Estructura de la encuesta anónima AI y la investigación en blanco @opinionlabsxyz , @aztecnetwork , @Everlyn_ai La encuesta anónima AI se origina en el intento de recopilar y analizar opiniones sin exponer la identidad de los individuos, y puede describirse como un concepto de investigación en blanco que combina de manera laxa tres componentes: Opinion Labs, Aztec y Everlyn. Este enfoque tiene como objetivo crear un entorno en el que las personas puedan expresar sus pensamientos sin preocuparse por la mirada social o las repercusiones, al mismo tiempo que se analizan sistemáticamente los resultados. Opinion Labs representa el punto de partida para la recopilación de opiniones y se conoce por utilizar mecanismos basados en el mercado en lugar de preguntas de encuestas tradicionales, diseñados para que los participantes expresen sus puntos de vista. Los usuarios hacen elecciones que reflejan su juicio sobre un tema o evento específico, y estas elecciones se acumulan como señales colectivas en lugar de respuestas individuales. Este proceso busca que el juicio de muchos participantes se una en un solo flujo, pero también se discute la posibilidad de problemas de integridad de los datos, como la participación duplicada o la manipulación debido a la participación anónima. Para complementar estos problemas, se considera a cadenas de privacidad como Aztec como un nivel intermedio. Aztec se describe como una infraestructura que utiliza tecnología de prueba de conocimiento cero para proteger los datos separando el contenido de las respuestas de la identidad del individuo. Esto permite que los encuestados tengan la certeza de que sus opiniones no se expondrán externamente, y el sistema puede verificar condiciones como la repetición de participación de la misma persona o la elegibilidad de respuesta sin revelar la identidad. En esta etapa, los datos se protegen en un estado que no puede identificar a las personas, pero se mantiene un mínimo de verificabilidad necesaria para el análisis posterior. Los datos de opinión recopilados y protegidos pasan por un proceso de agregación y se organizan como información a nivel grupal en lugar de individual. Lo que se genera en este momento no es la voz de un individuo específico, sino la distribución de opiniones o tendencias que cambian con el tiempo. Everlyn se menciona conceptualmente como la encargada de analizar estos resultados agregados. Everlyn se presenta como un motor de análisis basado en AI, que solo toma datos de los que se han eliminado identidades individuales como entradas para interpretar patrones y flujos de cambio. Sin embargo, esta combinación se trata como una estructura conceptual para mostrar cómo se puede realizar el análisis de datos anónimos, y no como un sistema implementado oficialmente. Esta estructura de investigación en blanco revela la dualidad de que el anonimato puede llevar a respuestas sinceras, pero también que a medida que disminuyen los costos de participación, puede aumentar el ruido o la distorsión. Por lo tanto, se enfatiza repetidamente que deben considerarse simultáneamente la tecnología de protección de anonimato, los procedimientos de verificación de datos y la transparencia del proceso de análisis. Los métodos de recopilación de opiniones de Opinion Labs, las funciones de protección de privacidad de Aztec y el papel de análisis de datos agregados de Everlyn existen de manera independiente, pero al conectarlos en un solo flujo, se puede describir un intento experimental de entender la estructura de la opinión colectiva sin revelar la identidad de los individuos. En última instancia, el concepto de encuesta anónima AI se acerca más a una explicación estructural de cómo se pueden combinar tres elementos: la recopilación de opiniones, la privacidad y el análisis de datos, que a un resultado final de una tecnología o servicio específico. Esta estructura puede entenderse como un marco de investigación que examina cómo el anonimato cambia la naturaleza de los datos y si se pueden leer tendencias y patrones en información de la que se han eliminado identidades.