如何通过匿名和声誉解决DAO中的群体思维与偏见？
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讨论是DAO的关键要素之一。
由于提案有效地指导了 DAO 的决策和财务支出，以至于在审议阶段DAO很容易受到影响力的攻击。
这是一个经典问题，游说者使用不同的策略来影响提案的决策。例如：交换条件、贿赂、胁迫、勒索等。
我们相信，在提案的创建、审议和投票过程中，真正的匿名性可以解决大多数的影响力攻击。
研究发现 DAO 在创建和审议提案时面临的三个挑战。
由于DAO 由具有不同知识水平的参与者组成，因此：
没有时间或专业知识研究提案，时间或知识储备不足的用户依赖于来自高地位成员的社交启发来判断提案是“好”还是“坏”。
这导致 DAO 决策根据身份（高或低）而不是提案优点来评估和接受。
有意识和无意识的偏见是学术界公认的问题，并且已被广泛研究。例如，与双盲审稿人相比，非盲审稿人更有可能接受著名作者或顶级机构的论文[1-3]。
几十年来，学术界一直在与这种偏见作斗争，并已开始使用信息技术消除其审查系统中的偏见。
然而，由于工具不足，DAOs 并没有解决这个问题。我们认为，可以首先概述 DAO 中参与者的动态来解决偏见。换句话说，DAO 既有明显的偏见—“超级明星”故意劫持提案，也有隐性的偏见，即提案不是仅根据优点来判断的。
TLDR：DAO中的地位有固有的缺点，会降低讨论的价值
然而匿名性缺乏突出的、个性化的或不寻常的特征。
在线信誉系统在减少疲劳和垃圾邮件方面有着成功的历史。具体来说，Stack Overflow 已被证明在Crowd文档和讨论方面非常成功。一般来说，专家在 Stack Overflow 上的行为和有效性也得到了研究和记录[4-5]。
当 Anonymity 和 Reputation 结合时，一个具有理想属性的 Robust 讨论系统就出现了[6]。即：
参考文献：
[1] Reviewer bias in single- versus double-blind peer review
Andrew Tomkins, Min Zhang, and William D. Heavlin
[2] Nobel and novice: Author prominence affects peer review
Jürgen Huber, Sabiou Inoua, Rudolf Kerschbamer and Vernon L. Smith
[3] Understanding and supporting anonymity policies in peer review
Syavash Nobarany and Kellogg S. Booth
[4] Crowd documentation: Exploring the coverage and the dynamics of API discussions on Stack Overflow
Georgia Technical Report
[5] Towards Dynamic Interaction-Based Reputation Models
A. Melnikov, J. Lee, V. Rivera, M. Mazzara and L. Longo
[6]The Importance of Reputation for the Evolution of Decentralization
Craig Calcaterra, Wulf A. Kaal