4.4.1 專家來源
Fractal針對每個行業和每個維度，起初采取定向邀請制，時機成熟后將開放專家注冊。主要人群為各行業及維度分析師，包括行業專家、學者、投資人、創業者、從業人員、投研分析師、
區塊鏈代碼人員等，這些專家必須在Twitter、微博、LinkedIn有被認證過的身份。
4.4.2 專家的準入門檻
對于專家們的準入，利用社區投票機制，由社區大眾成員對已注冊或被邀請的專家進行投票以決定他們是否可以加入
評級團，社區成員投票需要用測評幣進行投票，并且每人及對應的網絡終端只能投一票以防惡意刷屏行為，用戶的投票動作是用戶查看項目評價報告而必須付出的工作。
4.4.3 去中心化評價優化機制、 反賄評機制、反惡評機制
首先，每位專家對每個項目的評審結果和動作都被永久記錄在Fractal鏈上，這首先從區塊鏈賬本機制和人性角度最大限度的杜絕了專家進行不正當評價的可能性；其次，在評價的過程中，每個項目的每個維度，都是由多位專家進行共同評價。Fractal團隊認為同一領域的專家們最能知道該領域的真相，為了杜絕明顯的不正當或質量較低的評價，由對該維度進行評價的專家們之間進行交叉打分（每人一票，為了增加打分的嚴肅性，專家之間打分也許用fractal代幣進行打分），被打分排名最低的30%的評審人員的評分將不被納入評審結果，并被永久記錄。
4.4.4 專家群體性串通、亦或不作為造成的惡意、賄賂、不佳評價后的后果
最終評價結果是以團隊co-work一起展示給公眾，假若專家們對其他專家的惡意、賄賂、不優評價置之不理，日后若出現公眾對該測評結果存在確鑿證據的其他看法，該項目對應維度測評專家團隊所有人都將被一致性進行懲罰被記差分。
4.4.5 Fractal對被評為末尾的專家進行的懲罰機制
無論是因為經驗的缺陷、亦或惡意評價，或者受賄評價，對于進了末尾的專家，日后參與其他項目測評，fractal設計了一系列的降權邏輯，從根本上降低該專家日后成功參與評價的概率，進而導致他收入降低。比如，在某個項目的評價上，某專家被其他專家打分認為其評價不到位，并在交叉打分的過程中被評為不可采用專家評價。那么日后他再參與第二個項目評價活動，被其他專家互評后的得分會被再乘以90%。顯而易見，因為第一次的不謹慎或者其他主觀不良動機，該專家日后評價意見被選中的概率會被降低。
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