Por Paul Veradittakit, sócio da Pantera Capital
Tradução: xiaozou, finanças douradas
Um estudo do Pantera Research Lab descobriu que os usuários de criptomoedas apresentam maior tendência presente e menores fatores de desconto, indicando uma forte preferência por gratificação instantânea.
O modelo de desconto quase hiperbólico, caracterizado por parâmetros como viés presente (ꞵ) e coeficiente de desconto (?), ajuda a compreender a tendência dos indivíduos em preferir retornos imediatos a ganhos futuros, comportamento que se manifesta na natureza volátil e especulativa da criptografia. Isso é especialmente evidente no mercado.
Esta pesquisa pode ser aplicada para otimizar a distribuição de tokens, como lançamentos aéreos para recompensar os primeiros usuários, descentralizar a governança e comercializar novos produtos.
1. Prefácio
Uma história clássica das startups do Vale do Silício é a decisão do Paypal de pagar US$ 10 aos usuários pelo uso de seu produto. A justificativa é que, se você puder pagar às pessoas para usarem o produto, eventualmente, quando o valor da rede for alto o suficiente, novas pessoas ingressarão gratuitamente e você poderá parar de pagar. O truque pareceu funcionar, pois o PayPal conseguiu continuar a crescer depois de parar de pagar, canalizando com sucesso os efeitos da rede.
No espaço criptográfico, adotamos e expandimos essa abordagem com airdrops, não apenas envolvendo as pessoas, mas muitas vezes mantendo-as usando nosso produto por um período de tempo.
2. Modelo de desconto quase hiperbólico
Os Airdrops se tornaram um pau para toda obra para recompensar os primeiros usuários, descentralizar a governança do protocolo e, francamente, comercializar novos produtos. Formalizar padrões de distribuição de tokens tornou-se uma arte, especialmente ao decidir quem deve ser recompensado e com quanto valor deve ser recompensado. Neste caso, tanto o número de tokens atribuídos como o momento da distribuição (geralmente distribuídos de acordo com um calendário de distribuição ou gradualmente) desempenham um papel importante. Essas decisões devem ser baseadas em análises de sistemas e não em suposições, caprichos ou precedentes. A utilização de um quadro mais quantitativo garante justiça e alinhamento estratégico com os objetivos de longo prazo.
O modelo de desconto quase hiperbólico fornece uma estrutura matemática para explorar como os indivíduos fazem escolhas de compensação entre recompensas em momentos diferentes. A aplicação deste modelo é particularmente importante em áreas onde emoções impulsivas e inconsistências irão afectar significativamente a tomada de decisões ao longo do tempo, tais como decisões financeiras e comportamentos relacionados com a saúde.
O modelo é orientado por dois parâmetros específicos para diferentes populações: o viés atual (ꞵ) e o coeficiente de desconto (?).
Viés atual (ꞵ):
Este parâmetro mede a tendência de um indivíduo de priorizar recompensas imediatas em detrimento de recompensas desproporcionais de longo prazo. Varia entre 0 e 1, com um valor de 1 indicando a ausência de enviesamento presente, reflectindo uma avaliação consistente no tempo do equilíbrio das recompensas futuras. À medida que o valor se aproxima de 0, indica um viés presente cada vez mais forte, indicando uma elevada preferência por recompensas imediatas.
Por exemplo, se pudesse escolher entre US$ 50 hoje e US$ 100 daqui a um ano, alguém com um alto viés presente (um valor próximo de 0) escolheria receber US$ 50 imediatamente em vez de esperar para receber mais dinheiro.
e fator de desconto (?)
Este parâmetro descreve a taxa à qual o valor das recompensas futuras diminui à medida que o tempo de resgate aumenta, indicando que o valor percebido das recompensas futuras diminuirá naturalmente com o atraso. Em intervalos de tempo plurianuais mais longos, o fator de desconto pode ser quantificado com mais precisão. Este parâmetro apresenta alta variabilidade ao avaliar duas opções durante um curto período de tempo (menos de um ano), uma vez que o ambiente imediato pode afetar desproporcionalmente a percepção.
A pesquisa mostra que, para a população em geral, a taxa de desconto normalmente fica em torno de 0,9. No entanto, em grupos com tendências ao jogo este valor costuma ser bem inferior. A pesquisa mostra que os jogadores habituais normalmente têm um fator de desconto médio ligeiramente inferior a 0,8, enquanto os jogadores problemáticos tendem a ter um fator de desconto próximo de 0,5.
Usando as condições acima, podemos expressar a utilidade U de receber a recompensa x no momento t como:
U(t) = tU(x)
Este modelo capta como o valor das recompensas muda ao longo do tempo: as recompensas imediatas são avaliadas com plena utilidade, enquanto o valor das recompensas futuras é ajustado para baixo, tendo em conta o enviesamento presente e os factores de decaimento exponencial.
3. Exploração e experimentação
No ano passado, o Pantera Research Lab conduziu um estudo para quantificar as tendências comportamentais dos usuários de criptografia. Questionamos os participantes com duas perguntas simples e diretas, destinadas a avaliar se eles preferiam recompensas imediatas ou algum valor futuro.
Este método nos ajudou a determinar os valores representativos de ꞵ e ?. Nossos resultados mostram que uma amostra representativa de usuários de criptomoedas apresenta um viés atual ligeiramente acima de 0,4 e um fator de desconto significativamente menor.
O estudo revelou que os usuários de criptomoedas têm viés presente acima da média e coeficientes de desconto mais baixos, sugerindo que eles tendem a se comportar impulsivamente e preferem a gratificação imediata a ganhos futuros.
Isso pode ser atribuído a vários fatores inter-relacionados no espaço das criptomoedas:
Comportamento cíclico do mercado: Os mercados criptográficos são conhecidos pela sua volatilidade e ciclicidade, com os tokens frequentemente experimentando rápidas flutuações de valor. Esta ciclicidade afecta o comportamento dos utilizadores, uma vez que muitas pessoas estão habituadas a especular durante estes ciclos, em vez de empregar estratégias de investimento de longo prazo, mais comuns nas finanças tradicionais. Altos e baixos frequentes podem fazer com que os usuários descontem o valor futuro de forma mais significativa, temendo que um dia o preço caia e eles possam perder tudo.
Características dos Tokens: A pesquisa perguntou especificamente sobre os tokens e seu valor futuro percebido, o que pode demonstrar características arraigadas da negociação de tokens. Essa característica está associada à natureza cíclica e especulativa das avaliações dos tokens, ressaltando a cautela sobre investimentos de longo prazo no espaço das criptomoedas. Além disso, vamos supor que a pesquisa use moeda fiduciária ou alguma outra forma de recompensa para medir a preferência. Neste caso, as taxas de desconto dos utilizadores de criptomoedas podem estar mais próximas da média global, sugerindo que a própria natureza das recompensas pode influenciar significativamente o comportamento de desconto observado.
Natureza especulativa das aplicações criptográficas: O ecossistema criptográfico de hoje está profundamente enraizado na especulação e no comércio, e essas características prevalecem em suas aplicações mais bem-sucedidas. Esta tendência realça a atual preferência esmagadora dos utilizadores por plataformas especulativas, o que pode ser observado nos resultados do inquérito, que mostraram uma forte preferência por ganhos financeiros imediatos.
Embora os resultados deste estudo possam diferir das normas comportamentais humanas típicas, eles refletem as características e tendências da atual população de usuários de criptografia. Esta distinção aplica-se especialmente a projetos que concebem lançamentos aéreos e distribuições de tokens, uma vez que a compreensão destes comportamentos únicos permite um melhor planeamento estratégico e design da estrutura do sistema de recompensas.
Tomemos por exemplo a abordagem da Drift, uma bolsa descentralizada de contratos perpétuos em Solana, que lançou recentemente o seu próprio token nativo, DRIFT. A equipe do Drift incorporou um mecanismo de atraso em sua estratégia de distribuição de tokens, oferecendo recompensas em dobro aos usuários que esperarem 6 horas após o token ser liberado para reivindicar seu lançamento aéreo. O objetivo do atraso adicional é aliviar o congestionamento da rede causado por bots no início do lançamento aéreo e potencialmente ajudar a estabilizar o desempenho do token, reduzindo o aumento inicial de vendedores.
Na verdade, apenas 7.500 (15% do total de requerentes de lançamento aéreo no momento da redação deste artigo) potenciais requerentes não esperaram 6 horas para receber recompensas em dobro. Com base na pesquisa que apresentamos, se o valor da recompensa dobrasse, o Drift poderia ser adiado por alguns meses e estatisticamente deveria agradar a maioria dos usuários finais.