与捕获个人偏好的两两投票不同，这些超参数捕获政治偏好，因为它们定义了系统作为一个整体的行为:支付的规模，有资格竞争的项目数量，支付给受欢迎项目和不受欢迎项目的允许不平等程度，以及特定项目的分配增长或下降的速度。

　　除固定的K值外，所有这些参数都可以通过元 Colony中的声誉加权投票来更新。我们的期望是，Z和B开始时规模较小，随着网络的成熟和项目数量的增加而增加。我们预计d, Q和C将会更不频繁地更新以调整机制的行为;我们希望每个值较低的启动机制,这样支出成为更高级别的联赛的意义更大,更高级别的联赛,“失去”项目仍将赚的比在低级别联赛“获胜”项目,和联盟之间运动足够缓慢,项目有一个有意义的时间地平线的收入。

　　这是有意的，获胜的项目将积累声誉和影响在元colony随着时间的推移。由于这些项目既支持又依赖于colony网络，因此它们既能参与治理，又能分享网络的回报是合适的。

　　在我们的简介中，我们介绍了一些可能的攻击向量以及失败的场景，并声称已经开发了防御系统。

　　我们将逐一介绍：

　　1.垃圾邮件。最小的赌注使垃圾邮件昂贵。

　　2.骗子。低初始支付使诈骗不经济。

　　3.贿赂。声誉加权投票调整长期激励。

　　4.自我投票。解决方案：欧洲视觉规则。

　　5.串通。非线性投票互动，随机游走。

　　6.选民冷漠。参与经验，选民补偿。

　　7.认知偏差。非线性投票相互作用。

　　8.随机投票。解决方案：声誉加权投票和补偿。

　　9.西比尔袭击。解决方案：声誉加权投票和补偿。

　　必须注意的是，任何机制都不能完全抵抗攻击或失败；每一种机制，甚至是工作证明，都是以某种现实为条件发挥作用的。我们所描述的机制假设一组合理多样的参与声誉持有人希望从Colony网络的长期成功中获益。这一机制的目标不是为决策提供一个万无一失的框架，而是在不引入大量新问题的情况下解决一系列具体问题。

　　我们认为，利用成对偏好来解决集体排名和预算问题是去中心化治理工具箱中的一个重要工具。