Od Paula Veradittakita
Czy użytkownicy kryptowalut potrzebują interwencji?
Badanie przeprowadzone przez Pantera Research Lab wykazało, że użytkownicy kryptowalut wykazują wysokie uprzedzenie do teraźniejszości i niski współczynnik dyskontowy, co wskazuje na silne preferowanie natychmiastowej gratyfikacji.
Quasi-hiperboliczny model dyskontowania, charakteryzowany przez parametry takie jak bieżące odchylenie (ꞵ) i współczynnik dyskontowy (𝛿), jest przydatny do zrozumienia tendencji jednostek do preferowania natychmiastowych nagród nad przyszłe zyski – zachowania szczególnie widocznego na zmiennym i spekulacyjnym rynku kryptowalut.
Wyniki badań można wykorzystać do optymalizacji dystrybucji tokenów, np. w formie zrzutów, które służą nagradzaniu pierwszych użytkowników, decentralizacji zarządzania i wprowadzania na rynek nowych produktów.
Wstęp
Klasyczną historią w historii startupów z Doliny Krzemowej jest decyzja PayPala o płaceniu ludziom 10 dolarów za korzystanie z ich produktu. Uzasadnieniem było to, że jeśli można było zapłacić ludziom za dołączenie, wartość sieci ostatecznie byłaby wystarczająco wysoka, aby nowi ludzie dołączali za darmo, a Ty mógłbyś przestać płacić. Z pewnością to zadziałało, ponieważ PayPal mógł przestać płacić i nadal się rozwijać, tym samym zwiększając swoje efekty sieciowe.
W branży kryptowalut przyjęliśmy i rozszerzyliśmy to podejście o airdropy, płacąc ludziom nie tylko za dołączenie, ale zazwyczaj za korzystanie z naszych produktów przez określony czas.
Model dyskontowania quasi-hiperbolicznego
Airdropy stały się wieloaspektowym narzędziem wykorzystywanym do nagradzania wczesnych użytkowników, decentralizacji zarządzania protokołem i, szczerze mówiąc, do wprowadzania na rynek czegoś nowego. Formalizowanie kryteriów dystrybucji stało się sztuką, szczególnie przy określaniu, kto powinien zostać nagrodzony i jaką wartość przypisuje się jego wysiłkom. W tym kontekście zarówno ilość dystrybuowanych tokenów, jak i czas ich wydania, często za pośrednictwem mechanizmów takich jak przyznawanie praw lub stopniowe wydawanie, odgrywają znaczącą rolę. Decyzje te powinny opierać się na systematycznej analizie, a nie na domysłach, sentymentach lub precedensach. Korzystanie z bardziej ilościowych ram zapewnia uczciwość i strategiczne dopasowanie do długoterminowych celów.
Model dyskontowania quasi-hiperbolicznego zapewnia matematyczne ramy do badania, w jaki sposób jednostki dokonują wyborów obejmujących kompromisy między nagrodami w różnych momentach. Jego zastosowanie jest szczególnie istotne w obszarach, w których impulsywność i niespójność w czasie znacząco wpływają na podejmowanie decyzji, takich jak decyzje finansowe i zachowania związane ze zdrowiem
Model ten opiera się na dwóch parametrach specyficznych dla populacji: odchyleniu teraźniejszym, ꞵ, i współczynniku dyskontowym, 𝛿.
Teraźniejsze uprzedzenie (ꞵ):
Ten parametr mierzy tendencję jednostek do priorytetowego traktowania natychmiastowych nagród nad tymi, które są dalej, w sposób nieproporcjonalny. Waha się on od 0 do 1, gdzie wartość 1 oznacza brak obecnego uprzedzenia, odzwierciedlając zrównoważoną, spójną w czasie ocenę przyszłych nagród. Gdy wartości zbliżają się do 0, oznaczają one coraz silniejsze obecne uprzedzenie, wskazując na zwiększoną preferencję dla natychmiastowych nagród.
Na przykład, mając do wyboru 50 dolarów dzisiaj lub 100 dolarów za rok, osoba z wysokim wskaźnikiem teraźniejszości (bliższym 0) będzie wolała natychmiast otrzymać 50 dolarów, niż czekać na większą sumę.
Współczynnik dyskontowy (𝛿):
Ten parametr opisuje tempo, w jakim wartość przyszłych nagród maleje wraz ze wzrostem czasu do ich realizacji, uwzględniając naturalny spadek ich postrzeganej wartości wraz z opóźnieniem. Czynnik dyskontowy jest dokładniej kwantyfikowany w dłuższych, wieloletnich odstępach. Podczas oceny dwóch opcji w krótkim okresie (mniej niż rok) czynnik ten wykazuje znaczną zmienność, ponieważ bezpośrednie okoliczności mogą nieproporcjonalnie wpływać na postrzeganie.
Badania pokazują, że w przypadku populacji uogólnionych stopa dyskontowa wynosi zwykle około 0,9. Jednak wartość ta jest często znacznie niższa wśród grup mających skłonności do hazardu. Badania wskazują, że nałogowi hazardziści zazwyczaj wykazują średni współczynnik dyskontowy nieco poniżej 0,8, podczas gdy problemowi hazardziści mają współczynnik dyskontowy zbliżony do 0,5.
Stosując powyższe terminy, możemy wyrazić użyteczność U otrzymania nagrody x w czasie t za pomocą następującego wzoru:
U(t) = tU(x)
Model ten pokazuje, w jaki sposób wartość nagród zmienia się w zależności od momentu ich otrzymania: natychmiastowe nagrody są oceniane pod kątem pełnej użyteczności, natomiast wartość przyszłych nagród jest korygowana w dół, biorąc pod uwagę zarówno bieżące nastawienie, jak i wykładniczy spadek.
Eksperyment
W zeszłym roku Pantera Research Lab przeprowadziło badanie mające na celu ilościowe określenie tendencji behawioralnych użytkowników kryptowalut. Przeprowadziliśmy ankietę wśród uczestników, odpowiadając na dwa proste pytania, mające na celu ocenę ich preferencji dotyczących natychmiastowej płatności w porównaniu z otrzymywaniem pewnej wartości w przyszłości.
To podejście pomogło nam ustalić reprezentatywne wartości zarówno dla ꞵ, jak i 𝛿. Nasze ustalenia ujawniły, że reprezentatywna próba użytkowników kryptowalut wykazuje obecne odchylenie nieco powyżej 0,4 i zauważalnie niski współczynnik dyskontowy.
Badanie ujawniło wyższe niż przeciętne uprzedzenie w chwili obecnej i niski współczynnik dyskontowy wśród użytkowników kryptowalut, co wskazuje na tendencję do niecierpliwości i preferencję dla natychmiastowej gratyfikacji zamiast przyszłych zysków.
Można to przypisać kilku powiązanym ze sobą czynnikom w krajobrazie kryptowalut:
Cykliczne zachowanie rynku: Rynek kryptowalut jest znany ze swojej zmienności i cyklicznej natury, a tokeny często doświadczają szybkich wahań wartości. Ta okresowość wpływa na zachowanie użytkowników, ponieważ wielu z nich jest przyzwyczajonych do poruszania się po tych cyklach, zamiast przyjmować długoterminowe strategie inwestycyjne bardziej powszechne w tradycyjnych finansach. Częste wzloty i upadki mogą sprawić, że użytkownicy będą bardziej gwałtownie dyskontować przyszłe wartości, obawiając się potencjalnych spadków, które mogą zniweczyć zyski.
Piętno wokół tokenów: W badaniu pytano konkretnie o tokeny i ich postrzeganą przyszłą wartość, co mogło uwypuklić zakorzenione piętno związane z handlem specyficznymi tokenami. Piętno, związane z okresową i często spekulacyjną naturą wycen tokenów, wzmacnia ostrożne podejście do długoterminowych inwestycji w przestrzeń kryptowalut. Ponadto załóżmy, że badanie zmierzyło preferencje przy użyciu waluty fiducjarnej lub innej formy nagrody. W takim przypadku stopy dyskontowe użytkowników kryptowalut mogłyby być bardziej zbliżone do średnich globalnych, co sugeruje, że charakter nagrody może znacząco wpłynąć na obserwowane zachowanie dyskontowe.
Spekulatywny charakter aplikacji kryptowalutowych: Dzisiejszy ekosystem kryptowalut jest głęboko zakorzeniony w spekulacji i handlu, cechach, które są powszechne w jego najbardziej udanych aplikacjach. Ta tendencja podkreśla, że obecni użytkownicy w zdecydowanej większości preferują platformy spekulacyjne, co znajduje odzwierciedlenie w wynikach ankiety, które wskazują na silną skłonność do natychmiastowych zysków finansowych.
Chociaż wyniki badania mogą odbiegać od typowych norm zachowań ludzkich, odzwierciedlają one cechy i tendencje obecnej bazy użytkowników kryptowalut. To rozróżnienie jest szczególnie istotne w przypadku projektów projektujących zrzuty i dystrybucje tokenów, ponieważ zrozumienie tych unikalnych zachowań pozwala na bardziej strategiczne planowanie i strukturyzację systemu nagród.
Weźmy na przykład podejście Drift, perps DEX na Solana, który niedawno uruchomił swój natywny token, DRIFT. Zespół Drift uwzględnił mechanizm opóźnienia czasowego w swojej strategii dystrybucji tokenów, oferując podwojenie nagród dla użytkowników, którzy zaczekają 6 godzin po uruchomieniu tokena, aby odebrać swój airdrop. Opóźnienie czasowe dodano, aby złagodzić zatory zwykle powodowane przez boty na początku airdropów i potencjalnie pomóc ustabilizować wydajność tokena poprzez zmniejszenie początkowego wzrostu liczby sprzedawców.
W rzeczywistości tylko 7,5 tys., czyli 15% (w momencie pisania) potencjalnych wnioskodawców nie czekało 6 godzin, aż ich nagrody się podwoją. Na podstawie naszych przedstawionych badań, przy podwojonej wartości nagrody, Drift mógł opóźnić sprawę o kilka miesięcy i statystycznie powinien zadowolić większość swoich użytkowników końcowych.
Bądź na bieżąco z najnowszymi badaniami Pantera Research Lab, obserwując naszego kierownika ds. badań Matta Stephensona i inżyniera ds. badań Ally Zacha.
- Paul Veradittakit