DAO：VBE投票集団エントロピーで最も重要な「D」を探る

分散型の自律組織（DAO）の開発により、彼らのガバナンスのリスクは徐々に出現しています。従来の分散測定は、Dark Daoなどの秘密の操作の脅威を明らかにすることが困難です。VBE（投票ブロックエントロピー）は、クラスタリングとエントロピーの計算を通じてDAOの集中化の程度を定量的に評価し、管理する潜在的なリスクを明らかにする革新的な指標です。この記事では、VBEのコアフレームワークとDAOガバナンスにおけるその実用的なアプリケーションについて簡単に説明します。

01背景の紹介

数ヶ月前、Complement DAOは典型的なガバナンス攻撃である提案289を可決しました。そこでは、5つのアドレスが複合DAOのガバナンスの脆弱性を利用して、コミュニティの金庫の管理の5％を盗みました。完全に制御不能でマルチ署名されたウォレットのコミュニティへ。

この事件の前に、既存の分散型指標は、一般的なリスクを明確にすることができませんでした。これは、アドレスの背後にある隠されたつながりとダークダオの存在を明らかに無視します。これは、不透明な手段（贈収賄など）を通じてチェーンでの投票を操作する分散型同盟を説明する一般的な用語です。

それでは、どのようにして表面のアドレス情報に浸透し、アドレスの背後にあるクラスター接続関係を明らかにし、隠されたリスクを掘り出すのでしょうか？DAOの3つの単語の中で、最も重要であるが定量化して分析するのが難しいのは、D（分散化、分散化）、https：//www.initc3.org/の最初の単語です。 「Hidden Alliance」はVBEです（投票ブロックエントロピー、投票集団エントロピー）、次の3つのコア概念に焦点を当てています。

1. 投票：投票行動と意思決定モデル。

2. ブロック（ブロック/関心のある領域）：VBEでは、ブロックは、これらの住所が同じエンティティに属しているか、公的に関連付けられているかにかかわらず、非常に同様に振る舞う有権者のグループを指します。

3. エントロピー：エントロピーは、システムの不確実性または分布の均一性を測定するために使用される概念であり、VBEは投票ブロックの濃度と電力分布を評価するために使用します。

• 高いエントロピー：投票行動は散らばっており、複数の投票ブロックは提案について異なる見解を持ち、ガバナンスはより分散化されています。

• 低エントロピー：投票行動は集中し、数ブロックが提案の結果を制御し、ガバナンスは簡単に操作されます。

VBEはまた、コミュニティの雰囲気を象徴する「雰囲気」と発音されていることに言及する価値があります。これは抽象的であるが重要な特徴です。

VBEの中核原則：複数の提案（つまり、投票グループの形成）における有権者間の利益の一貫性は、集中症状です。VBEは、複数の投票で同様のユーティリティ関数を持つ参加者をクラスタリングし、エントロピー値を計算することにより、DAO組織の集中化の程度を測定します。

それでは、VBEはどのように浸透して分析し、抽象的なコミュニティ「雰囲気」が具体的な指標にどのように定量化されますか？ウサギの穴に飛び込み、調べてみましょう！

02 VBE：投票ブロックエントロピー

VBEフレームワークは、2つの重要な部分に分割できます。クラスタリングメトリックとエントロピー。以下は、その重要なコンテンツと実装方法です。

1。クラスタリング

vbeは？-reshold ordinal Clustering、？-tocを定義します。ルールは次のとおりです。

式の解釈：

• この式の目標はです2つのトークンホルダーの投票行動が類似しているかどうかを判断します、したがって、それらをグループ（クラスター）にグループ化します。具体的には、次の2つの条件を通して「類似性」を定義します。

• クラスタリング条件1（投票する傾向は一貫しています）：簡単な例は、2人が特定の選挙でサポート（肯定的）または両方が反対する（否定的）、つまり投票シンボルが同じである場合、それらはこの選挙では、一貫した行動。

• クラスタリング条件2（好みの違いは十分に小さい）：簡単な例は次のとおりです。たとえ2人が特定の選挙で異なるシンボルを持っていても、好みの強度の違い（サポートや異議の程度など）は十分に小さい（しきい値を設定するϵ）、それらは同様に動作すると見なすこともできます

• UEP（以下の式を参照）：選挙セットEに対するPIの好みの効果に対処する

• K：選挙指数、KTH選挙を示す

• ϵ：強度の差が無視できるかどうかを測定するために使用されるしきい値

より細かい粒度の測定値は、基本的な有用性に基づいてクラスター化できますが、順序の同等物は優先順位の一貫性を効果的に示しています。

？-TOCは、履歴投票データに基づいて計算できます。

無関心な有権者の特別な扱い：また、0近くで有効に使用されている無関心な有権者が、さらにマークされたカテゴリである分類されています。これらの有権者は選挙結果にほとんど関心がなく、彼らの投票行動はガバナンスへの参加の低下を反映しています。

2。エントロピー（エントロピー）

VBEは、エントロピーの尺度として最小エントロピー（MINエントロピー）を使用します。式は次のとおりです。

式の解釈

• a：すべてのアドレス（セット）を表します。

• トークン（a ‘）：住所（セット）A ‘で保持されているトークンの数を示します。

• maxa’∈A：すべてのアドレス（セット）のトークン保持の最大値を示します。

• t：すべてのアドレスが保持するトークンの総量を示します。

ここでは、トークン分布の「情報量」を測定するためにエントロピーが使用されますが、最大のトークンホルダー（またはグループ）の貢献に焦点を当てています。濃度が大きくなると、エントロピーが低い（情報が少ない）ことを意味します。

Fineer-Ghainedエントロピー（Shannonエントロピーなど）は、より複雑な分析に使用できますが、実際に推定することは困難であり、計算コストが高くなります。

VBEインスタンス式

上記のクラスタリングおよびエントロピーの定義と組み合わせて、選挙セットE、プレーヤーはPとその対応する効果u（e、p）、トークン分布関数トークン、クラスタリングメトリックC、およびエントロピー関数f、特定のインスタンス式式F、特定のインスタンス式F、 VBEのです：

VBEコア定理

VBEコア定理は、システムの変化が分散化の程度にどのように影響するかを分析するための一般的なフレームワークを提供します。コア定理分析の基本的なロジックは次のとおりです。

• 2つのシステムを比較すると、それらの唯一の違いは、有権者の無関心と選挙の増加やプライベートモードへの選挙など、ある種の「変革」tです。

• 2つのシステムの最大の投票ブロックに対するこの変換の効果が研究されています。

• この変更に基づいて、2つのシステムのVBEが計算され、比較されます。

VBEコア定理では、Tをプレーヤーセット、選挙セット、プレーヤーユーティリティ、および/またはトークン分布を変更する関数とし、次のように定義されます。

その中で、システム内のトークンの総量は変更されていません。

bとb ‘は、それぞれ元のシステム（e、ue、p、tokens）と変換されたシステム（e’、ue ‘、p’、トークン ‘）とし、ϵ-tocによってクラスター化されています最大数の投票ブロックは、次の条件を満たしています。

• トークン（B）：エントロピーメトリックの重量として使用される最大の投票ブロックBが保持するトークンの比率を表します。

• Bが保持するトークンの割合が増加すると、Bの相対エントロピー値が減少し、VBEが増加します。

• B ‘が新しいガバナンスの利点を形成する場合（つまり、多数派がB’によって得られる場合、トークン保有によって過半数が得られます）、VBEは厳密に増加します。

このコア定理は、その後の特定の定理のパラダイムを提供します。

1. システム変換Tを定義し、最大投票ブロックをどのように変更するかを説明します。

2. コア定理を介して導出された、VBE値に対する変換の効果が評価され、それによりシステムの地方分権の程度の変化が定量化されます。

コア定理の拡張分析アプリケーション

（このセクションで説明した例では、詳細な派生と証明は、記事の最後にある論文の第3.2〜3.8章にあります。興味がある場合は、詳細に従ってください）

1。魔女の攻撃

• VBEは、単一のエンティティによって制御された複数のアカウントを効果的に特定し、それらを単一の投票ブロックとして扱うことができます。

• クジラがアカウント分散化戦略を通じて「偽装した」地方分権化を「偽装した」場合でも、VBEはシステムの真の集中化の程度を明らかにすることができます。

対照的に、アカウントの残高のみに基づくメトリックは、これらの方法がトークンの制御の真の分布を無視するため、システムの分散化の程度が増加すると誤って想定する場合があります。

2。無関心を制御します

集中効果：

• 無関心な有権者の大規模な出現は、より大きな統一されたブロックに投票権が集中することになります。

• これは、無関心が実際により集中化されたシステム電力構造につながる可能性があることを示唆しています。

「無関心クジラ」現象：

• 無関心な有権者のコレクションは、行動が体系的に重要性を持つ潜在的な「非活動性クジラ」と見なすことができます。

• 投票しなくても、このグループが保有するトークンの量は、システムの地方分権化に大きな影響を与える可能性があります。

3。代表団の投票（代表団）

直感的に、投票された投票はシステムをより集中化しているようです。もともと多数のプレーヤーが保持しているトークンは、少数の代表者に転送されます。ただし、VBEの分析を通じて、この状況は実際にはより複雑です。委任された投票はしばしばDAOをより分散化します：

• 高い無関心の場合：委任された投票は、「無関心クジラ」のトークンを複数の代表的なブロックに分散させ、システムの集中化のリスクを減らすため、最も効果的です。

• 注意を払う必要があります：新しい「クジラ」自体が形成された場合、システムの地方分権化の程度が減少する可能性があります。

4。放牧効果

DAOおよびその他の民主的システムの中心的な目標は、実際の好みに基づいてトークン保有者の投票を行うことですが、一般投票によって引き起こされる同盟の行動などの群れ効果は、しばしばこの目標を妨げます。トークンホルダーは、評判の高いリスクのために影響力のあるメンバーに従うことを余儀なくされるか、同僚と一致して、大規模な投票団体を形成することができます。この社会的効果により、投票は個人的な本当の期待から逸脱し、集中化の強化につながります。トークンの均一な分布にもかかわらず、従来のメトリックは、グループ効果が全員に同じ結果をサポートするように促すと、システムを分散化するものとしてシステムを誤って判断する可能性があります。そして、VBEは、評判のリスクが集中化を強化する方法を明らかにし、分散化の実際のレベルを反映することができます。

• プライバシーの重要性：投票プライバシーの保護は、群れの効果によってもたらされる集中圧力を軽減するのに役立ち、それによってシステムの分散化を強化します。

• 群れ効果の普遍性：DAOの設計では、群れ効果は一般的な現象であり、システムの不平等と非効率性につながる可能性があります。したがって、設計は、投票行動に対する社会的ダイナミクスの影響を減らす方法を検討する必要があります。

5。投票スレート

投票グループは、多くの人気のある無害な提案で不人気な提案を「隠す」ためにしばしば使用され、それにより、これらの不人気な提案が可決される可能性が高まります。VBEは、バンドル提案が分散化を減らすことを反映しています。より狭い選挙セットを考慮することにより、ユーティリティ機能を滑らかにすることにより、異なる投票ブロックがより大きな投票ブロックに統合されます。

• それに対処する方法：分散化されたままにするには、特に明確に異なる好みを持つ選挙に対処する場合は、投票グループに注意して使用する必要があります。

6。贈収賄（贈収賄）

選挙贈収賄と分散化の間には直感的な関係があります。つまり、選挙の贈収賄が成功し、分散化を脅かします。この場合、他のプレーヤーから票を獲得するエンティティは、以前よりも高い割合のトークンを制御しています。ただし、従来の分散型措置（アカウント内のトークンの分配に基づく）は、これを把握できません。賄besに投票された有権者は、賄besの指示に従って投票されますが、まだ技術的にトークンを保持しています。代わりに、VBEはすべての賄besを賄briの投票ブロックに分類します。これは、これらの賄briのユーティリティ関数が賄briの予想される結果と一致しているためです。興味深いことに、ガバナンスの無関心の分析のように、選挙贈収賄は逆の直感につながる可能性があります。選挙贈収賄は、特に大きな投票ブロック（例えば、怠zyなクジラブロックや大手有権者同盟）を破壊する場合、より分散型システムにつながる可能性があります。しかし、ここでは、賄besに投票された投票ブロックがトークンホールディングスによって計算された過半数を表していると仮定して、この限界状況を無視します。したがって、選挙贈収賄は必ずしも無条件に集中化を増加させるわけではありませんが、分散化に対する実際的な脅威をもたらします。

• 選挙の贈収賄の成功は体系的でなければなりません。つまり、大量のトークンが関与する必要があります。これは、システムが非常に分散化されている場合にのみ発生します。直感的に言えば、DAOが高度に集中化されている場合、briberはいくつかの大手プレーヤーと直接調整できます。プレイヤーは、成功した攻撃を開始するのに十分なトークンを蓄積します。代わりに、より分散型システムでは、プレーヤーは小さくなるため、投票者は選挙に勝ちたい場合は攻撃を拡大する必要があります。つまり、この場合、選挙贈収賄の成功には、複数の小規模プレーヤーの間で大規模な調整が必要です。

7。正方形の資金調達方法（二次投票、QV）

QVはクジラを弱めようとしましたが、意図せずに選挙贈収賄の影響を拡大する可能性があります。

• コミュニティに十分なインスピレーションを受けていない「小さな選手」がある場合、QVは「小さなプレイヤー」の影響を増幅するため、有権者はより低コストで選挙結果を操作できます。

魔女の攻撃リスク：システムに実際のアイデンティティの検証がない場合、クジラは複数のアカウントにトークンを広げ、クジラへのQVの衝撃ペナルティをバイパスし、それにより合計投票重量を増加させることができます。これにより、実際には地方分権化が弱まります。

VBEは、QVの暗黙的な投票ブロックを特定するために使用でき、それによりガバナンスの地方分権化の程度をより正確に評価できます。

VBEの制限

1. 比較質問：VBEは、異なるVBEインスタンスまたはバリアント間で結果を直接比較できないフレームワークです。したがって、分散化の程度の変化を分析するには、同じVBEパラメーターの下で評価する必要があります。

2. VBECEの制限、Min：最大の投票ブロックに焦点を当て、小さな投票ブロックの貢献を無視します。これは、多様なシナリオで不完全な結果につながる可能性があり、他のエントロピー測定（シャノンエントロピーなど）はより完全な視点を提供する可能性があります。

3. クラスタリングメトリックの厳格さ：現在のϵ-TOCクラスタリング法は、まったく同じ選択のみを考慮しますが、これは厳しすぎる可能性があります。Epsilon、よりリラックスしたクラスタリング方法（部分的な一貫性に基づくクラスタリングなど）は、より詳細な分析を提供する可能性がありますが、計算の複雑さも向上します。

03ダークダオス

Dark Dao自体は、次の目標を持つ分散型組織です他のDAOの投票意思決定プロセスに介入して、転倒します（転換）既存の分散化された資格システム前述したように、中央集権化の程度が増加するため、悪意のある行動は巨大なクジラの協力の形で行われます。より多くのユーザーがターゲットを絞る必要があるため、より広い範囲の座標は、したがって、ダークDAOの脅威が増加します。

普通のDAOと同様に、Dark Daoの設計目標は達成することです信頼を最小限に抑えます：それは、賄besが「公正」であることを保証します。つまり、賄beの受信者は、賄beの受信者が合意した資格情報へのアクセスを獲得した場合にのみ報酬を受け取ります。さらに、Dark Daoは「不透明」です。つまり、参加プロセスはプライベートです。

Dark Daoには次の3つの重要なプロパティがあります。

1. 不透明：Dark DAOの参加者は、チェーン上の他の資格保有者と区別することはできず、参加スケールと数の人々は完全に隠されています。

2. 公正な交換：賄besの支払いは条件付きです。贈収賄の受信者は、贈収賄の受信者から贈収賄支援を正常に取得した後にのみ報酬を受けることができます。

3. 限られた範囲：Dark Daoに参加している贈収賄の受信者は、約束されたバウチャーと事前に合った費用を除いて、Dark Daoにリソースを提供しません。（たとえば、贈収賄の受信者は、通常の取引手数料も支払う必要がある場合があります。）

ダークダオの目標

Dark Daoの目標は、ターゲットDAOの投票決定を損なうことです。以下は主な実装方法です。

1。投票購入

Dark Daoは、特定の結果に投票するためにトークン保有者に支払うなど、贈収賄を通じて目標を達成します。

支払い方法は、結果に達した後のみ、または票の総数に従って固定報酬に分配された後にのみ支払いなど、条件付きです。

トークンの重量投票が影響を受けるだけでなく、Gitcoin PassportやWorldCoinなどの「1人あたり1票」システムでさえ、選挙贈収賄のために鍵またはID資格を使用して虐待される場合があります。

Dark Daoは、「重要な贈収賄」戦略など、贈収賄のコストを大幅に削減できます。結果を変更する主要な有権者に主な補償を支払うだけで、他の参加者は非常に低い料金のみを支払い、それにより投票が非常に少ないことで変更されます。価格。

2。調整された価格操作

Dark Daoは、賄briの分布に限定されているだけでなく、集団行動を通じて参加者に間接的に報酬を与えます。

例えば：

• 参加者は、ターゲット資産の短いポジションをまとめて確立します。

• 投票は、資産価格の低下につながる結果を促進します。

• ポジションを閉じて利益を上げた後、利益を分配します。

このアプローチは、コンセンサスプロトコル攻撃または市場操作にも拡張される場合があります。

3。認識された選挙の完全性を損なう

• Dark Dao自体の存在は、DAO選挙について疑いを引き起こす可能性があります。

• Dark Daoが参加に限られていても、スケールを隠すことや参加の選択的開示（トークンの少なくとも10％を保持するなど）を隠すことにより、コミュニティの選挙に対する信頼に影響を与える可能性があります。

4。二次投票と二次資金を活用します

• Dark Daoは、アドレスセグメンテーションを使用してQV制限を回避できます。たとえば、トークンを複数のアドレスに分配することにより、投票の重みが増加します。

• 分散認証システムがあっても、Dark Daoは「トークンを他のユーザーに一時的に配布し、投票行動を制御することで結果を操作できます。

• 同様の手段をQFで使用して、ファンドの割り当てを操作できます。

5。プライバシープールを破壊します

• プライバシープールは、プライバシーとコンプライアンスのバランスをとるように設計されていますが、Dark Daoはアイデンティティ取引を通じてこのメカニズムを損なう可能性があります。

• たとえば、準拠したユーザーは、Dark DAOを介して準拠したアイデンティティをレンタルでき、非準拠ユーザーが一時的に住所を使用してお金を洗濯したり、制裁を回避したりできます。

• 一方、Dark Daoは、アドレスが最小限のバランスを維持する必要があるなど、プライバシープールのセキュリティを逆転させることもできます。

拡張：暗いDAOインスタンスフレームワーク

（Dark Daoの例のフレームワークに関する部分は、第6条の最後にある元の論文にあります。基本的なダークダオと7。DarkDao Lite。興味がある場合は、詳細に従ってください）

github_darkdao

https://github.com/dao-decentralization/dark-dao

このDark DAOフレームワークは、Web3テクノロジーを使用して、完全に匿名の条件下で複雑なトランザクションと調整を完了する方法を示しています。

• チケットの購入に加えて、Dark DAOフレームワークは、より複雑な市場操作とプライバシー管理のニーズにも適応できます。たとえば、ユーザーはこのフレームワークを使用できます価格管理、集合的な行動目標（短縮資産など）と結果駆動型の報酬ルールを設定することにより、間接的な市場の利益を達成します。さらに、このフレームワークはプライバシープール攻撃にも使用でき、準拠したアイデンティティをレンタルし、プライバシーとコンプライアンスのバランスを間接的に損なうことができます。

このペーパーでは、暗いダオの完全な匿名性を限られた匿名性に簡素化し、信頼のないコラボレーションのプロセスを簡素化する明るいダークダオライトバリアントも提案しています。Dark Dao Liteは、各ユーザーの投票権が公正に計算されるようにしながら、ゼロ知識証明と組み合わせたGitcoin PassportやWorldCoinなどの分散型認証システムを通じて、限られたプライバシー保護を実現できます。この設計により、攻撃の実装コストが削減され、攻撃の隠蔽が増加し、柔軟性が高まり、検出と防止がより困難になります。

したがって、それがDark DaoであろうとLiteバージョンであろうと、そのプライバシーと効率は、分散型システムに致命的な脅威をもたらすのに十分です。例えば：

• ガバナンスの透明性は弱まります：Dark Daoは、特にその規模と目的が不明な場合、ガバナンスプロセスに対する国民の信頼を損なう可能性があります。

• システムの脆弱性：Dark DAOの技術的な複雑さは、悪意のあるスマートコントラクトによるルールや割り当てメカニズムの改ざんなど、プロトコル自体の攻撃面を増加させます。

04 VBEでDAOSを観察します

前の記事では、VBEのインジケータ特性とDark DAOの特性を要約しています。

https://public.tableau.com/app/profile/daovbe/viz/daoovbedashboard/voting-blocentropyoverview

概要：投票ブロックエントロピーの概要

概要：投票ブロックホームページの概要では、このダッシュボードには27のDAOS VBEデータが含まれており、右側のチャートをソートしていることがわかります。エントロピーの概要

ダッシュボードの概要では、これらの8つのパラメーターを確認できます。

1. AVG（VBE）：統計期間全体のVBE値の平均を指します。（VBEパラメーターのクロスダオ比較に注意を払うためのIC3公式プロンプト）

2. 合計（AVG参加率）：投票の投票に参加しているトークン保有者の平均割合の合計。全体的な活動と投票への参加を測定するために使用されます。

3. 合計（有権者ごとの平均投票）：すべての有権者の平均投票の合計は、投票の投票権の集中を測定するために使用されます。

4. 合計（賄briable提案）：潜在的な腐敗リスクを測定するためのすべての操作された提案の合計。

5. AVG（最大クラスター％）：すべての投票における最大の投票ブロックの割合の平均。この指標は、投票ブロックの濃度を反映しており、投票結果の集中が高いほど、集中力はより深刻です。

6. agg（賄briへの有権者の中央：投票結果に影響を与えるために、「購入」された有権者の中央値の数の総計。

7. CNT（提案）：DAOの提案の総数。

8. 合計（ユニークな有権者）：すべての独立した有権者の合計は、統計期間におけるすべての投票の重複票を使用して、参加者の多様性とDAOガバナンスの補償を測定するために使用されます。

リスト内の特定のパラメーターをダブルクリックすると、詳細を開いて、データの変更と異なるDAOの比較を観察することもできます。

ダオページネーションの詳細

ページの詳細の詳細は、左上隅のチャートを、期間中の各時間ウィンドウ（ウィンドウ）の最大投票クラスター比を示しています。

ラインチャートの時点をクリックします。右側には、このウィンドウの提案カテゴリの比較が表示されます。このタイムウィンドウでの提案。

• さまざまなDAO間のVBE比較は、基礎となるデータセットの違いに注意を払う必要がありますが、VBEの変更と同じDAO内のクラスターの変更は、このDAOの分散化の程度の変化傾向を分析するためのより直感的な方法です。

05 VBEとDAOのクロスエクステンション

VBEのフレームワークとDAOSでのVBEの分析的推論を組み合わせることで、意味のある分散型DAOを実装または改善しようとするためのいくつかの具体的な指針があります。

拡張思考のトピック

VBEは、投票グループのエントロピーを測定することにより、DAOの分散化の程度を評価します。実際、VBEは、グループを識別するために必要なクラスタリング方法とエントロピーの定義を識別する柔軟なフレームワークです。

以下は、論文の最後に注目される注意に値する未解決の質問です。

• プライバシーとデータ収集：

投票プライバシーを確​​保しながらVBE評価を促進するのに十分なデータを収集する方法は、まだ解決されていない問題です。

• DAOフォーキングとエスケープメカニズム：

DAOSは壊滅的な失敗を経験する可能性があり、DAOフォーキングと分散化に及ぼすメカニズムの使用の影響を研究する方法は重要な問題です。

• DAOの意思決定に対するVBEの影響：

高いVBE値は、コミュニティの成長、エンゲージメント、財務パフォーマンスに関連していますか？そして、それが非ブロックチェーン環境への民主的な参加にどのように関連しているかは、将来の研究に値する方向のままです。

06調査の概要

VBEは、DAOの「分散化」の概念を詳細に調査し、新しい視点を提供し、投票行動とその集中度の背後にある利益に焦点を当てることにより、地方分権化の本質を定量的に分析します。

私たちはダオが大好きで、ダオが健康的に発達し続けることができることを願っています。この論文では、Dark Daoが個別に議論され、隠された秩序と同じように重要なスペースを取り上げます。DarkDaoは、さまざまなDAOのガバナンスモデルに永続的で否定されない影響を及ぼします。Dark Daoの存在は避けられないだけでなく、将来のガバナンスエコロジーを形作る上で重要な要素でもあります。したがって、DAOビルダーは、Dark Daoの観点から自分自身を調べ、Dark Daoのアイデアとテクノロジーを学び、より堅牢で包括的なガバナンスシステムを達成するために共存する戦略を探求することを学ぶ必要があります。