MODÈLE TEMPOREL
Certains comportements humains sont reconnaissables on-chain. Celui qui est le plus utile dans une analyse de chaîne, c’est peut-être votre rythme de sommeil ! Et oui, lorsque vous dormez, a priori, vous ne diffusez pas de transactions Bitcoin. Or, vous dormez généralement à peu près aux mêmes horaires. Il est donc courant d’utiliser des analyses temporelles dans l’analyse de chaîne. Il s’agit tout simplement du recensement des heures auxquelles les transactions d’une entité donnée sont diffusées au réseau Bitcoin. L’analyse de ces modèles temporels nous permet de déduire de nombreuses informations.
Tout d’abord, une analyse temporelle permet parfois d’identifier la nature de l’entité tracée. Si l’on observe que les transactions sont diffusées de manière constante sur 24 heures, alors cela va trahir une forte activité économique. L’entité derrière ces transactions est vraisemblablement une entreprise, potentiellement internationale et peut-être avec des procédures automatisées en interne. Au contraire, si l’on voit que le pattern temporel est plutôt réparti sur 16 heures bien spécifiques, alors on peut estimer que l’on a affaire à un utilisateur individuel, ou peut-être à une entreprise locale en fonction des volumes échangés.
Au-delà de la nature de l’entité observée, le pattern temporel peut également nous indiquer approximativement la localisation de l’utilisateur grâce aux fuseaux horaires. On pourra ainsi rapprocher d’autres transactions, et utiliser l’horodatage de celles-ci comme une heuristique supplémentaire pouvant s’ajouter dans une analyse de chaîne.
Dans un registre différent, c’est également une analyse temporelle de ce type qui a permis de formuler l’hypothèse selon laquelle Satoshi Nakamoto n’opérait pas depuis le Japon, mais bien depuis les États-Unis : The Time Zones of Satoshi Nakamoto.