正当なブラウザ暗号通貨マイニング - 実現可能性調査と分析

目次

1. 序論

ブラウザベースの暗号通貨マイニングは、ウェブコンテンツの潜在的な収益化代替モデルとして登場し、CoinhiveのJavaScriptマイナーが2017年9月にリリースされました。初期の期待にもかかわらず、この技術は暗号ジャッキング（無許可のユーザーデバイスでのマイニング）を通じて悪名を獲得しました。本研究は、適切なユーザー同意メカニズムを備えた正当なブラウザマイニングの実現可能性を検証します。

2. 方法論

本研究では、実験的なオンラインブログ（hippocrypto.me）を使用し、Coinhiveを用いてモネロ暗号通貨をマイニングし、18歳から55歳までの107名のボランティア参加者を対象に実施しました。

2.1 実験設定

本研究では、ブラウザマイニングと従来の表示広告を比較し、デスクトップとモバイルプラットフォームにおけるユーザー選好、収益創出、ユーザーエクスペリエンスを測定しました。

2.2 ユーザー調査設計

参加者には両方の収益化方法が提示され、特に同意メカニズムとユーザー調整可能なハッシュレートに注目して、選好に関する調査が実施されました。

3. 技術的枠組み

ブラウザマイニングは、JavaScriptを活用してウェブブラウザ内で直接暗号ハッシュ計算を実行し、訪問者の計算リソースを利用します。

3.1 暗号通貨マイニングアルゴリズム

本研究では、ASIC耐性を持つ特性とCPUマイニングへの適合性から選択されたCryptoNightアルゴリズムを使用したモネロ（XMR）マイニングに焦点を当てました。

3.2 ブラウザマイニングの実装

CoinhiveのJavaScriptライブラリは、マイニング操作を開始する前に明示的なユーザー同意を必要とするAuthedMineバリアントで実装されました。

4. 結果と分析

本研究は、ブラウザマイニングのユーザー受容性と経済的実行可能性に関する重要な知見を明らかにしました。

4.1 収益比較

ブラウザマイニングは現在、従来の広告よりも46倍少ない収益率で収益を生み出しています。しかし、この格差はASIC耐性マイニング実装の普及により縮小することが期待されます。

4.2 ユーザーエクスペリエンス指標

参加者の60％以上が、マイニングされた暗号通貨の半分を受け取る場合、広告よりもブラウザマイニングを選好しました。これは、エコシステムにおけるユーザーの投資の重要性を示しています。

5. 独自分析

Venskutonisらによるこの実現可能性調査は、正当な収益化代替手段としてのブラウザベース暗号通貨マイニングの重要な検証を代表しています。彼らの研究は、倫理的に適切な同意メカニズムで実装された場合、ブラウザマイニングが従来の広告モデルに対する実行可能な代替手段を提供できることを示しています。ユーザーの60％が暗号通貨の半分を受け取る場合に広告よりもマイニングを選好するという発見は、行動経済学の原則を反映しており、ユーザーの参加と所有権が受容率を劇的に高めることを示しています。

技術的には、本研究におけるモネロの選択は、そのASIC耐性特性と一致しており、ビットコインのSHA-256アルゴリズムと比較して、ブラウザベースのCPUマイニングにより適しています。このアプローチは、非中央集権化とアクセシビリティを優先するプライバシー重視の暗号通貨の背後にある哲学を反映しています。従来の広告との46倍の収益格差は、顕著ではありますが、進化する暗号通貨市場と改善するマイニング効率の中で文脈化される必要があります。

ユーザーエクスペリエンスの観点から、本研究が調整可能なハッシュレートを重視していることは、重要な人間とコンピュータの相互作用の原則を反映しています。ユーザー制御を優先するプログレッシブウェブアプリの設計パターンと同様に、このアプローチはリソース利用における透明性の必要性を認識しています。この研究は、PageFairの2023年広告ブロックレポートによると広告ブロッカー使用率が年間11％で継続的に成長している中、特に関連性の高いウェブ収益化代替手段に関するより広範な議論に貢献しています。

BraveのBasic Attention TokenやWeb Monetization APIのような他の代替収益化モデルと比較して、ブラウザマイニングはより直接的な暗号的基盤を提供します。しかし、エネルギー効率とモバイルデバイスのパフォーマンスにおいて課題が残っています。WebAssemblyの将来の発展と改善されたJavaScriptエンジンは、マイニング効率を大幅に向上させ、従来の広告との収益格差を縮める可能性があります。

6. 技術的実装

6.1 数学的基礎

暗号通貨マイニングは、プルーフ・オブ・ワークを通じて暗号パズルを解くことを含みます。マイニング難易度はネットワークのハッシュレートに基づいて調整されます：

$Difficulty = \frac{Target}{2^{208}}$

ブロック発見の期待時間は次のように計算できます：

$E[T] = \frac{D \cdot 2^{48}}{65535 \cdot H}$

ここで$D$は難易度、$H$はハッシュレートです。

6.2 コード実装

ユーザー同意を伴う基本的なCoinhiveマイニング実装：

// 明示的なユーザー同意によるAuthedMineの初期化
if (userConsentGranted) {
    var miner = new CoinHive.Anonymous('SITE_KEY', {
        throttle: 0.5, // ユーザー調整可能なスロットル
        threads: 2     // 調整可能なスレッド数
    });
    
    // 同意後にのみマイニングを開始
    miner.start();
    
    // 収益分配の実装
    miner.on('found', function() {
        allocateUserReward(0.5); // ユーザーに50％分配
    });
}

7. 将来の応用

ブラウザマイニング技術は、ウェブサイト収益化を超えた潜在的な応用があります：

• マイクロトランザクションシステム：購読料なしのコンテンツ単位課金アクセス
• プログレッシブウェブアプリ：PWAの代替収益モデル
• 教育プラットフォーム：ブロックチェーン技術について学びながらのマイニング
• 分散型コンテンツネットワーク：ピアツーピアネットワークへの統合マイニング

将来の発展には、WebAssembly最適化によるエネルギー効率の改善、モバイル専用マイニングアルゴリズム、Web Monetization APIのような新興ウェブ標準との統合が含まれる可能性があります。

8. 参考文献

1. Venskutonis, S., Hao, F., & Collison, M. (2018). On legitimate mining of cryptocurrency in the browser – a feasibility study. arXiv:1812.04054
2. Narayanan, A., et al. (2016). Bitcoin and Cryptocurrency Technologies. Princeton University Press.
3. Coinhive Documentation. (2017). JavaScript Mining Library.
4. PageFair. (2023). Ad Blocking Report: Global Usage Statistics.
5. Monero Project. (2023). CryptoNight Algorithm Specification.
6. Zhu, J.Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
7. W3C Web Monetization Working Group. (2023). Web Monetization API Specification.