Web3における現在の評判メカニズムは、一般的に3つの従来のアプローチに分類されます：時間とともに変化しない静的Sybilフィルター、ユーザーの資格情報に依存するIDベースの検証システム、固定された間隔でデータをキャプチャするスナップショットポイントシステム。

FairScaleは根本的に異なるパラダイムを導入します。静的なメカニズムに頼るのではなく、動的に動作し、ネットワークの状態に常に適応します。このシステムは、ID検証から行動分析へと焦点を移し、ユーザーの資格情報ではなく、実際のオンチェーンの行動を評価します。最も重要なのは、FairScaleがリアルタイムで機能し、意思決定が必要な瞬間に評判の評価を行う点であり、過去のスナップショットに頼ることはありません。

このリアルタイムで行動に基づくアプローチにより、より正確なリスク評価と、分散型プロトコルやプラットフォーム全体でのより公正なガバナンスの結果を実現します。