Encaminhado o Título Original: Dez anos de DAO: Desbloqueando novas dimensões de governança e análise aprofundada dos principais indicadores de governança
A história das DAOs agora abrange uma década, tendo experimentado um grande crescimento em 2021. Esse modelo organizacional se integrou de forma constante na sociedade, com vários DAOs em grande escala subsequentemente conduzindo experimentos de governança diversificados e expansões, levando ao desenvolvimento de diversos estudos de governança.
Este artigo compila parâmetros de referência que servem como indicadores de governação para analisar diferentes estruturas de governação. Embora cada parâmetro quantifique tipicamente um indicador específico, é importante notar que a importância de cada indicador varia dependendo do tipo de DAO.
Os seguintes indicadores não incluem indicadores relacionados com “complexidade” e “coerência” por enquanto, e a “votação” é usada uniformemente como exemplo. O âmbito de aplicação específico pode ser alargado a vários dados, tais como fundos, media, etc.
É um método amplamente adotado para medir a concentração, nomeado após dois economistas. Calcula a soma das participações de mercado ao quadrado de todas as entidades em um mercado.
Para simplificar, a proporção de cada unidade diferente é multiplicada pelo quadrado.
Por exemplo, A tem 50%, B tem 30% e C tem 20%
50 * 50 = 2500
30 * 30 = 900
20 * 20 = 400
Os três somam 2500 + 900 + 400 = 3800
3800 é o índice de concentração de ABC
Máximo de 10.000 (1 pessoa representa 100%)
Uma variante derivada de HHI, que é basicamente a mesma que HHI, mas considerando que uma situação está em um DAO específico, como OP, diferentes instituições de governança terão pesos diferentes. Portanto, a pontuação para cada representante deve ser ajustada com base em seus pesos respectivos.
Por exemplo:
Se um representante tem um peso de 300 pontos, mas está envolvido tanto na Casa dos Tokens como na Casa dos Cidadãos, o seu peso total seria:
O seu peso total é:
30032.33% + 30034.59% = 200.76
Uma vez que este cálculo se refere a indicadores de governança, não leva em conta todos os representantes, apenas aqueles que participam na governança. Consequentemente, quando a atividade de governança da comunidade diminui, também pode resultar num aumento do valor do índice.
Principalmente focado numa pergunta: Quantos participantes são necessários para controlar todo o sistema?
Esta pergunta é muito interessante e, na verdade, também é muito útil para as estratégias do mercado de capitais.
Se houver 5 pessoas no sistema, os seus direitos de voto são:
O número mínimo de pessoas necessárias para controlar todo o sistema é 30 + 35 = 55. O número mínimo de pessoas necessárias é 2, portanto, o coeficiente de Nakamoto é 2.
Se o coeficiente Nakamoto de um sistema for 20, isso significa que pelo menos 20 pessoas precisam se unir para controlar o sistema. Este sistema é muito descentralizado.
Quanto maior o coeficiente, maior o grau de descentralização, e vice-versa.
Existem várias abordagens de medição. Uma utiliza o HHI acima para avaliar a concentração das propostas apresentadas; quanto maior a concentração, menor a diversidade.
Outra abordagem utiliza o Índice de Diversidade de Shannon.
Suponha que haja 4 submissões de propostas, que submeteram o seguinte número de propostas ao longo de um período de tempo:
Em seguida, calcule a proporção do número de propostas de cada proponente para o número total de propostas.
O número total de propostas é: 5 + 3 + 2 + 1 = 115
A proporção de cada proponente é:
A seguir, calcule o logaritmo natural de cada razão (usando o botão "ln" em uma calculadora):
A seguir, multiplique cada proporção pelo seu valor logarítmico correspondente:
Finalmente, some todos os valores: o resultado é 1,2383. Um valor mais alto indica uma maior diversidade no sistema. Comparado ao HHI, o Índice de Shannon é mais intuitivo, especialmente em casos de alta diversidade, pois destaca melhor as diferenças (com o HHI, um valor menor corresponde a uma maior dispersão).
Este é um índice muito adequado para representação gráfica. Os passos são os seguintes. Geralmente é usado para avaliar a distribuição de recursos. Por exemplo, quando uma organização tem vários projetos, o índice Gini pode ser usado para entender se os recursos estão distribuídos de forma uniforme. Também pode analisar fatores como salários e condições de trabalho. Se vários valores forem idênticos, eles formarão uma linha reta no gráfico.
Primeiro, você precisa saber a proporção do poder de voto que cada membro tem. Por exemplo, se houver 5 membros, as proporções do seu poder de voto podem ser:
Ordene estas proporções de poder de voto do menor para o maior para que possamos ver a desigualdade mais facilmente:
Agora, calculamos as proporções cumulativas do poder de voto de cada membro, começando com o menor e somando um por um:
Estes valores cumulativos - 5, 15, 30, 60 e 100 - podem ser plotados num gráfico (do canto inferior esquerdo para o canto superior direito).
Quando o poder de voto é distribuído de forma equitativa dentro de uma organização, esta linha aproxima-se de uma linha diagonal reta. Quanto mais a curva se inclina para baixo, mais severa é a desigualdade na distribuição de votos.
O Z-Score Decentralized Metric é usado para determinar o quão próximo o poder de um indivíduo (por exemplo, direitos de voto) em um sistema se alinha com o poder médio dos outros no sistema. Ele responde à pergunta: “Quão distante está o poder de um indivíduo do nível médio em comparação com todos os outros?”
O Z-Score pode ser positivo ou negativo
Este é um índice estatístico que também pode ser usado para identificar dados como a estrutura salarial, etc.
Suponha que existam 5 membros e suas proporções de poder de voto são:
Poder de voto médio:
Calcular a diferença de poder de cada indivíduo:
A seguir, precisamos ver quanto o poder de cada membro difere da média.
Por exemplo:
Calcular desvio padrão: O desvio padrão é usado para expressar o desvio do poder de voto de cada membro em relação à média.
O desvio padrão é a média de todos os números ao quadrado e depois tira a raiz quadrada.
Divida o desvio de cada indivíduo pelo desvio padrão. Por exemplo, se o desvio de D é −10% e o desvio padrão é 11,4%, o Z-Score é:
-10 / 11.4 = −0.88
Mas por que não apenas olhar para a diferença?
Também pode ser usado para analisar mudanças salariais. Por exemplo, se o salário de uma pessoa permanece inalterado enquanto o desvio padrão dos salários em toda a empresa aumenta devido a um aumento salarial geral, o Z-Score pode revelar como o salário individual mudou efetivamente em relação à média da empresa.
Embora o Z-Score possa não ser ideal para analisar votações em DAOs, é valioso para avaliar mudanças na alocação de recursos do projeto ou contribuições individuais.
Índice de Mobilidade do Poder de Voto
Este índice mede o quanto o poder de voto 'se move' entre os membros de um sistema. Se o poder de voto permanecer consistentemente concentrado nas mãos de poucos, isso sugere uma estrutura de poder rígida com oportunidades limitadas de participação. Se o poder de voto mudar frequentemente entre os membros, isso indica um sistema 'ativo' onde todos têm a chance de participar, levando a um sistema mais justo e descentralizado.
Suponha que esta seja a distribuição dos direitos de voto no primeiro e segundo trimestres:
Passo 2: Calcular a mudança no poder de voto para cada membro
Variação de cada membro Esta é a potência de voto no segundo trimestre menos a potência de voto no primeiro trimestre:
Passo 3: Adicione as alterações de todos os membros juntos
Neste passo, juntamos o valor absoluto da mudança de todos (independentemente de aumentar ou diminuir, apenas consideramos o tamanho) e somamo-los para obter o 'Índice de Mobilidade do Poder de Voto' de todo o sistema.
Mudança total = 5% + 10% + 5% = 20%
Estes 20% representam o "Índice de Mobilidade do Poder de Voto". Diz-se que 20% do poder de voto no sistema mudou entre os dois trimestres.
Este conceito é semelhante ao Z-Score é muito semelhante, e também pode adicionar desvio padrão para ver a taxa de mudança.
Alterações no poder de voto acumulado
Olhamos para os “membros principais” com mais poder de voto para ver se a sua participação no poder de voto está a aumentar. Se as participações desses membros principais estiverem a ficar cada vez maiores, significa que o poder no sistema está a ficar cada vez mais concentrado; se não houver muita mudança, significa que o poder do sistema ainda está disperso e os direitos de voto de todos são relativamente iguais.
Suponha que temos dados de poder de voto para o primeiro trimestre e o segundo trimestre:
Classificamos o poder de voto de cada trimestre de membro do maior para o menor:
Passo 2: Calcular a participação do poder de voto dos membros do 'top 20%'
Para observar a "concentração de poder", normalmente olhamos para o poder de voto cumulativo desses "membros de topo" em diferentes quadrantes para ver se eles estão aumentando.
Entre os 5 membros, os 20% principais dos membros são o 1 membro com o maior poder de voto (A).
Como pode ser visto, a participação de poder de voto dos 20% principais aumentou do Q1 ao Q2.
Passo 3: Calcular a participação de voto dos membros do "top 40%"
Também podemos olhar para a participação acumulada dos 40% principais (de 5 membros, isso é os 2 principais).
Aqui você pode ver que não há alteração na participação acumulada do poder de voto dos 40% principais.
Este cálculo permite-lhe ver se uma mudança como a representação é simplesmente uma mudança nos direitos de voto, ou se existe uma grande concentração de votos.
Esta métrica geralmente não é rigidamente quantificada. Muitas vezes envolve a comparação de relatórios financeiros publicados com fundos líquidos totais ou avaliando o nível de detalhe divulgado. Embora subjetivos e de significado limitado, aspectos como o método de divulgação, o nível de detalhe e se as auditorias são realizadas ainda podem ser usados para uma avaliação simples.
A abordagem habitual para analisar o tempo de tomada de decisão centra-se na fase de preparação antes da submissão das propostas.
Por exemplo, calcular a duração média da fase de "coleta de feedback" para cada proposta.
Uma vez que o período de votação é muitas vezes fixo, a sua medição geralmente não tem significado, a menos que exista um cenário em que todos os votos são consistentemente expressos muito rapidamente (o que é raro).
Parâmetros de tempo comuns:
A equidade dos mecanismos de incentivo é frequentemente avaliada usando o Índice de Gini. No entanto, isso requer resolver o problema de quantificar a "contribuição de governança", o que geralmente é feito convertendo contribuições fixas em incentivos proporcionais.
Quantificar as contribuições para a governança é desafiador para uma consistência de longo prazo. Abaixo estão algumas abordagens possíveis:
Os dados externamente relevantes incluem:
Explorar a verdade oculta por trás dos deltas de dados requer acumulação e investigação contínuas. Enquanto aprende com as experiências de governança em vários DAOs, a LXDAO também está tentando esclarecer pistas de governança por meio de métodos quantitativos, lançando as bases para a análise de desempenho do DAO. Este esforço visa explorar dados adicionais e possibilidades. Esperançosamente, este artigo fornecerá informações úteis para aqueles interessados na análise de governança.
Encaminhado o Título Original: Dez anos de DAO: Desbloqueando novas dimensões de governança e análise aprofundada dos principais indicadores de governança
A história das DAOs agora abrange uma década, tendo experimentado um grande crescimento em 2021. Esse modelo organizacional se integrou de forma constante na sociedade, com vários DAOs em grande escala subsequentemente conduzindo experimentos de governança diversificados e expansões, levando ao desenvolvimento de diversos estudos de governança.
Este artigo compila parâmetros de referência que servem como indicadores de governação para analisar diferentes estruturas de governação. Embora cada parâmetro quantifique tipicamente um indicador específico, é importante notar que a importância de cada indicador varia dependendo do tipo de DAO.
Os seguintes indicadores não incluem indicadores relacionados com “complexidade” e “coerência” por enquanto, e a “votação” é usada uniformemente como exemplo. O âmbito de aplicação específico pode ser alargado a vários dados, tais como fundos, media, etc.
É um método amplamente adotado para medir a concentração, nomeado após dois economistas. Calcula a soma das participações de mercado ao quadrado de todas as entidades em um mercado.
Para simplificar, a proporção de cada unidade diferente é multiplicada pelo quadrado.
Por exemplo, A tem 50%, B tem 30% e C tem 20%
50 * 50 = 2500
30 * 30 = 900
20 * 20 = 400
Os três somam 2500 + 900 + 400 = 3800
3800 é o índice de concentração de ABC
Máximo de 10.000 (1 pessoa representa 100%)
Uma variante derivada de HHI, que é basicamente a mesma que HHI, mas considerando que uma situação está em um DAO específico, como OP, diferentes instituições de governança terão pesos diferentes. Portanto, a pontuação para cada representante deve ser ajustada com base em seus pesos respectivos.
Por exemplo:
Se um representante tem um peso de 300 pontos, mas está envolvido tanto na Casa dos Tokens como na Casa dos Cidadãos, o seu peso total seria:
O seu peso total é:
30032.33% + 30034.59% = 200.76
Uma vez que este cálculo se refere a indicadores de governança, não leva em conta todos os representantes, apenas aqueles que participam na governança. Consequentemente, quando a atividade de governança da comunidade diminui, também pode resultar num aumento do valor do índice.
Principalmente focado numa pergunta: Quantos participantes são necessários para controlar todo o sistema?
Esta pergunta é muito interessante e, na verdade, também é muito útil para as estratégias do mercado de capitais.
Se houver 5 pessoas no sistema, os seus direitos de voto são:
O número mínimo de pessoas necessárias para controlar todo o sistema é 30 + 35 = 55. O número mínimo de pessoas necessárias é 2, portanto, o coeficiente de Nakamoto é 2.
Se o coeficiente Nakamoto de um sistema for 20, isso significa que pelo menos 20 pessoas precisam se unir para controlar o sistema. Este sistema é muito descentralizado.
Quanto maior o coeficiente, maior o grau de descentralização, e vice-versa.
Existem várias abordagens de medição. Uma utiliza o HHI acima para avaliar a concentração das propostas apresentadas; quanto maior a concentração, menor a diversidade.
Outra abordagem utiliza o Índice de Diversidade de Shannon.
Suponha que haja 4 submissões de propostas, que submeteram o seguinte número de propostas ao longo de um período de tempo:
Em seguida, calcule a proporção do número de propostas de cada proponente para o número total de propostas.
O número total de propostas é: 5 + 3 + 2 + 1 = 115
A proporção de cada proponente é:
A seguir, calcule o logaritmo natural de cada razão (usando o botão "ln" em uma calculadora):
A seguir, multiplique cada proporção pelo seu valor logarítmico correspondente:
Finalmente, some todos os valores: o resultado é 1,2383. Um valor mais alto indica uma maior diversidade no sistema. Comparado ao HHI, o Índice de Shannon é mais intuitivo, especialmente em casos de alta diversidade, pois destaca melhor as diferenças (com o HHI, um valor menor corresponde a uma maior dispersão).
Este é um índice muito adequado para representação gráfica. Os passos são os seguintes. Geralmente é usado para avaliar a distribuição de recursos. Por exemplo, quando uma organização tem vários projetos, o índice Gini pode ser usado para entender se os recursos estão distribuídos de forma uniforme. Também pode analisar fatores como salários e condições de trabalho. Se vários valores forem idênticos, eles formarão uma linha reta no gráfico.
Primeiro, você precisa saber a proporção do poder de voto que cada membro tem. Por exemplo, se houver 5 membros, as proporções do seu poder de voto podem ser:
Ordene estas proporções de poder de voto do menor para o maior para que possamos ver a desigualdade mais facilmente:
Agora, calculamos as proporções cumulativas do poder de voto de cada membro, começando com o menor e somando um por um:
Estes valores cumulativos - 5, 15, 30, 60 e 100 - podem ser plotados num gráfico (do canto inferior esquerdo para o canto superior direito).
Quando o poder de voto é distribuído de forma equitativa dentro de uma organização, esta linha aproxima-se de uma linha diagonal reta. Quanto mais a curva se inclina para baixo, mais severa é a desigualdade na distribuição de votos.
O Z-Score Decentralized Metric é usado para determinar o quão próximo o poder de um indivíduo (por exemplo, direitos de voto) em um sistema se alinha com o poder médio dos outros no sistema. Ele responde à pergunta: “Quão distante está o poder de um indivíduo do nível médio em comparação com todos os outros?”
O Z-Score pode ser positivo ou negativo
Este é um índice estatístico que também pode ser usado para identificar dados como a estrutura salarial, etc.
Suponha que existam 5 membros e suas proporções de poder de voto são:
Poder de voto médio:
Calcular a diferença de poder de cada indivíduo:
A seguir, precisamos ver quanto o poder de cada membro difere da média.
Por exemplo:
Calcular desvio padrão: O desvio padrão é usado para expressar o desvio do poder de voto de cada membro em relação à média.
O desvio padrão é a média de todos os números ao quadrado e depois tira a raiz quadrada.
Divida o desvio de cada indivíduo pelo desvio padrão. Por exemplo, se o desvio de D é −10% e o desvio padrão é 11,4%, o Z-Score é:
-10 / 11.4 = −0.88
Mas por que não apenas olhar para a diferença?
Também pode ser usado para analisar mudanças salariais. Por exemplo, se o salário de uma pessoa permanece inalterado enquanto o desvio padrão dos salários em toda a empresa aumenta devido a um aumento salarial geral, o Z-Score pode revelar como o salário individual mudou efetivamente em relação à média da empresa.
Embora o Z-Score possa não ser ideal para analisar votações em DAOs, é valioso para avaliar mudanças na alocação de recursos do projeto ou contribuições individuais.
Índice de Mobilidade do Poder de Voto
Este índice mede o quanto o poder de voto 'se move' entre os membros de um sistema. Se o poder de voto permanecer consistentemente concentrado nas mãos de poucos, isso sugere uma estrutura de poder rígida com oportunidades limitadas de participação. Se o poder de voto mudar frequentemente entre os membros, isso indica um sistema 'ativo' onde todos têm a chance de participar, levando a um sistema mais justo e descentralizado.
Suponha que esta seja a distribuição dos direitos de voto no primeiro e segundo trimestres:
Passo 2: Calcular a mudança no poder de voto para cada membro
Variação de cada membro Esta é a potência de voto no segundo trimestre menos a potência de voto no primeiro trimestre:
Passo 3: Adicione as alterações de todos os membros juntos
Neste passo, juntamos o valor absoluto da mudança de todos (independentemente de aumentar ou diminuir, apenas consideramos o tamanho) e somamo-los para obter o 'Índice de Mobilidade do Poder de Voto' de todo o sistema.
Mudança total = 5% + 10% + 5% = 20%
Estes 20% representam o "Índice de Mobilidade do Poder de Voto". Diz-se que 20% do poder de voto no sistema mudou entre os dois trimestres.
Este conceito é semelhante ao Z-Score é muito semelhante, e também pode adicionar desvio padrão para ver a taxa de mudança.
Alterações no poder de voto acumulado
Olhamos para os “membros principais” com mais poder de voto para ver se a sua participação no poder de voto está a aumentar. Se as participações desses membros principais estiverem a ficar cada vez maiores, significa que o poder no sistema está a ficar cada vez mais concentrado; se não houver muita mudança, significa que o poder do sistema ainda está disperso e os direitos de voto de todos são relativamente iguais.
Suponha que temos dados de poder de voto para o primeiro trimestre e o segundo trimestre:
Classificamos o poder de voto de cada trimestre de membro do maior para o menor:
Passo 2: Calcular a participação do poder de voto dos membros do 'top 20%'
Para observar a "concentração de poder", normalmente olhamos para o poder de voto cumulativo desses "membros de topo" em diferentes quadrantes para ver se eles estão aumentando.
Entre os 5 membros, os 20% principais dos membros são o 1 membro com o maior poder de voto (A).
Como pode ser visto, a participação de poder de voto dos 20% principais aumentou do Q1 ao Q2.
Passo 3: Calcular a participação de voto dos membros do "top 40%"
Também podemos olhar para a participação acumulada dos 40% principais (de 5 membros, isso é os 2 principais).
Aqui você pode ver que não há alteração na participação acumulada do poder de voto dos 40% principais.
Este cálculo permite-lhe ver se uma mudança como a representação é simplesmente uma mudança nos direitos de voto, ou se existe uma grande concentração de votos.
Esta métrica geralmente não é rigidamente quantificada. Muitas vezes envolve a comparação de relatórios financeiros publicados com fundos líquidos totais ou avaliando o nível de detalhe divulgado. Embora subjetivos e de significado limitado, aspectos como o método de divulgação, o nível de detalhe e se as auditorias são realizadas ainda podem ser usados para uma avaliação simples.
A abordagem habitual para analisar o tempo de tomada de decisão centra-se na fase de preparação antes da submissão das propostas.
Por exemplo, calcular a duração média da fase de "coleta de feedback" para cada proposta.
Uma vez que o período de votação é muitas vezes fixo, a sua medição geralmente não tem significado, a menos que exista um cenário em que todos os votos são consistentemente expressos muito rapidamente (o que é raro).
Parâmetros de tempo comuns:
A equidade dos mecanismos de incentivo é frequentemente avaliada usando o Índice de Gini. No entanto, isso requer resolver o problema de quantificar a "contribuição de governança", o que geralmente é feito convertendo contribuições fixas em incentivos proporcionais.
Quantificar as contribuições para a governança é desafiador para uma consistência de longo prazo. Abaixo estão algumas abordagens possíveis:
Os dados externamente relevantes incluem:
Explorar a verdade oculta por trás dos deltas de dados requer acumulação e investigação contínuas. Enquanto aprende com as experiências de governança em vários DAOs, a LXDAO também está tentando esclarecer pistas de governança por meio de métodos quantitativos, lançando as bases para a análise de desempenho do DAO. Este esforço visa explorar dados adicionais e possibilidades. Esperançosamente, este artigo fornecerá informações úteis para aqueles interessados na análise de governança.