Od Paula Veradittakita
Potřebují uživatelé kryptoměn zásah?
Studie společnosti Pantera Research Lab zjistila, že uživatelé kryptoměn vykazují vysokou současnou zaujatost a nízký diskontní faktor, což naznačuje silnou preferenci pro okamžité uspokojení.
Kvazihyperbolický model diskontování, charakterizovaný parametry, jako je současná předpojatost (ꞵ) a diskontní faktor (𝛿), je užitečný pro pochopení tendence jednotlivců upřednostňovat okamžité odměny před budoucími zisky, což je chování zvláště výrazné u volatilních a spekulativních kryptotrh.
Tento výzkum lze použít k optimalizaci distribuce tokenů, jako jsou airdrops, které slouží k odměňování prvních uživatelů, decentralizaci řízení a uvádění nových produktů na trh.
Zavedení
Klasickým příběhem v tradici startupů v Silicon Valley je rozhodnutí Paypalu zaplatit lidem 10 dolarů za používání jejich produktu. Důvodem bylo, že pokud byste mohli platit lidem, aby se nakonec připojili, hodnota sítě by byla dostatečně vysoká, aby se noví lidé připojili zdarma a vy byste mohli přestat platit. Rozhodně se zdálo, že to funguje, protože PayPal byl schopen přestat platit a pokračovat v růstu, čímž zavedl své síťové efekty.
V kryptoměnách jsme tento přístup přijali a rozšířili o airdrops, kdy lidem platíme nejen za to, aby se připojili, ale obvykle za to, aby naše produkty nějakou dobu používali.
Kvazi-hyperbolický model diskontování
Airdrops se staly mnohostranným nástrojem používaným k odměňování prvních uživatelů, decentralizaci správy protokolů a upřímně řečeno k uvádění něčeho nového na trh. Formalizace distribučních kritérií se stala uměním, zejména při určování toho, kdo by měl být odměněn, a hodnoty přisuzované jejich úsilí. V tomto kontextu hraje významnou roli jak množství distribuovaných tokenů, tak načasování jejich uvolnění, často prostřednictvím mechanismů, jako je vkládání nebo postupné uvolňování. Tato rozhodnutí by měla být založena na systematické analýze, spíše než se spoléhat na dohady, sentiment nebo precedenty. Použití kvantitativnějšího rámce zajišťuje spravedlnost a strategické sladění s dlouhodobými cíli.
Kvazihyperbolický model diskontování poskytuje matematický rámec pro zkoumání toho, jak jednotlivci činí rozhodnutí zahrnující kompromisy mezi odměnami v různých časech. Jeho použití je zvláště důležité v oblastech, kde impulzivita a nekonzistence v průběhu času významně ovlivňují rozhodování, jako jsou finanční rozhodnutí a chování související se zdravím.
Model je založen na dvou parametrech specifických pro populaci: současné zkreslení, ꞵ, a diskontní faktor, 𝛿.
Současné zkreslení (ꞵ):
Tento parametr měří tendenci jednotlivců upřednostňovat okamžité odměny před těmi, které jsou neúměrně vzdálenější. Pohybuje se mezi 0 a 1, kde hodnota 1 znamená žádné současné zkreslení, což odráží vyvážené, časově konzistentní hodnocení budoucích odměn. Jak se hodnoty blíží 0, znamenají stále silnější současné zkreslení, což ukazuje na zvýšenou preferenci okamžitých odměn.
Například, pokud je na výběr mezi 50 dnes nebo 100 za rok, osoba s vysokou současnou zaujatostí (bližší k 0) dá přednost 50 USD okamžitě, než aby čekala na vyšší částku.
Slevový faktor (𝛿):
Tento parametr popisuje míru, s jakou hodnota budoucích odměn klesá, jak se zvyšuje doba do jejich realizace, což odpovídá přirozenému poklesu jejich vnímané hodnoty se zpožděním. Diskontní faktor je přesněji kvantifikován v delších, víceletých intervalech. Při posuzování dvou možností v krátkodobém horizontu (méně než jeden rok) vykazuje tento faktor značnou variabilitu, protože bezprostřední okolnosti mohou neúměrně ovlivnit vnímání.
Pro generalizované populace studie ukazují, že diskontní sazba je obvykle kolem 0,9. Tato hodnota je však u skupin se sklonem k hazardu často podstatně nižší. Výzkum ukazuje, že obvyklí hráči obvykle vykazují průměrný diskontní faktor mírně pod 0,8, zatímco problémoví hráči mívají diskontní faktor bližší 0,5.
Pomocí výše uvedených podmínek můžeme vyjádřit užitečnost U získání odměny x v čase t pomocí následujícího vzorce:
U(t) = tU(x)
Tento model zachycuje, jak se hodnota odměn mění v závislosti na jejich načasování: okamžité odměny jsou vyhodnoceny při plném využití, zatímco budoucí odměny jsou upravovány směrem dolů, přičemž se zohledňuje jak současná zaujatost, tak exponenciální pokles.
Experiment
Loni provedla společnost Pantera Research Lab studii, která měla kvantifikovat tendence chování uživatelů kryptoměn. Dotazovali jsme se účastníků dvěma jednoduchými otázkami, které byly navrženy tak, aby změřily jejich preferenci pro okamžitou platbu oproti získání nějaké budoucí hodnoty.
Tento přístup nám pomohl zjistit reprezentativní hodnoty pro ꞵ i 𝛿. Naše zjištění odhalila, že reprezentativní vzorek uživatelů kryptoměn vykazuje současné zkreslení těsně nad 0,4 a výrazně nízký diskontní faktor.
Studie odhalila nadprůměrnou současnou zaujatost a nízký diskontní faktor mezi uživateli kryptoměn, což naznačuje tendenci k netrpělivosti a preferenci okamžitého uspokojení před budoucími zisky.
To lze přičíst několika vzájemně propojeným faktorům v rámci kryptografického prostředí:
Cyklické tržní chování: Kryptotrh je známý svou volatilitou a cyklickou povahou, přičemž tokeny často zažívají rychlé kolísání hodnoty. Tato periodicita ovlivňuje chování uživatelů, protože mnozí jsou zvyklí procházet těmito cykly spíše než přijímat dlouhodobé investiční strategie běžnější v tradičních financích. Časté vzestupy a pády mohou uživatele vést ke strmějšímu diskontování budoucích hodnot, přičemž si dávají pozor na potenciální poklesy, které by mohly vymazat zisky.
Stigma kolem tokenů: Průzkum se konkrétně ptal na tokeny a jejich vnímanou budoucí hodnotu, což mohlo upozornit na zakořeněné stigma spojené s obchodováním specifickým pro tokeny. Stigma, spojené s periodickou a často spekulativní povahou oceňování tokenů, posiluje opatrný přístup k dlouhodobým investicím v kryptoprostoru. Předpokládejme navíc, že průzkum měřil preference pomocí fiat měny nebo jiné formy odměny. V takovém případě by se diskontní sazby uživatelů kryptoměn mohly více shodovat s globálními průměry, což naznačuje, že povaha odměny by mohla významně ovlivnit pozorované diskontní chování.
Spekulativní povaha kryptoaplikací: Dnešní kryptoekosystém je hluboce zakořeněn ve spekulacích a obchodování, což jsou vlastnosti, které převládají v jeho nejúspěšnějších aplikacích. Tato tendence zdůrazňuje, že současní uživatelé v drtivé většině upřednostňují spekulativní platformy, což je preference odrážející se ve výsledcích průzkumu, které ukazují silnou inklinaci k okamžitým finančním ziskům.
I když se výsledky studie mohou lišit od typických norem lidského chování, odrážejí vlastnosti a tendence současné krypto uživatelské základny. Toto rozlišení je zvláště důležité pro projekty navrhující airdrops a distribuci tokenů, protože pochopení tohoto jedinečného chování umožňuje strategičtější plánování a strukturování systému odměn.
Vezměme si například přístup Drift, perps DEX na Solana, který nedávno spustil svůj nativní token DRIFT. Tým Drift zahrnul do své strategie distribuce tokenů mechanismus časové prodlevy, který nabízí zdvojnásobení odměn pro uživatele, kteří čekají 6 hodin po spuštění tokenu na nárokování výsadku. Časová prodleva byla přidána, aby se zmírnilo přetížení typicky způsobené roboty na začátku airdrops a potenciálně pomohlo stabilizovat výkon tokenu snížením počátečního nárůstu prodejců.
Ve skutečnosti pouze 7,5 000 neboli 15 % (v době psaní tohoto článku) potenciálních žadatelů nečekalo 6 hodin, než se jejich odměny zdvojnásobí. Na základě našeho prezentovaného výzkumu, s dvojnásobnou hodnotou odměny, mohl Drift oddálit několik měsíců a statisticky by měl uklidnit většinu svých koncových uživatelů.
Sledujte nejnovější výzkum společnosti Pantera Research Lab, sledujte našeho vedoucího výzkumu Matta Stephensona a výzkumného inženýra Ally Zach.
- Paul Veradittakit