De Paul Veradittakit
Os usuários criptográficos precisam de intervenção?
Um estudo do Pantera Research Lab descobriu que os usuários de criptomoedas apresentam um alto viés de presente e um baixo fator de desconto, indicando uma forte preferência por gratificação imediata.
O modelo de desconto quase hiperbólico, caracterizado por parâmetros como o viés presente (ꞵ) e o fator de desconto (𝛿), é útil para compreender a tendência dos indivíduos em preferir recompensas imediatas a ganhos futuros, um comportamento particularmente pronunciado nos mercados voláteis e especulativos. mercado criptográfico.
Esta pesquisa pode ser aplicada para otimizar distribuições de tokens, como lançamentos aéreos que servem para recompensar os primeiros usuários, descentralizar a governança e comercializar novos produtos.
Introdução
Uma história clássica na tradição das startups do Vale do Silício é a decisão do Paypal de pagar às pessoas US$ 10 para usarem seu produto. O raciocínio era que, se você pudesse pagar às pessoas para aderirem, eventualmente, o valor da rede seria suficientemente alto para que novas pessoas aderissem gratuitamente e você poderia parar de pagar. Certamente pareceu funcionar, já que o PayPal conseguiu parar de pagar e continuar a crescer, potencializando assim os seus efeitos de rede.
Na criptografia, adotamos e ampliamos essa abordagem com airdrops, pagando às pessoas não apenas para aderir, mas normalmente para usar nossos produtos por algum período.
Modelo de desconto quase hiperbólico
Os Airdrops tornaram-se uma ferramenta multifacetada usada para recompensar os primeiros usuários, descentralizar a governança do protocolo e, francamente, comercializar algo novo. Formalizar os critérios de distribuição tornou-se uma arte, principalmente na hora de determinar quem deve ser recompensado e o valor atribuído aos seus esforços. Neste contexto, tanto a quantidade de tokens distribuídos como o momento da sua libertação, muitas vezes através de mecanismos como aquisição ou libertação gradual, desempenham um papel significativo. Estas decisões devem basear-se em análises sistemáticas, em vez de se basearem em suposições, sentimentos ou precedentes. A utilização de um quadro mais quantitativo garante justiça e alinhamento estratégico com objectivos de longo prazo.
O modelo de desconto quase hiperbólico fornece uma estrutura matemática para explorar como os indivíduos fazem escolhas envolvendo compensações entre recompensas em momentos diferentes. A sua aplicação é particularmente relevante em áreas onde a impulsividade e a inconsistência ao longo do tempo influenciam significativamente a tomada de decisões, tais como decisões financeiras e comportamentos relacionados com a saúde.
O modelo é orientado por dois parâmetros específicos da população: o viés atual, ꞵ, e o fator de desconto, 𝛿.
Viés atual (ꞵ):
Este parâmetro mede a tendência dos indivíduos em priorizar recompensas imediatas em detrimento daquelas que estão mais distantes de forma desproporcional. Varia entre 0 e 1, onde o valor 1 indica ausência de tendência presente, refletindo uma avaliação equilibrada e consistente no tempo das recompensas futuras. À medida que os valores se aproximam de 0, significam um viés presente cada vez mais forte, indicando uma maior preferência por recompensas imediatas.
Por exemplo, dada a escolha entre 50 hoje ou 100 num ano, uma pessoa com uma elevada tendência para o presente (mais próxima de 0) preferirá os 50 dólares imediatamente em vez de esperar pela quantia maior.
Fator de desconto (𝛿):
Este parâmetro descreve a taxa à qual o valor das recompensas futuras diminui à medida que o tempo até à sua realização aumenta, sendo responsável pelo declínio natural do seu valor percebido com o atraso. O fator de desconto é quantificado com mais precisão em intervalos mais longos e plurianuais. Ao avaliar duas opções a curto prazo (menos de um ano), este factor apresenta uma variabilidade considerável, uma vez que as circunstâncias imediatas podem influenciar desproporcionalmente a percepção.
Para populações generalizadas, estudos mostram que a taxa de desconto costuma ficar em torno de 0,9. No entanto, este valor é muitas vezes substancialmente inferior entre grupos com tendências ao jogo. A pesquisa indica que os jogadores habituais normalmente exibem um fator de desconto médio ligeiramente abaixo de 0,8, enquanto os jogadores problemáticos tendem a ter um fator de desconto próximo de 0,5.
Usando os termos acima, podemos expressar a utilidade U de receber uma recompensa x no momento t por meio da seguinte fórmula:
você(t) = tU(x)
Este modelo capta como o valor das recompensas varia dependendo do seu momento: as recompensas imediatas são avaliadas com plena utilidade, enquanto as recompensas futuras são ajustadas para baixo em valor, tendo em conta tanto a tendência atual como a decadência exponencial.
O experimento
No ano passado, o Pantera Research Lab conduziu um estudo para quantificar as tendências comportamentais dos usuários de criptografia. Pesquisamos os participantes com duas perguntas diretas projetadas para avaliar sua preferência por pagamento imediato em vez de receber algum valor futuro.
Esta abordagem ajudou-nos a determinar valores representativos para ꞵ e 𝛿. Nossas descobertas revelaram que a amostra representativa de usuários de criptomoedas apresenta um viés atual pouco acima de 0,4 e um fator de desconto notavelmente baixo.
O estudo revelou um viés presente acima da média e um baixo fator de desconto entre os usuários de criptomoedas, sugerindo uma tendência à impaciência e uma preferência pela gratificação imediata em vez de ganhos futuros.
Isso pode ser atribuído a vários fatores interconectados no cenário criptográfico:
Comportamento cíclico do mercado: O mercado de criptomoedas é conhecido por sua volatilidade e natureza cíclica, com os tokens frequentemente enfrentando rápidas flutuações de valor. Esta periodicidade influencia o comportamento dos utilizadores, uma vez que muitos estão habituados a navegar através destes ciclos em vez de adoptarem as estratégias de investimento de longo prazo mais comuns nas finanças tradicionais. Os altos e baixos frequentes podem levar os usuários a descontar valores futuros de forma mais acentuada, cautelosos com possíveis desacelerações que poderiam anular os lucros.
Estigma em torno dos tokens: A pesquisa perguntou especificamente sobre tokens e seu valor futuro percebido, o que poderia ter destacado um estigma arraigado associado à negociação específica de tokens. O estigma, ligado à natureza periódica e muitas vezes especulativa das avaliações simbólicas, reforça uma abordagem cautelosa aos investimentos de longo prazo no espaço criptográfico. Além disso, suponha que a pesquisa tenha medido as preferências usando uma moeda fiduciária ou outra forma de recompensa. Nesse caso, as taxas de desconto dos utilizadores de criptomoedas podem alinhar-se mais estreitamente com as médias globais, sugerindo que a natureza da recompensa pode influenciar significativamente o comportamento de desconto observado.
Natureza especulativa das aplicações criptográficas: o ecossistema criptográfico atual está profundamente enraizado na especulação e no comércio, características que prevalecem em suas aplicações mais bem-sucedidas. Esta tendência realça que os utilizadores atuais favorecem esmagadoramente as plataformas especulativas, uma preferência refletida nos resultados do inquérito, que mostram uma forte inclinação para ganhos financeiros imediatos.
Embora os resultados do estudo possam divergir das normas típicas de comportamento humano, eles refletem as características e tendências da atual base de usuários de criptomoedas. Esta distinção é especialmente pertinente para projetos que concebem lançamentos aéreos e distribuições de tokens, uma vez que a compreensão destes comportamentos únicos permite um planeamento mais estratégico e uma estruturação do sistema de recompensas.
Veja, por exemplo, a abordagem da Drift, uma DEX criminosa em Solana, que lançou recentemente seu token nativo, DRIFT. A equipe do Drift incluiu um mecanismo de atraso em sua estratégia de distribuição de tokens, oferecendo o dobro das recompensas para usuários que esperarem 6 horas após o lançamento do token para reivindicar seu lançamento aéreo. O atraso foi adicionado para mitigar o congestionamento normalmente causado por bots no início dos lançamentos aéreos e potencialmente ajudar a estabilizar o desempenho do token, reduzindo o aumento inicial de vendedores.
Na verdade, apenas 7,5 mil, ou 15% (no momento em que este artigo foi escrito), dos potenciais reivindicadores não esperaram as 6 horas para que suas recompensas dobrassem. Com base em nossa pesquisa apresentada, com um valor de recompensa dobrado, o Drift poderia ter atrasado alguns meses e estatisticamente deveria ter apaziguado a maioria de seus usuários finais.
Mantenha-se atualizado com as pesquisas mais recentes do Pantera Research Lab seguindo nosso chefe de pesquisa, Matt Stephenson, e o engenheiro de pesquisa, Ally Zach.
-Paul Veradittakit