転送された元のタイトル：DAOの10年：ガバナンスの新たな次元を開放し、主要なガバナンス指標の詳細な分析

DAOの歴史は、2021年に大きなブームを経験してから10年に及んでいます。この組織モデルは、数多くの大規模なDAOが多様なガバナンスの実験や拡大を行い、様々なガバナンス研究の発展につながるなど、社会に着実に統合されてきました。

この記事では、異なるガバナンス構造を分析するためのガバナンス指標として機能する参照パラメータをまとめています。各パラメータは通常、特定の指標を数量化しますが、重要なのは、各指標の重要性はDAOのタイプによって異なることです。

重要な指標の分析

現時点では、「複雑さ」と「一貫性」に関連する指標は含まれていません。また、「投票」は統一して例として使用されます。具体的な適用範囲は、資金、メディアなどのさまざまなデータに拡張できます。

ハーフィンダール＝ヒルシュマン指数、HHI

2人の経済学者にちなんで名付けられた、濃度を測定するために広く採用されている方法です。市場内のすべてのエンティティの二乗市場シェアの合計を計算します。

簡単に言えば、各異なる単位の比率を二乗して乗算します。

例えば、Aが50％、Bが30％、Cが20％を持っている

50 * 50 = 2500

30 * 30 = 900

20 * 20 = 400

三つの合計は2500 + 900 + 400 = 3800

3800はABCの集中指数です

最大10,000（1人が100%を占める）

権力集中指数（CPI）

HHIから派生したバリアントであり、基本的にはHHIと同じですが、OPなどの特定のDAOに状況があることを考慮して、異なるガバナンス機関には異なる重みがあります。したがって、各代表のスコアはそれぞれの重みに基づいて調整する必要があります。

例えば:

もし代表が300ポイントの重みを持っているが、Token HouseとCitizens’ Houseの両方に関与している場合、彼らの合計重みは次のとおりです:

彼の総重量は:

30032.33% + 30034.59% = 200.76

この計算はガバナンス指標に関連しているため、すべての代表者ではなく、ガバナンスに参加している代表者のみを考慮しています。そのため、コミュニティのガバナンス活動が減少すると、指標値の増加にもつながることがあります。

中本係数

主に1つの質問に焦点を当てる：システム全体を制御するためには何人の参加者が必要ですか？

この質問は非常に興味深く、実際には資本市場戦略にも非常に役立ちます。

システムに5人がいる場合、彼らの投票権は次のとおりです。

• A: 30%
• B: 25%
• C: 20%
• D: 15%
• E: 10%

システム全体を制御するために必要な最小人数は、30 + 35 = 55人です。必要な最小人数は2人であり、したがって中本係数は2です。

システムの中本係数が20である場合、少なくとも20人が力を合わせてシステムを制御する必要があります。このシステムは非常に分散化されています。

係数が高いほど、分散度が高くなり、逆もまた然りです。

提案提出者の多様性（シャノン多様性指数）

複数の測定手法があります。一つは、提出された提案の集中度を評価するためにHHIを使用し、集中度が高いほど多様性が低くなります。

別のアプローチでは、シャノン多様性指数.

期間中に以下の提案数を提出した4人の提案者を想定してください：

• 提案者Aは5つの提案を提出しました
• 提案者Bは3つの提案を提出しました
• 提案者Cは2つの提案を提出しました
• 提案者Dは1つの提案を提出しました

次に、各提案者からの提案の数の割合を、提案の合計数で計算します。

提案の総数は：5 + 3 + 2 + 1 = 115

各提案者の比率は次の通りです:

• A:≈ 0.4545
• B：≈ 0.2727
• C：≈ 0.1818
• D：≈ 0.0909

次に、各比率の自然対数を計算します（電卓の「ln」ボタンを使用して）。

• A：−0.7885
• B：−1.2993
• C：−1.7047
• D：−2.3979

次に、それぞれの比率に対応する対数値を掛け合わせます。

• A: 0.4545 × −0.7885 ≈ −0.3582
• B：0.2727 × −1.2993 ≈ −0.3540
• C：0.1818 × −1.7047 ≈ −0.3090
• D：0.0909 × −2.3979 ≈ −0.2171

最後に、すべての値を合計します：結果は1.2383です。より高い値は、システム内の多様性が高いことを示しています。HHIと比較して、シャノン指数はより直感的です。特に多様性が高い場合には、差異をよりよく強調します（HHIでは、より小さい値がより分散を示します）。

ジニ係数

これはグラフ表示に非常に適した指標であり、手順は次のとおりです。通常、リソースの分布を評価するために使用されます。たとえば、組織が複数のプロジェクトを持っている場合、ジニ係数を使用してリソースが均等に分布しているかどうかを理解することができます。賃金や労働条件などの要因を分析することもできます。複数の値が同一である場合、グラフ上で直線を形成します。

1. 各メンバーの投票権の比率をリストにする：

まず、各メンバーの投票権の割合を知る必要があります。たとえば、5人のメンバーがいる場合、彼らの投票権の割合は次のようなものになるかもしれません:

• A: 40%
• B: 30%
• C: 15%
• D: 10%
• E: 5%

1. 投票力によって昇順で並べ替えられました：

これらの投票力比率を小さい順に並べ替えて、不平等をより簡単に見ることができます。

• E: 5%
• D: 10%
• C: 15%
• B: 30%
• A: 40%

1. 累積投票権の比率を計算します:

今、私たちは最小のメンバーから始めて、1つずつ足していくことで、各メンバーの累積投票権の比率を計算します。

• E: 5%
• E + D: 5% + 10% = 15%
• E + D + C: 5% + 10% + 15% = 30%
• E + D + C + B: 5% + 10% + 15% + 30% = 60%
• E + D + C + B + A: 5% + 10% + 15% + 30% + 40% = 100%

これらの累積値 - 5、15、30、60、および100 - はグラフにプロットできます（左下から右上に）。

組織内で投票力が均等に分配されている場合、このラインは直線に近づきます。曲線が下方に曲がるほど、投票の分配における不平等がより深刻になります。

Zスコア分散化メトリック

Z-スコア分散メトリックは、個々の力（例：投票権）がシステム内の他の人々の平均的な力とどれだけ一致するかを決定するために使用されます。それは次の質問に答えます：“他の全員と比較して個々の力は平均レベルからどれだけ遠いか？”

Zスコアは正または負の値になる可能性があります

• Z-Scoreが0に非常に近い場合、それはその人のパワーシェアが他の人とほぼ同じであることを意味します。
• Zスコアが0から大きく逸脱する場合、その人の力は平均レベルとは大きく異なることを意味します。彼の力が非常に大きいか、非常に小さいかのいずれかです。

これは統計指標であり、給与構造などのデータを特定するためにも使用されることがあります。

5人のメンバーがいて、彼らの投票力の割合は次のとおりです：

• A: 40%
• B：25%
• C：15%
• D：10%
• E：10%

平均投票力：

• 平均 = 20%

各個人のパワー差を計算します:

次に、各メンバーの力が平均からどれだけ異なるかを見る必要があります。

例えば:

• A：40% − 20% = 20%
• B：25% − 20% = 5%
• C：15% − 20% = −5%
• D：10% − 20% = −10%
• E：10% − 20% = −10%

標準偏差を計算する：標準偏差は、各メンバーの投票力が平均からの偏差を表すために使用されます。

標準偏差は、すべての二乗数の平均を取り、その平方根を求めたものです。

各個人の偏差を標準偏差で割ります。例えば、Dの偏差が-10％で、標準偏差が11.4％の場合、Zスコアは次のようになります:

-10 / 11.4 = −0.88

ただ、なぜ単に違いを見ないのですか？

• Zスコアは標準化を提供します。例えば、異なるDAO組織を比較する際に、投票権の10%の違いは類似して見えるかもしれませんが、Zスコアに変換することで組織間で直接比較できます。
• Zスコアは相対的な差を示します。たとえば、Dの偏差が−10％のままであるが、全体の電力分布の変化によって標準偏差が変化した場合、DのZスコアも変化し、これらの動態を反映します。

それは給与変化を分析するためにも使用できます。たとえば、会社全体の給与の標準偏差が一般的な昇給によって増加する中、個人の給与が変わらずに残る場合、Z-スコアはその個人の給与が会社平均に対して実質的にどのように変化したかを明らかにすることができます。

Z-スコアはDAOの投票分析には理想的ではないかもしれませんが、プロジェクトのリソース配分や個人の貢献の変化を評価するためには有用です。

投票力の動的変化

投票力モビリティ指数

この指標は、システム内のメンバー間でどれだけ投票権が「移動する」かを測定します。投票権が一部の人々の手に一貫して集中している場合、それは制限された参加機会を持つ硬直した権力構造を示しています。投票権が頻繁にメンバー間で移動する場合、それは全員が参加する機会を持つ「活発な」システムを示し、より公正で分散化されたシステムにつながります。

Q1とQ2の投票権の分配は次のように仮定される：

• 第一四半期
  • Aの投票権利: 40%
  • Bの投票権：30%
  • Cの投票権：30%
• 第二四半期
  • Aの投票権：35%
  • Bの投票権：40%
  • Cの投票権: 25%

ステップ2：各メンバーの投票力の変化を計算する

各メンバーの変動今回は第2四半期の投票権から第1四半期の投票権を差し引いたものです：

• Aの変化：35％-40％= -5％（5％減少）
• Bの変化：40％- 30％= +10％（10％増加）
• Cの変化：25% - 30% = -5%（5%減少）

ステップ3：すべてのメンバーの変更を合計に加える

このステップでは、増加または減少に関係なく、変化の絶対値（サイズのみを考慮）をすべて合計し、システム全体の「投票力移動指数」を取得します。

• Aの変化の絶対値：5%
• Bの変化量の絶対値：10%
• Cの変化の絶対値：5%

変動合計 = 5% + 10% + 5% = 20%

この20％は「投票力モビリティ指数」です。システム内の投票権の20％が2つの四半期の間に変更されたと述べています。

この概念はZスコアに非常に似ており、標準偏差を追加して変動率を確認することもできます。

累積投票権の変更

最も投票権を持つ「トップメンバー」を見て、彼らの投票権の割合が増えているかどうかを確認します。これらのトップメンバーの割合がますます大きくなっている場合、システム内の権力がより集中していることを意味します。変化がほとんどない場合、システムの権力はまだ分散しており、全員の投票権は比較的均等です。

Q1とQ2の投票権データがあると仮定します。

• 第1四半期
  • Aの投票力: 40%
  • Bの投票権力: 25%
  • Cの投票力：20%
  • Dの投票権力: 10%
  • Eの投票権力：5％
• 第二四半期
  • Aの投票権：45%
  • Bの投票権力：20%
  • Cの投票権力：15％
  • Dの投票力：15％
  • Eの投票権力：5%

私たちは、各四半期のメンバーの投票権を最も大きいものから最も小さいものまで順位付けしています:

• 第1四半期：A>B>C>D>E
• 第2四半期：A＞B＞D＞C＞E

ステップ2：「トップ20％」のメンバーの投票権シェアを計算します

「権力の集中」を観察するために、通常、異なる四半期の「トップメンバー」の累積投票権を見て、それらが増加しているかどうかを確認します。

5人のメンバーの中で、上位20%のメンバーは最も投票権の強い1人(A)です。

• 第一四半期： Aの投票権力 = 40％（上位20％の累積投票権力 = 40％）
• 第二四半期：Aの投票権＝45％（上位20％の累積投票権＝45％）

見てわかるように、トップ20%の投票権シェアはQ1からQ2に増加しました。

ステップ3：「上位40％」のメンバーの投票権を計算します

私たちは、上位40％（5人のメンバーのうち上位2人）の累積シェアも見ることができます。

• 第一四半期：A + B の累積議決権 = 40% + 25% = 65%
• 第2四半期：A + Bの積算投票権＝45% + 20%＝65%

ここでは、上位40％の累積投票力シェアに変化はないことがわかります。

この計算により、表現の変化が単なる投票権の移行であるか、それとも投票権の大きな集中があるかを確認することができます。

資金の透明性

このメトリックは通常厳密に定量化されません。それはしばしば公開された財務報告書を総流動資金と比較するか、開示された詳細レベルを評価することを含みます。主観的で限定的な意義しか持たないにもかかわらず、開示方法、詳細レベル、監査が実施されているかどうかなどの側面は、単純な評価に用いることができます。

意思決定の時

提案が提出される前の準備段階に焦点を当てて意思決定時間を分析するのは通常のアプローチです。

例えば、各提案の「フィードバック収集」フェーズの平均期間を計算します。

投票時間が通常固定されているため、通常は意義がないことが多いですが、すべての投票が非常に迅速に行われるというシナリオがある場合には意義があることがあります（これはまれです）。

共通の時間パラメーター:

• 意見収集時間
• マルチ署名処理時間
• 提案のレビュー時間

ガバナンスに関連するインセンティブメカニズム

インセンティブメカニズムの公正性は、しばしばジニ係数を用いて評価されます。しかし、これには「ガバナンス貢献度」を数量化するという問題がありますが、これは通常、固定された貢献度を比例的なインセンティブに変換することによって解決されます。

ガバナンスの貢献度を定量化することは、長期的な一貫性を保つためには困難です。以下にいくつかの可能な手法を示します:

• 総合貢献スコア = (タスク完了率 × 重み1) + (参加時間 × 重み2) + (意思決定への参加 × 重み3) +…
• (タスク1の重み × タスク1の数量) + (タスク2の重み × タスク2の数量)…

外部関連データには、次のものが含まれます：

• 四半期ごとの総インセンティブ
• 個人が獲得する平均インセンティブ
• Zスコアまたはジニ係数解析を使用して、インセンティブが公正に分配されているか、あるいはわずかな主要参加者の間で過度に集中しているかを判断します。

説明不要の他の指標

• 投票参加率
• 提案承認率
• デモグラフィックプロファイリング：これは年齢、性別、言語などの社会統計学的な統計と似ています。
• ガバナンス攻撃/攻略/反攻撃事例の数

結論

データデルタの裏に隠された真実を探るには、継続的な蓄積と調査が必要です。さまざまなDAOでのガバナンスの経験から学びながら、LXDAOは定量的な手法を用いてガバナンスの手がかりを明らかにしようとしています。この取り組みは、さらなるデータと可能性を探求することを目指しています。この記事がガバナンス分析に興味を持つ方々に有益な示唆を提供することを願っています。

免責事項：

1. この記事は[から転載されましたLXDAO].原題「Ten years of DAO: Unlocking new dimensions of governance and in-depth analysis of key governance indicators」を転送しました。著作権は原著作者に帰属します[LXDAO]. もし転載に異議がある場合は、Gate Learn チームにご連絡ください（gatelearn@Gate.io) 、チームが関連手続きに従ってできるだけ早く対応します。
2. 免責事項：この記事で表現されている意見や考えは、著者個人の見解を表しており、投資助言を構成するものではありません。
3. Gate Learnチームは記事を他の言語に翻訳しました。転載、配布、または翻訳された記事の盗用は、明記されていない限り禁止されています。