Les mécanismes de réputation actuels dans Web3 se répartissent généralement en trois approches conventionnelles : les filtres Sybil statiques qui restent inchangés dans le temps, les systèmes de vérification basés sur l'identité s'appuyant sur les credentials des utilisateurs, et les systèmes de points de snapshot capturant des données à intervalles fixes.

FairScale introduit un paradigme fondamentalement différent. Plutôt que de s'appuyer sur des mécanismes statiques, il fonctionne de manière dynamique, s'adaptant constamment aux conditions du réseau. Le système déplace l'attention de la vérification d'identité vers l'analyse du comportement — évaluer les actions réelles sur la chaîne plutôt que les credentials utilisateur. Plus important encore, FairScale fonctionne en temps réel, réalisant des évaluations de réputation au moment précis où les décisions doivent être prises, plutôt que de se baser sur des snapshots historiques.

Cette approche en temps réel, axée sur le comportement, permet une évaluation des risques plus précise et des résultats de gouvernance plus équitables à travers les protocoles et plateformes décentralisés.