MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Analyse von Bitcoin-Transaktionen ist sowohl für die Wirtschaft als auch für die Netzwerkforschung von großem Interesse. Trotz der dezentralen Natur dieser Kryptowährung, die Transaktionsdetails frei zugänglich macht, ist die Analyse der Rohdaten der Blockchain aufgrund der Spezifik des Bitcoin-Protokolls und der Datenfülle nicht einfach.

Die Forschung zu Bitcoin-Transaktionen hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen, da sowohl wirtschaftliche als auch netzwerkwissenschaftliche Aspekte untersucht werden. Trotz der dezentralen Struktur von Bitcoin, die theoretisch eine einfache Zugänglichkeit der Transaktionsdaten ermöglicht, stellt die Komplexität der Blockchain-Daten eine erhebliche Herausforderung dar. Die spezifische Struktur des Bitcoin-Protokolls, das Transaktionen mit mehreren Eingaben und Ausgaben ermöglicht, erfordert eine Darstellung als gerichteter und gewichteter Hypergraph, was die Analyse erschwert.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, wurde der ORBITAAL-Datensatz entwickelt, der eine umfassende Sammlung von Bitcoin-Transaktionen von 2009 bis 2021 bietet. Dieser Datensatz nutzt das Konzept des temporalen Graphen, um die Transaktionen zwischen Entitäten darzustellen. Jede Transaktion wird sowohl in Bitcoin als auch in US-Dollar zum jeweiligen Tageskurs angegeben, was eine detaillierte wirtschaftliche Analyse ermöglicht.

Ein zentrales Merkmal von ORBITAAL ist die Umwandlung von Adressnetzwerken in Benutzernetzwerke, was durch heuristische Methoden zur Identifizierung von Benutzeradressen erreicht wird. Diese Transformation vereinfacht die Daten erheblich, führt jedoch auch zu einem gewissen Informationsverlust. Dennoch bietet der Datensatz eine hohe Präzision bei der Zuordnung von Adressen zu Benutzern, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug für die Analyse von Bitcoin-Transaktionen macht.

Die Bedeutung eines umfassenden Bitcoin-Datensatzes für die Graphanalyse geht über die reine Kryptowährungsforschung hinaus. Die zeitliche Dimension und die große Anzahl von Benutzern und Transaktionen machen ORBITAAL zu einem idealen Kandidaten für die Entwicklung von Algorithmen zur Analyse großer Netzwerke und für maschinelles Lernen. Im Vergleich zu anderen Datensätzen, wie dem Elliptic-Datensatz, der nur einen Bruchteil der Bitcoin-Transaktionen abdeckt, bietet ORBITAAL eine weitaus umfassendere Grundlage für die Forschung.

Die Erstellung von ORBITAAL erforderte die vollständige Synchronisation der Bitcoin-Blockchain, die zum Zeitpunkt des Downloads etwa 207 GB umfasste. Nach der Umwandlung der Rohdaten in ein lesbares Format und der Anreicherung mit Adressinformationen wuchs der Datensatz auf 1,6 TB an. Diese Daten wurden dann in temporale Graphen umgewandelt, die sowohl als Stream-Graphen als auch als Snapshots in verschiedenen Zeitskalen verfügbar sind.

Zusätzlich zu den Transaktionsdaten bietet ORBITAAL auch Informationen über die Lebenszyklen der Benutzer, einschließlich ihrer ersten und letzten Aktivitätsperioden sowie ihrer Bitcoin-Bilanzen. Diese umfassenden Informationen ermöglichen es Forschern, tiefere Einblicke in das Verhalten und die Interaktionen von Bitcoin-Nutzern zu gewinnen.

Die Validierung des ORBITAAL-Datensatzes zeigt, dass er die Bitcoin-Transaktionsdaten genau erfasst und keine wesentlichen Informationen im Vergleich zu kommerziellen Referenzdiensten fehlen. Die Analyse der temporalen Graphen von ORBITAAL offenbart wichtige Eigenschaften der Bitcoin-Transaktionsnetzwerke und bestätigt, dass der Datensatz für die Analyse als temporales Netzwerk geeignet ist.

ORBITAAL stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Bereitstellung von Daten für die Analyse von Bitcoin-Transaktionen dar. Mit seiner umfassenden Abdeckung und der Bereitstellung in einem standardisierten Format bietet er Forschern eine wertvolle Ressource für die Untersuchung der wirtschaftlichen und netzwerkbezogenen Aspekte von Bitcoin.

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ORBITAAL: Ein umfassender Datensatz für Bitcoin-Transaktionen
ORBITAAL: Ein umfassender Datensatz für Bitcoin-Transaktionen (Foto: DALL-E, IT BOLTWISE)



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