この記事では、サブスクリプション型プラットフォームにおける収益分配のモデルを検討しています。このモデルでは、ユーザーが定額料金を支払ってコンテンツに無制限アクセスし、クリエイターがその収益の一部を受け取ります。従来の詐欺検出方法は主に機械学習に依存し、悪意のある行為者との継続的な競争を生じさせています。本研究では、収益分配メカニズムを新たな視点から解析し、操作を抑止する仕組みを探ります。具体的には、操作抵抗性のある3つの公理を定義し、既存のルールがこれらを満たすかどうかを評価しました。結果として、一般的に使用されているストリーミングプラットフォームのメカニズムは詐欺を防げないどころか、操作の検出を困難にすることが示されました。新たに提案された「ScaledUserProp」ルールは、すべての公理を満たし、実際のデータと合成データの実験において既存ルールより公正な選択肢として支持されています。