該平臺公司的體驗。據Facebook高管稱,過去一年由于沒有遏制其平臺的惡意使用,他們遭受了譴責,針對該譴責Facebook作出了這樣的改變。Facebook在為其管理價值數十億美元的廣告業務和為二十億用戶提供一個更加安全健康的平臺之間努力尋找著一個平衡。這凸顯了普遍存在于社交網絡中的深層次問題:與其他大多數在線服務一樣,社交媒體變得權利過于集中,把太多的權力集中在太少的人手中。區塊鏈給我們帶來了比特幣與其他加密貨幣。同時,它也為當前破碎的社交媒體局面提供了一個解決方案。該解決方案是,它不會強迫用戶將他們的信任,敏感信息交予擁有不良記錄,在任何事上都可以放棄自己底線的巨頭公司。權利集中化的社交媒體網絡是如何產生影響的?Facebook收集大量有關用戶的信息,并將其存儲在自己的服務器上。然后它會挖掘這些數據來創建每個用戶的數字檔案,調整新聞饋送的內容,例如:提供結交朋友的建議,喜歡的頁面等等。它還會向用戶展示與他們的偏好相關的廣告。這是它主要的收入來源。但問題是,Facebook仍然是用戶數據的唯一擁有者并且通過向用戶呈現廣告來獲得收入。用戶不能直接訪問他們自己的數據。他們有權訪問的只是Facebook提供給的一組有限的配置文件設置。如果Facebook將數據提供給政府機構或者賣給其他的公司,用戶無法阻止他們。越多數量的用戶在Facebook上互動,Facebook就會收集越多的數據并呈現更多的廣告。同時,這些用戶轉向其他平臺變得越來越難,因為他們無法導入他們所有的Facebook數據。這種桎梏的后果就是,Facebook日益富有強大,而用戶逐漸喪失了對他們數字生活的控制權。隨著用戶群的不斷增長,Facebook的決策對人們的生活越來越有影響力。今天,我們只能希望Facebook不會變壞,并對其處理的內容和數據做出正確的決定。但是該公司被發現有幾個賬戶正在以可疑的方式將其用戶的數據貨幣化,這讓人有理由懷疑其意圖的性質。正如權利分散式應用平臺Blockstack的聯合創始人MuneebAli所表示:“互聯網上的任何公司都不應該擁有如此強大的實力,以至于陷入他們當今是否是邪惡的爭論當中。”區塊鏈是如何解決這個問題的?區塊鏈通過將數據所有權歸還給用戶,來奪去社交媒體巨頭的權力。區塊鏈使用獨立計算機的分布式網絡來取代集中式的數據服務器群,這個分布式網絡存儲并保有一個公共的數據庫。大量的計算機必須在新紀錄添加到分類目錄或在網絡中復制之前驗證并批準該記錄。這種模式可以個防止單獨一方為了其利益而操縱區塊鏈的數據。區塊鏈創業公司Matchpool的首席執行官YonatanBenShimon表示:“在普通的社交媒體平臺上,用戶以犧牲數據為代價獲得“免費”服務。不同于它們,區塊鏈平臺則會為其使用收取成本,用戶可以通過點對點支付收回他們在散播在網絡上的價值。”Matchpool提供權利分散式的配對協議,可以創建與Facebook群組類似的,用戶用來共享興趣和目標的“池”。Matchpool使“池”創作者能夠通過多種方式將其貨幣化,包括一次性訂閱或每次交易的費用。該平臺使用自己的加密貨幣Guppy令牌,用戶通過與平臺進行交互來賺取和消費。付款則直接在區塊鏈上進行。區塊鏈應用程序用其私鑰對用戶的數據進行加密,并將其存儲在分散的網絡上,以便只有用戶自己才能訪問它們。這可以防止非許可方在未經用戶同意的情況下進行訪問或挖掘其數據。“該數據不能被任何人監控和分析,包括他自己的公司”本西蒙說。Matchpool是少數幾家在區塊鏈上建立了分散權利的社交媒體平臺公司之一,這些公司包括Social,一個即將推出的平臺,可模擬權利集中式網絡上的大多數功能,以及Steemit,一種類似Reddit的,在區塊鏈上的分散式社交網絡。權利分散式的社交媒體對于用戶的好處是顯而易見的。同時創建它們的公司也可以通過不可能在權利集中式體系架構中實現的地方獲益。首先,運營著分散式社交媒體網絡的公司不用擔心與不同地區維護和儲存用戶數據的各種法律產生沖突。他們也可以節省數十億美元的云存儲成本,同時在對社交媒體限制的地區規避其封鎖與審查。社交媒體巨頭是否將會歡迎區塊鏈?
中共中央辦公廳、國務院辦公廳:推進區塊鏈等新技術應用促進生態產品價值增值:據中國政府網官方網站消息,中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發了《關于建立健全生態產品價值實現機制的意見》,并發出通知,要求各地區各部門結合實際認真貫徹落實。意見指出,要促進生態產品價值增值,建立生態產品質量追溯機制,健全生態產品交易流通全過程監督體系,推進區塊鏈等新技術應用,實現生態產品信息可查詢、質量可追溯、責任可追查。[2021/4/28 21:08:05]
Telegram最近發布了TelegramOpenNetwork,它計劃將其平臺移植到自己的私有區塊鏈中。Telegram不依賴廣告或貨幣化用戶數據來維持其網絡,這使得它可以更好地進行區塊鏈轉型,盡管目前還不清楚為什么這個公司花費超過10億美元來開發它。目前,Telegram已經擁有超過1.8億的用戶,一旦它啟動,它的代幣就可以成為最廣泛使用的加密貨幣。奇怪的是,在運營基于廣告的社交媒體平臺的數據公司中,只有Fackbook有權利分散化的跡象。Facebook首席執行官馬克扎克伯格在他的新年決議中寫道:“隨著少數的大型高科技公司的崛起,同時政府使用技術來監視他們的公民,現在許多人相信技術僅僅是集中權利,而不是分散權利。這種類似加密和加密貨幣的趨勢非常重要,它們從權利集中式系統中收回權利并將其返還人們的手中。但是它們面臨著難以操控的風險,我對深入學習這些技術優點與缺點并且將它們很好地運用于我們的服務當中非常感興趣。”不過,這并不意味著Facebook將會像某些人說的那樣探索區塊鏈。BenShimon表示“區塊鏈與數字加密貨幣是兩個不同的概念,數字加密貨幣是資產,但是區塊鏈是基礎技術。”Facebook是否會徹底做出改變,剝奪自己影響用戶公平的巨大權利?對此,BenShimon說,“我猜測,Facebook不會采用權利分散式的數據庫,因為分析數據是他們的業務。”
聲音 | 工程院院士沈昌祥:推動區塊鏈創新發展,要做好兩個要素的等級保護:在近日舉辦的區塊鏈技術與數據安全工信部重點實驗室工作交流會上,中國工程院院士沈昌祥表示,區塊鏈是一個新型的網絡應用,充分利用密碼技術能解決區塊鏈分布式賬本的不可篡改、不可抵賴,必須加強秘密自身安全。他進一步稱,必須考慮兩個要素,一是系統性安全,業務信息流程安全;二是系統資源安全,業務應用信息安全要保證交易有效、達成共識,系統資源安全不能篡改,不能中斷。他說道:“我們要推動區塊鏈創新發展,就是要做好兩個要素的等級保護。”(新京報)[2020/1/13]
聲音 | 上海證券報:借道指數基金把握區塊鏈投資機遇:據上海證券報消息,投資信息技術行業為普通投資者投資區塊鏈提供了便捷的渠道,因為信息技術行業中有超過50%的成分屬于區塊鏈概念,因此買入跟蹤信息技術指數的基金,就能夠分享區塊鏈的投資機遇。對于普通投資者來說,如果想參與區塊鏈的行情,投資跟蹤信息技術指數的指數基金是比較便捷的途徑。[2019/11/4]
金色財經獨家分析 重慶多角度支持區塊鏈產業發展:4月8日,在涪陵區招商引資項目集中簽約活動上,重慶數資區塊鏈研究院與重慶海林生豬簽訂協議,聯合打造“區塊鏈+黑豬”溯源系統。金色財經獨家分析,重慶在區塊鏈領域表現積極,2017年11月,重慶市經信委出臺《關于加快區塊鏈產業培育及創新應用的意見》,意見提出,到2020年,重慶將打造2到5個區塊鏈產業基地,引進和培育區塊鏈國內細分領域龍頭企業10家以上、有核心技術或成長型的區塊鏈企業50家以上,引進和培育區塊鏈中高級人才500名以上,努力建成中國重要的區塊鏈產業高地和創新應用基地。去年底,重慶首個區塊鏈產業創新基地在渝中區正式揭牌,截至目前已吸引了十余家區塊鏈企業正式入駐。在人才引進和培育方面,重慶市經信委《關于加快區塊鏈產業培育及創新應用的意見》里提出面向國內外引進區塊鏈相關領域的領軍人才,加強與國內外頂尖技術團隊和重點培訓機構合作,定向培養區塊鏈高端人才和專業技術人才。對于區塊鏈,重慶從政策上、基礎建設上、人才支撐多方面對區塊鏈產業進行了支持。[2018/4/9]
根據星球日報此前報道,Bancor交易所受到黑客攻擊,24,984個以太坊,以及30萬PundiX和價值約1000萬美元的BNT被竊.
1900/1/1 0:00:00編者按:本文來自巴比特,作者:LisaBowman,編譯:Libert,星球日報經授權發布。加密貨幣的模空出世在自由主義社區中激起了極大的浪花.
1900/1/1 0:00:00據Coindesk報道,近日,美國保險服務協會宣布與IBM區塊鏈平臺合作,開發新型的自動化保險報告工具.
1900/1/1 0:00:00編者按:本文來自巴比特,星球日報經授權發布。6月29日,“世界區塊鏈大會·烏鎮”在浙江烏鎮召開。TASchain創始人吳軼群受邀出席,并發表了主題為《信任陌生人》的演講.
1900/1/1 0:00:00在最新一期的聯邦公報中,美國證券交易委員會宣布將推遲到9月份決定是否批準資產管理公司Direxion于1月份提交的五個與比特幣相關的交易所交易基金.
1900/1/1 0:00:00當人工智能遇上區塊鏈會出現什么?人工智能訓練本質上是對人的學習過程的模擬。如特拉斯做無人駕駛時,首先會采集海量的路況數據,對它進行標注,然后將數據輸入算法,在大量算力的支持下進行模型訓練,再將訓.
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