虽然这个指纹可以作为潜在的共谋行为的模式，但我们需要注意的是，我们的算法不要太天真，不要把新加入的人和共谋者的社区混为一谈，导致不公正的惩罚。如果我们的算法过于激进，我们就有可能将新市场的进入者排除在外，这对 Grants 生态系统的长期发展也是不健康的。

结论

我们进行这一分析的目的并不是要区分 Gitcoin 生态系统中政策选择的“对”与 “错”，而是利用数据驱动的分析来探讨算法政策设计的主观选择。在上面的讨论中，我们可以清楚地看到，没有一个客观的 “正确政策”可以解决 Gitcoin Grant 匹配中的所有挑战。因此，在考虑到其社区的规范和使用情况，以及对渐进式去中心化的渴望的情况下，应该做出怎样的权衡来维护 Gitcoin 所定义的公平性，必须有主观的选择。这篇分析希望能让这些权衡变得清晰，为 Gitcoin 团队和社区的政策选择提供决策支持，以实现目标。

我们赞扬 Gitcoin 使用了一个标志算法，它可以识别潜在的共谋行为的范围，以适当地引导团队的注意力，并且我们对如何进一步微调该算法感兴趣。鉴于 “共谋”在 Gitcoin Grants 中更多的是一个范围类别，而不是一个离散的事件，因此建议人们在共谋分析和决策中循环。

虽然在处理 "公平性 "这样的主观衡量标准时，几乎没有什么标准答案，但我们可以提出一些非常好的问题来帮助我们磨合 Gitcoin Grants 系统中我们认为的掠夺行为，以帮助做出相应的政策选择：

考虑到解决这些问题对公益事业的资金支持的上升空间，以及 Gitcoin Grants 数据集的新颖性，我们非常希望从这些数据中解读出更多的见解，以帮助在明年建立更多的抵抗共谋系统。