Mitä väitöskirja paljasti
Van den Hurk tutki, pystyisikö tekoäly mallintamaan niiden muuttujien vuorovaikutusta, jotka työntävät yksilöitä kohti radikalisoitumista. Hänen työnsä, joka sai korkeimman akateemisen tunnustuksen, osoittaa että koneoppiminen pystyy tunnistamaan hienovaraisia kaavoja korkeadimensioisesta, kohinaisesta datasta – samanlaisesta datasta, joka ohjaa krypton tunneindeksejä. Väitöskirja ei itsessään käsitellyt kryptoa, mutta sen metodologialla on selviä yhtäläisyyksiä.
📊 Markkinatietojen tilannekuva
Pelkomittari 25:ssä
Bitcoinin hinta on 64 639 dollaria, ja Fear & Greed -indeksi on 25 – äärimmäinen pelko. Tämä on sellainen lukema, joka historiallisesti edeltää jyrkkiä käänteitä. Mutta onko pelko todellista? Valailla on tapana käyttää koordinoituja sosiaalisen median kampanjoita ja suuria pesukauppoja paniikin luomiseen, minkä jälkeen ne keräävät kolikoita alennettuun hintaan. Van den Hurkin tekoälymenetelmää voitaisiin teoriassa soveltaa tunneaineistoon erottamaan orgaaninen pelko keinotekoisista narratiiveista. Samat kaavojen tunnistustyökalut, jotka paikantavat radikalisoitumisen ajureita, voisivat havaita markkinamanipulaation.
Miksi useimmat uutiset ohittavat olennaisen
Useimmat mediat käsittelevät tätä puhtaana yhteiskuntatieteellisenä tarinana. Heiltä jää huomaamatta suora sovellettavuus krypton sääntelyn noudattamiseen ja rahanpesun torjuntaan. Väitöskirja jakaa metodologisen perimän järjestelmien kanssa, jotka havaitsevat laittomia rahavirtoja – molemmissa etsitään heikkoja signaaleja massiivisista, kohinaisista tietojoukoista. Jos sääntelyviranomaiset alkavat vaatia tekoälypohjaista valvontaa kryptotransaktioille, van den Hurkin kaltainen tutkimus voisi muokata työkaluja, joita he määräävät. Toinen sokea piste: datan ajantasaisuus. Väitöskirjassa on todennäköisesti käytetty dataa vuosilta 2020–2023, ennen kuin yksityisyyskolikot ja ketjujenväliset sekoittimet yleistyivät. Tämä rajoittaa sen käytännön arvoa
