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La possibilité d'analyser les transactions monétaires quotidiennes est limitée par la rareté des données disponibles, car ce type d'information est généralement considéré comme très sensible. Les modèles d'éconophysique actuels sont généralement appliqués à des réseaux d'agents interagissant présumés aléatoires, et seules certaines propriétés macroscopiques (par exemple, la distribution de la richesse résultante) sont comparées à des données du monde réel. Dans cet article, nous analysons Bitcoin, qui est un système de monnaie numérique novateur, où la liste complète des transactions est publiquement disponible. En utilisant cet ensemble de données, nous reconstruisons le réseau de transactions et extrayons le temps et le montant de chaque paiement. Nous analysons la structure du réseau de transactions en mesurant les caractéristiques du réseau dans le temps, telles que la distribution des degrés, les corrélations des degrés et le clustering. Nous constatons que l'attachement préférentiel linéaire stimule la croissance du réseau. Nous étudions également la dynamique se produisant sur le réseau de transactions, c'est-à-dire le flux d'argent. Nous mesurons les modèles temporels et l'accumulation de richesse. En enquêtant sur les statistiques microscopiques du mouvement de l'argent, nous constatons que l'attachement préférentiel sublinéaire gouverne l'évolution de la distribution de la richesse. Nous rapportons une loi de mise à l'échelle entre le degré et la richesse associée à des nœuds individuels.
Kondor et al. (Wed,) ont étudié cette question.