DREP致力于构建高性能技术底层、高用户流量、高价值链上数据。瞄准区块链行业的两大核心痛点：区块链网络并发性较低，区块链用户基数较小，DREP的解决方案包括DREP链和在服务层中部署的DREP声誉协议。

● 基于新型状态分片技术的DREP Chain
● 基于用户数据共享及跨链交互协议的DREP声誉协议层
● 声誉加速器：中小规模应用的用户价值成长体系及流量变现引擎
● 经济体系：声誉背书资产及声誉背书货币

● 声誉数据、货币、资产的集成交易平台

DREP的愿景是：在互联网红利尾期，运用区块链技术的去中心化机制、经济激励、数据共享的优势，为互联网应用重构一个价值再分配，流量再激活，以声誉体系为核心的区块链平台。

DREP最终将打造：声誉领域的连接器，打破应用间以及跨链的数据壁垒，让用户、内容、商品、服务、商户等的声誉值能够被量化到区块链网络，并构建以声誉为背书的价值传输网络；同时赋予声誉的所有者更自定义化更隐私的控制权，提升DREP声誉价值共享网络的稳定性及安全性。

核心理念

● DREP体系下声誉的定义
DREP定义的声誉，可对标无形资产“商誉”，是指对声誉的价值化，但声誉主体涵盖自然⼈、商户等一切组织形态，以及小说、⾳乐、影视剧等一切内容形态等。因为声誉具备溢出效应和路径依赖性，属于社交环境下的无形资本，也可表征社会影响力的权重。

● 声誉的量化机制
DREP对声誉的量化，主要基于互联网平台上所有参与者的行为，包括内容发布、评论、评分、投票、分享、打赏、交易等。通过引入经济激励机制，促使所有参与者重视并维护自己的声誉。因为在算法信任及智能合约的实现下，具有高声誉特征的参与者会累积较高的声誉值，并获得相应的经济回馈。DREP对声誉的量化路径如下：

自然⼈的高声誉特征体现在：对平台或社区输出高质量的贡献，如表现较高的活跃度，发布可信且高质量的内容，发表理性且负责任的评论，公平公正地参与评分及投票，贡献较高的交易额等。

商业组织的高声誉特征体现在：提供高质量的实体产品、虚拟产品或其他服务，如呈现真实商品信息，提高产品及服务质量，提升售前及售后服务意识，严控上下游配套服务水准等。

内容的高声誉特征体现在：内容本身可信、质量高且有影响力，如内容制作精良，用户共鸣度高，传播度⼴，且不存在剽窃、抄袭行为等。

● 声誉的变现机制

DREP旨在设计以DREP代币为中心的经济激励模块，通过智能合约控制组件及各类智能合约模板，使基于DREP发布应用的互联网平台可发行自己的token，并与声誉值相协同，构建互联网参与者主动进行声誉维护、变现、交易及投资的生态。辅助该生态的经济激励模型主要有四种：鼓励高质量内容及产品服务的“VOTE经济模型”，鼓励用户参与Vote的“声誉背书经济模型”，以及“声誉打赏经济模型”和“声誉投资经济模型”。

● VOTE经济模型： 参与者通过给别⼈发布的内容、评论，或提供的产品、服务进行“赞”（upvote）或“踩”（downvote），从而中和得到被vote对象的影响力权重。参与者每次vote前可自定义用于背书的声誉值额度，该部分声誉值会被冻结，因此在声誉值一定的情况下只能进行有限次数的vote。而被vote对象会根据自己的影响力权重去参与收益池分配，收益池来自每个区块生成奖励的60%。

● 声誉背书经济模型： 为保障vote行为的客观性，每次vote前参与者需选择部分额度的声誉值进行抵押，抵押部分声誉值的收益率小于存放账户的声誉值，从而为vote对象的声誉作背书。最终upvote和downvote两方中参与者抵押声誉值总数更多的一方可按比例获得声誉值增值，另一方损失掉抵押的声誉值并补贴给对方。

● 声誉打赏经济模型： DREP体系中参与者同样可以以DRApp平台的token，为⽀持的用户、内容、产品或服务进行打赏，被打赏对象直接获得该部分赏金。

● 声誉投资经济模型： DREP体系中的投资行为表现为投资者看好被投资方的声誉增值，希望与被投资方收益共赢。声誉投资者将其部分额度的声誉值投资给其看好的用户、内容、产品或服务，最终根据其投资部分声誉值的对数值所占的比例，按比例分配被投资对象因声誉增值而获得的超额收益。

● 声誉的共享机制

DREP通过读取用户绑定在公钥地址上，并且设置为可读取状态的各DRAPP平台声誉值，可获取到DREP生态内用户积累的声誉数据。基于此，DREP将构建生态内连接DRAPP应用的声誉数据池，同时也是以声誉值为索引的用户信息共享池。这将打破过去区块链应用与应用间的数据壁垒，使DRAPP间关联性更强。同时DRAPP可通过用户信息共享池的筛选工具，根据自定义条件，筛选出符合目标特征的用户，并进行定向获取，这一功能使得使DRAPP间协同性更强。

DREP也在积极探索和研究互联网声誉体系内的跨链交互协议。区块链行业发展⾄今，已有部分应用、公链或私链项目开始探索特定行业的声誉量化机制，产生并沉淀了部分有价值的声誉数据。DREP将从自身声誉生态出发向外拓展和延伸，最终构建声誉体系内的跨链基础设施或跨链级应用。

DREP解决什么核心问题？

DREP瞄准的核心痛点

● 区块链应用普遍缺乏社区成长体系，代币经济属性单一
DREP目标之一是打造区块链应用内社区用户的成长体系，将代币从薄弱的交易型资产转化为声誉背书型资产，并通过声誉体系赋能更稳定的代币经济体系。

现阶段区块链应用的社区管理普遍较松散，在无落地应用前，社区成员仅能通过通讯软件进行群组管理，社区规模较大的可能会自发形成社群。然而社区成员缺乏贡献激励和成长机制，成员的投机属性较强，粘性小，切换成本低。同时应用内的代币的交易价值大于使用价值，以⾄于在市场行情波动的影响下，社区成员流失率较高。因此导致现在区块链应用现象级偏多，死亡率较高。根据德勤在2017年11⽉发布的关于区块链和Github的调查报告中，2015-2017年区块链应用的死亡率高达92%，大部分应用死亡原因是无真正落地场景，社区成员快速流失导致。

● 中小规模应用的代币化需求高于去中心化需求
DREP针对中小规模的区块链应用和传统互联网平台的转型需求，提供了快捷简单、低⻔槛，服务于社区用户成长和互联网平台用户增长的智能合约组件，使中小应用可以一站式将平台流量代币化，一方面可激活现存流量，另一方面可基于DREP用户信息池获取更多流量，从而做到可持续的社区运营。这将大大缩短中小规模应用前期学习区块链技术、研究技术与商业模式的结合点、完善技术架构、团队包装、项目营销等需花费的时间。

因为对于很多从传统互联网平台转型到区块链应用的中小平台而⾔，他们的核心诉求是内部流转一个用于流量激活和用户成长激励的数字货币，而不是构建一套复杂，且不一定高效的去中心化生态。这些中小规模的平台并不一定能够快速学习区块链技术，并找到与自身商业模式最适配的协同方式，或是因为耗费大量精力和时间筹备数字货币发行而耽误了主业经营，以致得不偿失。

● 传统互联网平台流量昂贵，流量变现困难，“逃佣”现象明显
DREP加速了传统互联网平台用户增长和流量变现，同时通过用户成长激励规避其“逃佣”的动机。伴随着⼈⼝红利逐步消失，传统互联网平台发展面临着严重的“⻢太效应”，中小规模的互联网平台获取用户流量的难度越来越高，用户留存率越来越低，早期通过免费和补贴来换取的流量也面临越来越高的变现难度。同时互联网平台作为信息分享的中介，其盈利的主要方式就是通过对接供需方来收取佣金，但平台上的用户具备极高的“逃佣”的动机，即供需方在第一次对接后，倾向线下交易而规避向平台缴纳佣金。

但基于DREP的声誉加速器应用之后，传统互联网平台将内嵌DREP用户成长体系，这类似于“社交挖矿”的机制，每一个用户都会因为对平台的贡献而获得声誉值增值，并获取从网络中生产的奖励。这意味着用户在该平台上有更高的活跃度，贡献更多的内容或交易额，或进行更多的分享传播都将助于用户提升声誉值，并获得更高的“社交挖矿”奖励。因此用户有更强的动机，将自己有限的时间和精力，分配更多到该平台，而不是流失到别的平台或进行线下交易。同时平台一方面从中获取了更高的用户粘性，一方面可从DREP的用户信息共享池定向挖掘更多的优质用户，另一方面也可将平台流量代币化，从而将流量变现的难度降到最低。

● 传统互联网平台声誉系统存在：数据不可信，恶意操纵，评价机制单一，缺乏经济激励，以及“孤岛效应”等问题
目前部分互联网平台具有内嵌的声誉系统，如对平台用户、共享内容、线上店铺、注册机构的评分、评级机制。但互联网环境属于“公共物品”，平台声誉治理无法规避“囚徒困境”和集体行动问题。平台参与者没有经济激励去持续为平台输出正向的贡献，即缺乏维持高声誉的动机；也不会为信息作假、评价失真、恶意操纵、诽谤造谣等“负外部性”行为付出高昂的作恶成本。

漫画家Peter Steiner有一副发表于1993年7⽉的著名漫画，标题为“在互联网上，没⼈知道你是一条狗”，说明在全球联网主机仅131万台的90年代初，互联网平台的声誉信息不可信就已成为典型问题。部分平台将“⼝⼝相传”的线下声誉机制复制到线上，试图通过用户打分评级机制解决信息不对称问题。但是实践中的评分评级机制存在数据不可信的显著问题，⾸先平台用户缺乏参与评价的激励机制。根据学者Dellarocas和Wood（2007）的调查，eBay平台上买卖双方会参与交易评价的用户比例不超过3%。其次，据Cabral和Hortacsu（2010）的研究，平台用户之间存在微妙的策略互动。例如电商平台的用户评价就会因严重受到⼈为⼲预而失真，一些店铺会为了捏造高声誉值，会选择主动联系客户进行好评，并对中差评买家进行骚扰威胁。

同时，现存的互联网平台可供计算声誉值的评分体系设计较为单一，无法真实全面的衡量参与者的声誉值。电商平台考虑到用户的评价参与度，设计的交易互评项目一般不超过3类，例如淘宝平台的买家评分项目只有“描述相符”、“物流服务”及“服务态度”3项。而一些论坛、社区或社交软件的用户声誉值积累机制也只简单的衡量用户“在线时长”、“发帖数量”和“会员充值”等极个别要素。

现有互联网平台存在的最显著缺陷是由“中心化”带来的一系列声誉失真问题：

● 搜索引擎优化（SEO）作弊行为：搜索引擎、应用程序商店等中心化平台为实现提高⼴告收益等目的，进行竞价排名或其他作弊行为，对真实搜索数据进行篡改和操纵。
● “水军”现象：论坛、社交媒体、内容社区等平台充斥大量虚假账户操控的“水军”，为引导舆论生产大量虚假或恶意内容，或为⼴告创收推高虚假流量。
● “刷单”现象：电商平台、共享经济平台等为满足订单量目标或做高销售额数据，通过虚假账号进行刷单或虚假抢单操作。
● “差评师”现象：电商平台、O2O平台等具有商户店铺评分机制，因此滋生了差评师、删差师等为恶意竞争而扭曲声誉系统的职业。
● “推手”现象：现有的互联网平台已然形成成熟的“推手”产业，即从生产大量僵⼫账号、粉丝交易、舆论公关到网红炒作的声誉作假“一站式服务流程”。

声誉体系的“孤岛效应”是指：目前每个互联网平台自成一套用户体系，用户的声誉值积累局限于平台的自治生态，尚难实现平台前相互贯通。然而实现用户的声誉值跨平台沟通，无论对平台还是用户均具有参考价值、管理价值和激励作用。

去中心化声誉系统建立的可行性

● 声誉价值化是信任判别的基础
自2009年诞生⾄今，区块链技术一直在探索信任方式的⾰命，以实现低成本、自动化、智能化的价值交互。应用层面除了对有形资产进行确权、授权及监控等，无形资产管理也亟待通过区块链技术实现认证、记录、存储、交易及流通功能。目前应用较高频的无形资产数字化包括知识产权保护、积分管理、域名管理等，主要集中在企业级服务。

声誉作为社交环境下信任判别的基础，具有吸引高质量利益相关者的筛选效应和自我加强效应，可视为为声誉主体创造附加价值的无形资产，但对其价值化管理真正落地的区块链应用较少，专注区块链应用的学者主要对声誉的价值量化、存储及声誉系统设计展开了技术层面探讨。

Ernesto Damiani等学者在2003年的一篇研究文献中提到，第一代围绕p2p网络的声誉系统主要关注选取可靠的变量，以保障用户的可靠性和所分享内容的质量。后续学者研究包括如何保持源数据的时效性、准确性以及普适性。其中Jordi Sabater和Carles Sierra提出的Trust Guard’s model可通过交易管理器（Transaction Manager）、信任度量化引擎（Trust Evaluation Engine）以及反馈数据储存服务（Feedback Data Storage Service），实现基于BETA Reputation Engine的信任度取值及声誉值量化目的。Soska和Christin（2015）提出了一个保护用户隐私的系统“Beaver”, 同时通过收取费用来抵御⼥巫攻击（Sybil Attack）。Dennis和Owenson（2016）使用底层区块链技术设计声誉系统，这些系统在接收正确文件时生成并⼴播二进制P2P评级。

● 跨平台用户声誉系统打通，基数大，易变现

据Mary Meeker于美国Code大会发布的2017年互联网报告，2017年全球互联网用户数已破34亿，互联网渗透率达46%，基于互联网用户体系的声誉量化具备足量的测算基数。DREP面向的互联网环境类型多元，平台治理机制及用户群体千差万别，如何建立声誉价值化的共性机制是实现DREP网络跨平台应用的关键。

目前主流互联网平台主要为以下⼏类，平台核心治理目标均为：用户数增长，用户活跃度提升，用户贡献高质量内容或大额度交易，以及规避垃圾内容和破坏分⼦。

● 交易型平台：所有基于B2B／B2C／C2C／O2O模式，进行实体产品/虚拟产品/各类服务交易的互联网平台，其运作基础都是交易双方的信任机制。而平台内所有的参与者基于每次交易进行的历史声誉值积累是天然的信任标尺。同类型交易平台的用户重叠度高，跨平台用户声誉值彼此参考可建立全方位的信任网络。

● 社交型平台：社交型平台是与“⼈”最相关的产品，也是社交声誉衍生的直接产物，开源的DREP网络可天然为社交网络做增信。

● 工具型平台：工具型平台的用户目的性较强，其用户画像为“不用不来，用完即⾛”，对用户活跃度和变现渠道有天然的缺失。DREP网络面向工具型平台的声誉算法中引入针对这两类短板的参数，并以经济激励的形式助于工具型平台提供个性化定制和衍生服务。

● 内容型平台：以OGC／PGC／UGC作为内容产出形式的平台，其核心是在社交环境中淡化用户而强调信息，而保障信息源的关键就是激励输出方，并活跃信息获取方。“内容付费”是内容型生态保持生命力的主要途径，而DREP面向内容平台的声誉网络包含天然的内容付费模型，可实现引导高质量内容和高质量用户的目的。

DREP由互联网平台基本用户管理理念衍生出一套面向各类型平台的声誉算法库，也可由各类型平台自定义不同的声誉算法机制及参数，不仅搭建了针对不同类型平台的用户声誉网络，服务机构等商业体的声誉网络，同时可通过设计投票等机制进行对内容的声誉值评定。

● 提供平台发行代币的智能合约模版，降低平台接入⻔槛

DREP作为开源网络，可⽀持各类平台基于DREP发行token，以实现其内部生态的声誉管理。同时DREP会为各类平台提供代币售卖的智能合约模版，简化平台的用户声誉体系数字化流程，降低平台接入区块链网络的⻔槛。

越来越多拥有用户基数的中型及大型互联网平台希望借助区块链技术，发行内部的数字货币，以实现经济激励目的。但平台运营者从接触区块链技术到完成代币发行有较长的学习周期，DREP网络可针对这一需求提供一站式服务，大幅度缩短平台针对自己服务体系构建代币体系的周期，并提供围绕平台声誉生态建立的多样化工具。

DREP的应用场景

● 交易型平台——B2B／B2C／C2C／O2O等模式

无论是服务于B端用户、C端用户还是本地生活的交易型平台，接入DREP网络后都可以基于DREP做用户声誉值测算，并发行激励平台生态发展的token。交易平台的信任基础是交易多⽅对彼此的可信度判定，交易行为结束后的投票及评价结果可作为是否建立长期交易信任关系的第一标准。

例如，Amazon、Taobao等⾯向C端用户的电商平台最核心的部分就是用户评分评价模块，消费者在选择交易前大概率地会先从评论区域着手了解预购产品服务的实情。因此用户评价是否准确真实，是否存在“刷好评”、“恶评师”现象，商家是否操纵评分和评论，评分项⽬是否全⾯等要素成为信任判别信息是否对称的关键。同样的，Yelp、dianping等本地生活O2O平台也是完全基于用户投票、评价体系建立的交易型平台。

那么，对交易型平台参与者的声誉进行评价、量化形成一致判别标准可解决这一问题，⽽DREP体系内的“声誉值算法库”、“投票系统”及“人工智能+语义分析”可比较完美地解决这一问题。同时声誉变现体系下的VOTE模型及声誉背书机制可大幅度提高作恶的成本，敦促参与者保障声誉的可信度，并维护较高的声誉值。

● 社交型平台——即时通信／综合社交／垂直社交等类型

社交网络是人与人通过互动形成的复杂关系结构，可抽象为节点与节点相连接组成的拓扑结构。因此社交网络⾮常贴近区块链的精神，依托共识机制实现社区的生态治理。现在的互联网社交平台普遍存在的问题是，大平台进行流量垄断的马太效应，以及中心化驱使的恶意操纵现象。因此DREP希望帮助构建一个真正透明、公正、可信的社交网络，即社交网络中的个人在声誉机制下会约束⾃⼰的行为，因为只有提高在线活跃度，为社交生态做贡献才能获取到更高的声誉值，从⽽拥有更高的影响力。社交平台上的流量“大V”不再有“僵⼫粉”，⽽是具有真正的贡献值和影响力权重。

社交平台聚集的流量具有变现的需求，例如“网红经济”就是通过商业手段实现网红声誉的变现，那么DREP也是天然辅助社交流量变现的工具，不再局限于“打赏”、“直播刷礼物”等形式。同时过去为聚集流量⽽生的“⽔军”、“推手”现象也将得到最大程度降温，操控多个账号的利益团队会⾯对极高的作恶成本⽽得不偿失。

● 工具型平台——系统／工作／生活娱乐等类型

DREP对工具型平台的价值主要体现在对特定工具的实用性、优越性的客观排序，以及对工具生产者的经济回馈之上。例如在设计服务工具的平台之上，PowerPoint模版、海报模版、视频模板的排序会更加客观，对需求者的筛选更加有参考价值。同时对于模板的提供者和参与模板效果点评的使用者也会有机会参与收益分配，因此具备经济激励去持续丰富工具平台。

● 内容型平台——OGC／PGC／UGC等模式

内容型平台尤其需要经济激励机制去丰富内容生态，“内容付费”、“知识付费”成为内容平台的普遍模式，例如通过OGC机制（品牌生产内容）实现输出的企业⾃媒体平台，或通过PGC机制（专业生产内容）进行输出的专业化内容生产平台，以及通过UGC机制（用户生产内容）进行输出的用户原创内容平台。但过去对内容生产者的奖励较为单一，一般体现为平台或个人对其进行“打赏”，但此模式极大程度依赖于打赏者的⾃发性，具备一定门槛，因此部分内容生产者会渐渐失去积极性。另外，通过内容生产者的长期运营，积累了内容浏览流量之后，可以通过商业广告的形式进行流量变现，该模式也会在一定程度上影响内容平台的质量。接入DREP平台的“声誉值算法库”后，内容可获得表征其影响力的声誉指数，并以此直接拿到代币奖励分配，可真正实现“内容付费”。

关于更多DREP信息：https://www.drep.org/