I dati sono spesso trattati come un input definitivo. Arriva un numero, viene soddisfatta una condizione e un contratto viene eseguito. Se il valore è tecnicamente corretto, si presume che anche il risultato debba essere corretto. Nei sistemi decentralizzati, questa logica si rompe più spesso di quanto appaia.
L'accuratezza non esiste in isolamento.
In condizioni normali, i dati di mercato si comportano in modo prevedibile. I prezzi si muovono all'interno di intervalli attesi. La liquidità è distribuita uniformemente. In quegli ambienti, l'accuratezza è di solito sufficiente. I problemi iniziano quando le condizioni cambiano e gli stessi dati non hanno più lo stesso significato.
Un prezzo può essere corretto e comunque fuorviante. Un valore può riflettere il mercato mentre non riesce a riflettere la situazione. Quando la volatilità aumenta o la liquidità si frammenta, i dati che sembrano accurati possono descrivere una distorsione temporanea piuttosto che un segnale attuabile.
Ecco perché i fallimenti degli oracoli spesso passano inosservati all'inizio. I contratti intelligenti vengono eseguiti esattamente come progettato. Non vengono attivati errori. Il sistema continua a funzionare mentre le assunzioni divergono silenziosamente dalla realtà. Quando il disallineamento diventa ovvio, le posizioni si sono già adattate attorno ad esso.
Il contesto è ciò che previene questa deriva. I vincoli temporali, il peso delle fonti e le regole di verifica determinano se i dati debbano essere utilizzati immediatamente, ritardati o ignorati del tutto. Queste decisioni non possono essere rinviate a valle. Devono essere integrate nel pipeline dei dati stessi.
APRO tratta la valutazione dei dati come un processo a strati piuttosto che un singolo controllo. Le informazioni vengono esaminate non solo per correttezza, ma per rilevanza nelle condizioni attuali. Questo approccio accetta un compromesso. Ulteriore convalida introduce latenza. Ma la latenza è preferibile a un errore silenzioso.
Nei sistemi finanziari, agire rapidamente su un contesto incompleto è spesso più pericoloso che agire leggermente più tardi con chiarezza. I dati accurati sono utili solo quando il sistema comprende quando non fidarsi di essi.
Il contesto non è informazione extra. È la condizione che rende le informazioni utilizzabili.
