Від Пола Верадітакіта
Чи потребують втручання користувачі Crypto?
Дослідження Pantera Research Lab показало, що користувачі криптовалют демонструють високу поточну упередженість і низький дисконтний коефіцієнт, що вказує на сильну перевагу негайного задоволення.
Модель квазігіперболічного дисконтування, що характеризується такими параметрами, як поточне зміщення (ꞵ) і коефіцієнт дисконтування (𝛿), є корисною для розуміння тенденції індивідів віддавати перевагу негайним винагородам над майбутніми прибутками, поведінка особливо виражена в нестабільних і спекулятивних умовах. крипторинок.
Це дослідження можна застосувати для оптимізації розповсюдження токенів, наприклад airdrops, які служать для винагороди ранніх користувачів, децентралізації управління та продажу нових продуктів.
вступ
Класичною історією в історії стартапів Кремнієвої долини є рішення Paypal платити людям 10 доларів за використання їх продукту. Міркування полягало в тому, що якби ви могли платити людям за приєднання, то вартість мережі була б достатньо високою, щоб нові люди приєднувалися безкоштовно, і ви могли б припинити платити. Здавалося, це, безперечно, спрацювало, оскільки PayPal зміг припинити виплати та продовжити зростання, тим самим завантажуючи свої мережеві ефекти.
У криптографії ми прийняли та розширили цей підхід за допомогою airdrops, сплачуючи людям не просто за приєднання, а зазвичай за використання наших продуктів протягом певного періоду.
Квазігіперболічна модель дисконтування
Airdrops став багатогранним інструментом, який використовується для винагороди перших користувачів, децентралізації управління протоколами та, відверто кажучи, для просування чогось нового. Формалізація критеріїв розподілу стала мистецтвом, особливо при визначенні того, хто має бути винагороджений, і цінність їхніх зусиль. У цьому контексті важливу роль відіграє як кількість розповсюджених токенів, так і час їх випуску, часто через такі механізми, як передача прав або поступовий випуск. Ці рішення мають ґрунтуватися на систематичному аналізі, а не на здогадах, настроях чи прецедентах. Використання більш кількісної структури забезпечує справедливість і стратегічне узгодження з довгостроковими цілями.
Квазігіперболічна модель дисконтування забезпечує математичну основу для дослідження того, як люди роблять вибір, включаючи компроміс між винагородами в різний час. Його застосування особливо актуальне в тих сферах, де імпульсивність і непослідовність з часом суттєво впливають на прийняття рішень, таких як фінансові рішення та поведінка, пов’язана зі здоров’ям.
Модель керується двома параметрами, специфічними для населення: поточним зміщенням, ꞵ, і коефіцієнтом дисконтування, 𝛿.
Поточне зміщення (ꞵ):
Цей параметр непропорційно вимірює схильність людей віддавати перевагу миттєвим винагородам над тими, що знаходяться далі. Він коливається від 0 до 1, де значення 1 вказує на відсутність поточної упередженості, що відображає збалансовану, послідовну в часі оцінку майбутніх винагород. Коли значення наближаються до 0, вони вказують на дедалі сильнішу поточну упередженість, вказуючи на підвищену перевагу негайних винагород.
Наприклад, враховуючи вибір між 50 сьогодні або 100 через рік, людина з високим поточним упередженням (ближче до 0) віддасть перевагу 50 доларів негайно, а не чекає більшої суми.
Фактор знижки (𝛿):
Цей параметр описує швидкість, з якою вартість майбутніх винагород зменшується, оскільки час до їх реалізації збільшується, враховуючи природне зниження їх сприйнятої цінності із затримкою. Коефіцієнт дисконтування точніше обчислюється на довших багаторічних інтервалах. При оцінці двох варіантів у короткостроковій перспективі (менше одного року) цей фактор демонструє значну варіабельність, оскільки безпосередні обставини можуть непропорційно впливати на сприйняття.
Дослідження показують, що для узагальнених сукупностей коефіцієнт дисконтування зазвичай становить близько 0,9. Однак це значення часто є значно нижчим серед груп, схильних до азартних ігор. Дослідження показують, що звичні азартні гравці зазвичай демонструють середній дисконтний коефіцієнт трохи нижчий за 0,8, тоді як проблемні азартні гравці, як правило, мають дисконтний коефіцієнт ближче до 0,5.
Використовуючи наведені вище терміни, ми можемо виразити корисність U отримання винагороди x у момент t за допомогою такої формули:
U(t) = tU(x)
Ця модель фіксує, як значення винагороди змінюється залежно від їхнього часу: негайна винагорода оцінюється за повною корисністю, тоді як майбутні винагороди коригуються у бік зменшення вартості, враховуючи як поточне упередження, так і експоненціальний спад.
Експеримент
Минулого року дослідницька лабораторія Pantera провела дослідження для кількісної оцінки поведінкових тенденцій користувачів криптовалюти. Ми опитали учасників із двома простими запитаннями, розробленими, щоб оцінити їхні переваги щодо негайного платежу чи отримання певної вартості в майбутньому.
Цей підхід допоміг нам визначити репрезентативні значення як для ꞵ, так і для 𝛿. Наші висновки показали, що репрезентативна вибірка користувачів криптовалют демонструє поточне упередження трохи вище 0,4 і помітно низький дисконтний коефіцієнт.
Дослідження виявило нинішнє упередження вище середнього та низький дисконтний коефіцієнт серед користувачів криптовалюти, що свідчить про тенденцію до нетерпіння та перевагу негайного задоволення над майбутніми прибутками.
Це можна пояснити декількома взаємопов’язаними факторами в криптографічному ландшафті:
Циклічна поведінка ринку. Крипторинок відомий своєю волатильністю та циклічним характером, коли токени часто зазнають швидких коливань вартості. Ця періодичність впливає на поведінку користувачів, оскільки багато хто звик до навігації через ці цикли, а не приймає довгострокові інвестиційні стратегії, більш поширені в традиційних фінансах. Часті підйоми та падіння можуть змусити користувачів різко дисконтувати майбутні ціни, остерігаючись можливих спадів, які можуть знищити прибутки.
Стигма навколо токенів: Опитування конкретно запитувало про токени та їхню передбачувану майбутню вартість, що могло підкреслити вкорінену стигму, пов’язану з торгівлею конкретними токенами. Стигма, пов’язана з періодичним і часто спекулятивним характером оцінки токенів, посилює обережний підхід до довгострокових інвестицій у криптопростір. Крім того, припустімо, що опитування виміряло переваги за допомогою фіатної валюти або іншої форми винагороди. У цьому випадку ставки дисконту користувачів криптовалюти можуть більше відповідати глобальним середнім показникам, що свідчить про те, що природа винагороди може суттєво впливати на спостережувану поведінку дисконтування.
Спекулятивний характер криптододатків: сучасна криптоекосистема глибоко вкорінена в спекуляціях і торгівлі, рисах, які переважають у її найуспішніших додатках. Ця тенденція підкреслює, що нинішні користувачі переважно віддають перевагу спекулятивним платформам, перевагу відображено в результатах опитування, які показують сильну схильність до негайного фінансового прибутку.
Хоча результати дослідження можуть відрізнятися від типових норм людської поведінки, вони відображають характеристики та тенденції поточної бази користувачів криптовалюти. Ця відмінність особливо доречна для проектів, що розробляють airdrops і розподіл токенів, оскільки розуміння цієї унікальної поведінки дозволяє більш стратегічно планувати та структурувати систему винагород.
Візьмемо, наприклад, підхід Drift, виконавця DEX на Solana, який нещодавно запустив свій рідний токен DRIFT. Команда Drift включила механізм затримки в свою стратегію розподілу токенів, пропонуючи подвоїти винагороду для користувачів, які чекають 6 годин після запуску токена, щоб отримати свій airdrop. Часову затримку було додано, щоб пом’якшити перевантаження, яке зазвичай спричиняють ботами на початку аірдропу, і потенційно допомогти стабілізувати продуктивність токена шляхом зменшення початкового сплеску продавців.
Насправді лише 7,5 тисячі, або 15% (на момент написання статті), потенційних претендентів не чекали 6 годин, поки їхні винагороди подвоїться. Виходячи з нашого представленого дослідження, з подвоєним значенням винагороди Drift міг би відкласти на кілька місяців і, за статистикою, мав би заспокоїти більшість кінцевих користувачів.
Будьте в курсі останніх досліджень дослідницької лабораторії Pantera, слідкуючи за нашим керівником відділу досліджень Меттом Стівенсоном та інженером-дослідником Еллі Заком.
- Пол Верадіттакіт
