Нужна ли помощь пользователям криптовалют?

• Исследование лаборатории исследований Пантера показало, что пользователи крипто-валют проявляют высокую привычку к настоящему и низкий фактор скидки, что указывает на сильное предпочтение мгновенному удовлетворению.
• Модель квази-гиперболического дисконтирования, характеризующаяся параметрами, такими как предпочтение настоящего момента (ꞵ) и коэффициент дисконтирования (𝛿), полезна для понимания тенденции людей предпочитать немедленное вознаграждение будущим выгодам, поведение, особенно заметное на рынке криптовалют, который является волатильным и спекулятивным.
• это исследование может быть применено для оптимизации распределения токенов, таких как раздачи, которые служат для награды ранних пользователей, децентрализации управления и продвижения новых продуктов.

введение

Классическая история в легендах стартапов Долины Кремния - это решение PayPal выплачивать людям 10 долларов за использование их продукта. Рассуждение было в том, что если вы могли бы платить людям за вступление, в конечном итоге стоимость сети достигла бы достаточно высокого уровня, чтобы новые люди вступали бесплатно, и вы могли бы прекратить платить. Похоже, это действительно сработало, поскольку PayPal смог прекратить выплаты и продолжить рост, тем самым запустив свои сетевые эффекты.

в крипто мы приняли и расширили этот подход с помощью воздушных капель, платя людям не только за вступление, но обычно за использование наших продуктов в течение некоторого периода.

модель квази-гиперболической дисконтирования

Эйрдропы стали многоаспектным инструментом, используемым для вознаграждения ранних пользователей, децентрализации управления протоколом и, честно говоря, для маркетинга чего-то нового. Формализация критериев распределения стала искусством, особенно при определении, кто должен быть вознагражден, и значения, приписываемого их усилиям. В этом контексте как количество распределенных токенов, так и время их выпуска, часто через механизмы, такие как растяжение во времени или постепенный выпуск, играют значительную роль. Эти решения должны быть обоснованы системным анализом, а не полагаться на догадки, настроение или прецеденты. Использование более количественной структуры обеспечивает справедливость и стратегическое соответствие долгосрочным целям.

the модель квазигиперболической дисконтированияпредоставляет математическую основу для изучения того, как люди принимают решения, связанные с выбором между вознаграждениями в разное время. его применение особенно актуально в областях, где импульсивность и несогласованность со временем значительно влияют на принятие решений, такие как финансовые решения и поведение, связанное со здоровьем

модель определяется двумя параметрами, специфичными для населения: настоящей предвзятостью, ꞵ, и коэффициентом дисконтирования, 𝛿.

предвзятость в настоящем (ꞵ):

этот параметр измеряет склонность людей отдавать предпочтение немедленным вознаграждениям по сравнению с теми, которые находятся далеко от них. Он варьируется от 0 до 1, где значение 1 указывает на отсутствие текущей предвзятости, отражая сбалансированную, временно последовательную оценку будущих вознаграждений. По мере приближения значений к 0 они указывают на все более сильную текущую предвзятость, указывая на усиленное предпочтение немедленных вознаграждений.

например, имея выбор между 50 сегодня или 100 через год, человек с высоким привязкой к настоящему (ближе к 0) предпочтет $50 немедленно, а не будет ждать большую сумму.

коэффициент дисконтирования (𝛿):

Этот параметр описывает скорость, с которой ценность будущих вознаграждений уменьшается по мере увеличения времени до их реализации, учитывая естественное снижение их воспринимаемой ценности с задержкой. Коэффициент дисконтирования более точно определяется на более длительных многолетних интервалах. При оценке двух вариантов в краткосрочной перспективе (менее одного года) этот фактор демонстрирует значительную вариативность, поскольку непосредственные обстоятельства могут непропорционально влиять на восприятие.

для обобщенных популяций исследования показывают, что ставка дисконта обычно составляет около 0,9. однако эта стоимость часто существенно ниже среди групп с тенденциями к азартным играм.Исследованиеуказывает на то, что привычные игроки обычно имеют средний коэффициент дисконтирования немного ниже 0,8, в то время как проблемные игроки склонны иметь коэффициент дисконтирования, близкий к 0,5.

используя вышеуказанные термины, мы можем выразить полезность u получения награды x в момент времени t через следующую формулу:

u(t) = tu(x)

эта модель описывает, как меняется ценность вознаграждения в зависимости от их времени: мгновенные вознаграждения оцениваются с полной полезностью, тогда как будущие вознаграждения снижаются в ценности, учитывая как текущее смещение, так и экспоненциальный распад.

эксперимент

в прошлом году исследовательская лаборатория pantera провела исследование, чтобы количественно оценить поведенческие тенденции пользователей криптовалюты. мы опросили участников двумя простыми вопросами разработанныйопределить их предпочтение к мгновенной оплате по сравнению с получением некоей будущей ценности.

Этот подход помог нам определить представительные значения как для ꞵ, так и для 𝛿. Наши исследования показали, что представительная выборка пользователей криптовалюты проявляет настоящую предвзятость чуть выше 0,4 и заметно низкий коэффициент дисконтирования.

исследование выявило выше среднегоНаличие предвзятости и низкого коэффициента дисконтирования среди пользователей криптовалюты, что указывает на склонность к нетерпению и предпочтение мгновенного удовлетворения перед будущими выгодами.

это можно объяснить несколькими взаимосвязанными факторами в крипто-сфере:

• циклическое поведение рынка: крипто-рынок известен своей волатильностью и циклической природой, часто сопровождающейся быстрыми колебаниями стоимости токенов. Эта периодичность влияет на поведение пользователей, поскольку многие привыкли ориентироваться в этих циклах, вместо принятия более распространенных в традиционной финансовой сфере долгосрочных инвестиционных стратегий. Частые взлеты и падения могут заставить пользователей более круто уменьшать будущие ценности, опасаясь возможных спадов, которые могут уничтожить прибыль.
• стигма вокруг токенов: в опросе специально рассматривались токены и их предполагаемая будущая стоимость, что могло бы подчеркнуть укоренившуюся стигму, связанную с торговлей токенами. Стигма, связанная с периодической и часто спекулятивной природой оценок токенов, подкрепляет осторожный подход к долгосрочным инвестициям в крипто-пространстве. Кроме того, если бы в опросе использовалась фиатная валюта или другая форма вознаграждения, то ставки дисконтирования пользователей криптовалюты могли бы более тесно соответствовать глобальным средним, что указывает на то, что характер вознаграждения может значительно влиять на наблюдаемое снижение стоимости.
• спекулятивная природа крипто-приложений: сегодняшняя крипто-экосистема глубоко укоренилась в спекуляции и торговле, черты, которые преобладают в ее наиболее успешных приложениях. Эта тенденция подчеркивает, что текущие пользователи в основном отдают предпочтение спекулятивным платформам, что отражено в результатах опроса, которые показывают сильное стремление к мгновенным финансовым выгодам.

в то время как результаты исследования могут расходиться с типичными нормами человеческого поведения, они отражают характеристики и тенденции текущей крипто-пользовательской базы. Это различие особенно актуально для проектов, разрабатывающих раздачи и распределения токенов, так как понимание этих уникальных поведенческих особенностей позволяет более стратегически планировать и структурировать систему вознаграждений.

возьмем, к примеру, подход Дрейф, перпс декс на солане, который недавно запустил свой собственный токен, drift. Команда drift включила механизм задержки времени в своей стратегии распределения токенов, предлагая удвоить вознаграждение для пользователей, которые подождут 6 часов после запуска токена, чтобы запросить свою раздачу. Задержка времени была добавлена, чтобы смягчить typicaGate.ioую перегрузку, обычно вызываемую ботами в начале раздачи, и потенциально помочь стабилизировать производительность токена, уменьшив начальный всплеск продавцов.

на самом деле, только7.5k, или 15% (на момент написания), потенциальных участников не дождались 6 часов, чтобы их вознаграждение удвоилось. Исходя из нашего представленного исследования, с удвоенной стоимостью вознаграждения, отклонение могло задержаться на несколько месяцев и статистически должно было успокоить большинство их конечных пользователей.

disclaimer：

1. эта статья перепечатана из [VeradiVerdict]. все авторские права принадлежат оригинальному автору [пол верадиттакит]. если есть возражения к этому перепечатыванию, пожалуйста, свяжитесь с Ворота учатсякоманда и они быстро справятся с этим.
2. отказ от ответственности: мнения и взгляды, выраженные в этой статье, являются исключительно мнением автора и не являются инвестиционными советами.
3. переводы статьи на другие языки выполняются командой Gate.io learn. если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.