Los mecanismos de reputación actuales en Web3 generalmente se dividen en tres enfoques convencionales: filtros estáticos contra Sybil que permanecen sin cambios con el tiempo, sistemas de verificación basados en identidad que dependen de credenciales de usuario, y sistemas de puntos de instantánea que capturan datos en intervalos fijos.

FairScale introduce un paradigma fundamentalmente diferente. En lugar de confiar en mecanismos estáticos, opera de manera dinámica, adaptándose constantemente a las condiciones de la red. El sistema cambia el enfoque de la verificación de identidad al análisis de comportamiento—evaluando las acciones reales en la cadena en lugar de las credenciales del usuario. Lo más importante, es que FairScale funciona en tiempo real, realizando evaluaciones de reputación en el momento exacto en que se deben tomar decisiones, en lugar de depender de instantáneas históricas.

Este enfoque en tiempo real y basado en el comportamiento permite una evaluación de riesgos más precisa y resultados de gobernanza más justos en protocolos y plataformas descentralizadas.