Anonyme Umfragen: Struktur von AI und Blindforschung @opinionlabsxyz , @aztecnetwork , @Everlyn_ai Anonyme Umfragen mit AI zielen darauf ab, Meinungen zu sammeln und zu analysieren, ohne die Identität der Personen preiszugeben, und können als ein Konzept der Blindforschung beschrieben werden, das lose aus drei Komponenten – Opinion Labs, Aztec und Everlyn – besteht. Dieser Ansatz schafft eine Umgebung, in der Menschen ihre Gedanken ohne Angst vor sozialer Stigmatisierung oder Nachteilen äußern können, und zielt gleichzeitig darauf ab, die Ergebnisse systematisch zu analysieren. Opinion Labs stellt den Ausgangspunkt für die Meinensammlung dar und ist bekannt für eine Struktur, die anstelle traditioneller Umfragefragen marktbasierte Mechanismen nutzt, um Teilnehmer dazu zu bringen, ihre Ansichten auszudrücken. Die Nutzer treffen Entscheidungen, die ihre Urteile zu bestimmten Themen oder Ereignissen widerspiegeln, und diese Entscheidungen werden nicht als individuelle Antworten, sondern als kollektive Signale akkumuliert. Dieser Prozess zielt darauf ab, die Urteile vieler Teilnehmer zu einem einzigen Fluss zu bündeln, wirft jedoch gleichzeitig Bedenken hinsichtlich der Datenintegrität auf, wie z.B. die Möglichkeit von Mehrfachteilnahmen oder Manipulationen aufgrund der anonymen Teilnahme. Um diese Probleme zu beheben, wird eine Datenschutz-Blockchain wie Aztec als Zwischenebene angenommen. Aztec wird als Infrastruktur beschrieben, die die Inhalte der Antworten von der Identität der Personen trennt und dabei die Daten schützt, indem sie Technologien der Zero-Knowledge-Proofs nutzt. Dadurch können die Befragten sicher sein, dass ihre Meinungen nicht nach außen dringen, und das System kann Bedingungen wie die Wiederholung der Teilnahme durch dieselbe Person oder die Berechtigung zur Teilnahme ohne Offenlegung der Identität überprüfen. In diesem Stadium werden die Daten in einem Zustand geschützt, der eine Identifizierung der Personen ausschließt, während gleichzeitig die notwendige minimale Überprüfbarkeit für die spätere Analyse erhalten bleibt. Die gesammelten und geschützten Meinungsdaten durchlaufen einen Aggregationsprozess, bei dem sie in Informationen auf Gruppenebene und nicht auf individueller Ebene organisiert werden. Was dabei entsteht, ist nicht die Stimme einer bestimmten Person, sondern die gesamte Meinungsverteilung oder Tendenz, die sich im Laufe der Zeit verändert. Everlyn wird konzeptionell als diejenige erwähnt, die für die Analyse dieser Aggregationsergebnisse verantwortlich ist. Everlyn wird als AI-gestützter Analyse-Engine vorgestellt, die nur Daten ohne individuelle Identität als Eingabewerte verwendet, um Muster und Veränderungen zu interpretieren. Diese Kombination wird jedoch nicht als offiziell implementiertes System behandelt, sondern als konzeptionelle Struktur, um zu zeigen, wie anonyme Datenanalysen durchgeführt werden können. Eine solche Struktur der Blindforschung zeigt sowohl, dass Anonymität ehrliche Antworten fördern kann, als auch, dass mit sinkenden Teilnahmegebühren Rauschen oder Verzerrungen zunehmen können. Daher wird wiederholt betont, dass Technologien zum Schutz der Anonymität, Datenvalidierungsverfahren und die Transparenz des Analyseprozesses gleichzeitig berücksichtigt werden müssen. Die Methoden zur Meinensammlung von Opinion Labs, die Datenschutzfunktionen von Aztec und die Rolle von Everlyn bei der Analyse aggregierter Daten existieren jeweils unabhängig, aber wenn man sie zu einem einzigen Fluss verbindet, kann man den experimentellen Versuch erklären, die Struktur der kollektiven Meinung zu verstehen, ohne die Individuen preiszugeben. Letztendlich ist das Konzept der anonymen Umfragen mit AI eher eine strukturelle Erklärung dafür, wie die drei Elemente Meinensammlung, Datenschutz und Datenanalyse kombiniert werden können, als ein vollendetes Ergebnis bestimmter Technologien oder Dienstleistungen. Diese Struktur kann als ein Forschungsrahmen verstanden werden, der untersucht, wie Anonymität die Natur der Daten verändert und ob man aus anonymisierten Informationen bestimmte Tendenzen und Muster ablesen kann. $LYN $AZTEC