एनएफटी मार्केट्स की गतिशीलता का मूल्यांकन और मात्रा निर्धारित करने के लिए एक डेटा साइंस दृष्टिकोण।

"एनएफटी नेटवर्क ग्राफ विश्लेषण एनएफटी संग्रह के मूल्यांकन के तरीके को बेहतर बनाने के लिए एक उपयोगी उपकरण हो सकता है।"

परिचय

ब्लॉकचेन डाटा साइंस का अगला फ्रंटियर है। ब्लॉकचैन लेनदेन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं और डेटा वैज्ञानिक केवल इन नए और दिलचस्प बाजारों का अध्ययन करना शुरू कर रहे हैं। चेन चैंप्स के लिए एक सह-संस्थापक और डेटा साइंस लीड के रूप में , एआई संचालित रीयल-टाइम एनएफटी मार्केटप्लेस, मैं एनएफटी मार्केट्स का वर्णन करने के लिए तकनीकों की खोज कर रहा हूं। यह विश्लेषण WAX ब्लॉकचेन के डेटा का उपयोग करता है लेकिन उपयोग की जाने वाली तकनीकों को अन्य ब्लॉकचेन पर लागू किया जा सकता है। एनएफटी लेनदेन [1, 2] का वर्णन करने के लिए नेटवर्क ग्राफ और सोशल नेटवर्क विश्लेषण का उपयोग करने वाले काम का एक बढ़ता हुआ निकाय है। मैं इस विषय पर विस्तार करना चाहता हूं और एनएफटी नेटवर्क ग्राफ विश्लेषण की नई विशेषताओं को परिभाषित करना चाहता हूं।

वैक्स क्यों?

ज्यादातर राडार के तहत उड़ते हुए, WAX एनएफटी के लिए सबसे सक्रिय ब्लॉकचेन है। लेखन के रूप में, शीर्ष 10 सबसे सक्रिय ब्लॉकचैन डैप में से तीन WAX पर हैं (गेम एलियन वर्ल्ड्स सहित, जो नंबर 1 है)। ब्लॉकचेन पर कई उपयोगकर्ता एक से अधिक संग्रह में शामिल हैं। संग्रहों को आपस में जोड़ने वाले ग्राफ़ का निर्माण करके, हमें यह पता चलता है कि कौन से संग्रह लोकप्रिय हैं और कौन से संग्रह समान उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। नीचे दिया गया ग्राफ़ कई संग्रहों को खरीदने/बेचने वाले उपयोगकर्ताओं द्वारा एक साथ लिंक किए गए संग्रह दिखाता है। यह WAX Blockchan पर NFT बाजारों के लिए संग्रह की गतिशीलता का शिथिल रूप से प्रतिनिधित्व करता है।

उपरोक्त ग्राफ में 167 नोड (संग्रह) और 791 किनारे (संग्रह के बीच संबंध) हैं। नोड का आकार डिग्री सेंट्रलिटी माप का उपयोग करके निर्धारित किया जाता है, जो सीधे इससे जुड़े नोड्स के अंश के अनुपात में होता है। लौवेन कम्युनिटी डिटेक्शन एल्गोरिथम का उपयोग करते हुए, ग्राफ को तीन समुदायों में विभाजित किया गया है। ब्लू नोड्स ज्यादातर डिजिटल संग्रहणीय संग्रह हैं, जबकि अन्य दो ज्यादातर प्ले-टू-अर्न (पी2ई) गेम हैं।

संग्रह

नए संग्रहों की खोज करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है और उपयोगकर्ताओं के लिए खुद को शिक्षित करना महत्वपूर्ण है। दुर्भाग्य से, उपयोगकर्ता, बिक्री की मात्रा, न्यूनतम मूल्य आदि जैसे मेट्रिक्स आसानी से हेरफेर किए जाते हैं और भ्रामक हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक अच्छी तरह से समन्वित पंप-एंड-डंप घोटाला बढ़ते मेट्रिक्स का भ्रम दे सकता है जो कि वैध आपूर्ति-और-मांग गतिशीलता से अलग करना असंभव है। एनएफटी संग्रह का मूल्यांकन करने के तरीके को बेहतर बनाने के लिए एनएफटी नेटवर्क ग्राफ विश्लेषण एक उपयोगी उपकरण हो सकता है।

असामान्य विशेषताओं के लिए रेखांकन का नेत्रहीन विश्लेषण किया जा सकता है, जैसे नीचे दिए गए फार्मर्स वर्ल्ड ग्राफ में दिखाई देने वाले हब और उपग्रह ।

मैंने मेट्रिक्स की एक सूची तैयार की है जिसे एनएफटी नेटवर्क ग्राफ विश्लेषण दृष्टिकोण का उपयोग करके निकाला जा सकता है। इसमे शामिल है:

• लेन-देन खातों की संख्या — किसी दिए गए सप्ताह में खरीदने या बेचने वाले खातों की संख्या
• कनेक्शन की संख्या — खातों के बीच लिंक की संख्या
• नेटवर्क घनत्व - लेन-देन खातों की संख्या / कनेक्शनों की संख्या
• व्यास - ग्राफ में दो जुड़े हुए नोड्स के बीच सबसे बड़ी दूरी।
• औसत पारस्परिकता - एक संख्या जो उन खातों के अंश का प्रतिनिधित्व करती है जो एक दूसरे को खरीद और बेच रहे हैं।
• बहुसंख्यक गतिविधि सीमा - ग्राफ में सभी गतिविधि के 50% के लिए लेखांकन नोड्स की संख्या
• त्रिभुजों में खातों का प्रतिशत - एक त्रिकोण एक साथ जुड़े तीन उपयोगकर्ताओं को संदर्भित करता है।
• ख़रीदने वाले केंद्रों की संख्या - एक ऐसा केंद्र जहां सभी खरीदारी गतिविधियां 1% से अधिक किनारों के लिए होती हैं लेकिन बहुत कम या कोई बिक्री नहीं होती है।
• विक्रय केंद्रों की संख्या — एक ऐसा केंद्र जहां बिक्री किनारों के 1% से अधिक होती है लेकिन बहुत कम या कोई खरीदारी नहीं होती है।
• एनएफटी खरीदने वाले खातों का% - पिछले सप्ताह में उस संग्रह में एनएफटी खरीदने वाले खातों की संख्या
• एनएफटी बेचने वाले खातों का% - पिछले सप्ताह में उस संग्रह में एनएफटी बेचने वाले खातों की संख्या

प्रत्येक एनएफटी नेटवर्क ग्राफ अद्वितीय है और उस संग्रह के बारे में एक कहानी बताता है। अकेले दृश्य से, कुछ महत्वपूर्ण विशेषताओं जैसे संरचना, घनत्व, उपयोगकर्ताओं की संख्या के साथ-साथ हब, डिस्कनेक्ट किए गए घटकों आदि जैसी विसंगतियों का पता लगा सकते हैं। दृश्य से गुणात्मक अंतर्दृष्टि के अलावा, मैंने कई मात्रात्मक मैट्रिक्स का उपयोग करके गणना की है ऊपर परिभाषित सूची।

निष्कर्ष

उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने और विश्वास बनाने के लिए एनएफटी बाजारों में पारदर्शिता महत्वपूर्ण होगी। जबकि 2022 एनएफटी के लिए अच्छा नहीं रहा है, यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि यह तकनीक नई है और इसमें भारी परिवर्तनकारी क्षमता है। विश्वास अर्जित करने के लिए यह महत्वपूर्ण है कि नए मेट्रिक्स विकसित किए जाएं और वे प्रत्येक संग्रह की वास्तविक गतिशीलता का वर्णन करें। मेरा मानना ​​है कि एक बार जब उपयोगकर्ताओं के पास वे उपकरण हो जाते हैं जिनकी उन्हें एक संग्रह में विश्वास करने की आवश्यकता होती है, तो हम प्रौद्योगिकी को अधिक व्यापक रूप से अपनाते हुए देखना शुरू कर देंगे।

जेसन श्वार्ट्ज कैनेडियन आधारित एनएफटी मार्केटप्लेस चेन चैंप्स के सह-संस्थापक हैं , जो रीयल-टाइम एनएफटी लाइव फीड्स और एआई मूल्य निर्धारण भविष्यवाणियों में माहिर हैं। इन तकनीकों को अन्य ब्लॉकचेन पर लागू करने के इच्छुक हैं? मुझे एक लाइन ड्रॉप करें ।

संदर्भ

[1] नादिनी, एम।, एलेसेंड्रेटी, एल।, डि गियासिंटो, एफ। एट अल। एनएफटी क्रांति का मानचित्रण: बाजार के रुझान, व्यापार नेटवर्क और दृश्य विशेषताएं। विज्ञान प्रतिनिधि 11 , 20902 (2021)।https://doi.org/10.1038/s41598-021-00053-8

[2] एस कैसल्स, एट अल, एथेरियम नॉन-फंजिबल टोकन के नेटवर्क: ERC-721 पारिस्थितिकी तंत्र का एक ग्राफ-आधारित विश्लेषण,https://arxiv.org/abs/2110.12545