Pendekatan Ilmu Data untuk mengevaluasi dan mengukur dinamika Pasar NFT.

“Analisis Grafik Jaringan NFT dapat menjadi alat yang berguna untuk meningkatkan cara evaluasi koleksi NFT.”

pengantar

Blockchain adalah perbatasan berikutnya untuk Ilmu Data. Transaksi Blockchain tersedia untuk umum dan Ilmuwan Data baru mulai mempelajari pasar baru dan menarik ini. Sebagai salah satu pendiri dan Pemimpin Ilmu Data untuk Chain Champs , pasar NFT real-time bertenaga AI, saya telah mengeksplorasi teknik untuk mendeskripsikan Pasar NFT. Analisis ini menggunakan data dari WAX Blockchain tetapi teknik yang digunakan dapat diterapkan ke Blockchain lainnya. Ada semakin banyak pekerjaan yang menggunakan grafik jaringan dan analisis jaringan sosial untuk menggambarkan transaksi NFT [1, 2]. Saya ingin memperluas topik ini dan menentukan karakteristik baru dari Analisis Grafik Jaringan NFT.

Mengapa WAX?

Terbang sebagian besar di bawah radar, WAX adalah blockchain paling aktif untuk NFT. Pada saat penulisan, tiga dari 10 Dapps Blockchain paling aktif ada di WAX (termasuk game Alien Worlds, yang merupakan nomor 1). Banyak pengguna di blockchain terlibat dengan lebih dari satu koleksi. Dengan membuat grafik yang menghubungkan koleksi bersama, kami dapat mengetahui koleksi mana yang populer dan mana yang menarik pengguna serupa. Grafik di bawah menunjukkan koleksi yang ditautkan oleh pengguna yang membeli/menjual beberapa koleksi. Ini secara longgar mewakili dinamika pengumpulan untuk pasar NFT di WAX Blockchan.

Grafik di atas memiliki 167 Node (koleksi) dan 791 Edges (koneksi antar koleksi). Ukuran node ditentukan menggunakan ukuran Degree Centrality, yang sebanding dengan fraksi node yang terhubung langsung dengannya. Menggunakan algoritma deteksi komunitas Louvain, grafik dipartisi menjadi tiga komunitas. Node biru sebagian besar adalah koleksi koleksi digital, sedangkan dua node lainnya sebagian besar adalah game play-to-earn (P2E).

Koleksi

Menemukan koleksi baru dapat menjadi tantangan dan penting bagi pengguna untuk mendidik diri mereka sendiri. Sayangnya, metrik seperti Pengguna, Volume Penjualan, Harga Minimum, dll. mudah dimanipulasi dan dapat menyesatkan. Misalnya, penipuan pump-and-dump yang terkoordinasi dengan baik dapat memberikan ilusi peningkatan metrik yang tidak mungkin dibedakan dari dinamika penawaran dan permintaan yang sah. Analisis Grafik Jaringan NFT dapat menjadi alat yang berguna untuk meningkatkan cara koleksi NFT dievaluasi.

Grafik dapat dianalisis secara visual untuk fitur yang tidak biasa, seperti hub dan satelit yang menampilkan grafik Farmers World di bawah ini.

Saya telah menyusun daftar metrik yang dapat diekstraksi menggunakan pendekatan Analisis Grafik Jaringan NFT. Ini termasuk:

• Number of Transacting Accounts — Jumlah akun yang membeli atau menjual dalam minggu tertentu
• Jumlah Koneksi — Jumlah tautan antar akun
• Kepadatan Jaringan — Jumlah Akun yang Bertransaksi / Jumlah Koneksi
• Diameter — Jarak terbesar antara dua node yang terhubung dalam grafik.
• Timbal Balik Rata -Rata — Angka yang mewakili fraksi akun yang saling membeli dan menjual.
• Ambang Batas Aktivitas Mayoritas — Jumlah node terhitung 50% dari semua aktivitas dalam grafik
• Persentase akun dalam Segitiga — Segitiga mengacu pada tiga pengguna yang ditautkan bersama.
• Jumlah Hub Pembelian — Sebuah hub di mana semua aktivitas pembelian menghasilkan lebih dari 1% edge tetapi memiliki sedikit atau tidak ada penjualan.
• Number of Selling Hubs — Sebuah hub di mana penjualan menghasilkan lebih dari 1% edge tetapi memiliki sedikit atau tidak ada pembelian sama sekali.
• % akun yang membeli NFT — Jumlah akun yang telah membeli NFT dalam koleksi tersebut dalam seminggu terakhir
• % akun yang menjual NFT — Jumlah akun yang telah menjual NFT dalam koleksi tersebut dalam seminggu terakhir

Setiap Grafik Jaringan NFT unik dan menceritakan kisah tentang koleksi itu. Dari visual saja, seseorang dapat memahami beberapa fitur penting seperti struktur, kepadatan, jumlah pengguna serta menemukan anomali seperti hub, komponen yang terputus, dll. Selain wawasan kualitatif dari visual, saya telah menghitung beberapa metrik kuantitatif menggunakan daftar yang ditentukan di atas.

Kesimpulan

Transparansi di pasar NFT akan sangat penting untuk menarik pengguna dan membangun kepercayaan. Meskipun tahun 2022 tidak bersahabat dengan NFT, penting untuk disadari bahwa teknologi ini baru dan memiliki potensi transformatif yang sangat besar. Untuk mendapatkan kepercayaan, penting untuk mengembangkan metrik baru dan menggambarkan dinamika sebenarnya dari setiap koleksi. Saya percaya bahwa begitu pengguna memiliki alat yang mereka butuhkan untuk percaya diri dalam sebuah koleksi, kita akan mulai melihat adopsi teknologi yang lebih luas.

Jason Schwartz adalah salah satu pendiri Chain Champs , Pasar NFT Berbasis Kanada yang berspesialisasi dalam umpan langsung NFT waktu nyata dan prediksi harga AI. Tertarik menerapkan teknik ini ke blockchain lain? Beri aku satu baris .

Referensi

[1] Nadini, M., Alessandretti, L., Di Giacinto, F. et al. Memetakan revolusi NFT: tren pasar, jaringan perdagangan, dan fitur visual. Sci Rep 11 , 20902 (2021).https://doi.org/10.1038/s41598-021-00053-8

[2] S. Casales, et al, Networks of Ethereum Non-Fungible Tokens: Analisis berbasis grafik dari ekosistem ERC-721,https://arxiv.org/abs/2110.12545