NFT 시장의 역학을 평가하고 정량화하기 위한 데이터 과학 접근 방식입니다.

"NFT 네트워크 그래프 분석은 NFT 컬렉션 평가 방식을 개선하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다."

소개

블록체인은 데이터 과학의 차세대 프론티어입니다. 블록체인 트랜잭션은 공개적으로 사용할 수 있으며 데이터 과학자는 이러한 새롭고 흥미로운 시장을 연구하기 시작했습니다. AI 기반 실시간 NFT 시장인 Chain Champs 의 공동 창립자이자 데이터 과학 책임자로서 저는 NFT 시장을 설명하는 기술을 탐구해 왔습니다. 이 분석은 WAX 블록체인의 데이터를 사용하지만 사용된 기술은 다른 블록체인에 적용될 수 있습니다. 네트워크 그래프와 소셜 네트워크 분석을 사용하여 NFT 트랜잭션을 설명하는 작업이 늘어나고 있습니다[1, 2]. 이 주제를 확장하고 NFT 네트워크 그래프 분석의 새로운 특성을 정의하고 싶습니다.

왜 왁스인가?

대부분 눈에 띄지 않는 WAX는 NFT에서 가장 활동적인 블록체인입니다. 작성 당시 가장 활동적인 블록체인 Dapp 상위 10개 중 3개는 WAX에 있습니다(1위인 Alien Worlds 게임 포함). 블록체인의 많은 사용자는 둘 이상의 컬렉션에 참여합니다. 컬렉션을 함께 연결하는 그래프를 작성하여 어떤 컬렉션이 인기가 있고 어떤 컬렉션이 유사한 사용자를 끌어들이는지 알 수 있습니다. 아래 그래프는 여러 컬렉션을 구매/판매하는 사용자가 함께 연결된 컬렉션을 보여줍니다. 이것은 WAX Blockchan의 NFT 시장에 대한 수집 역학을 느슨하게 나타냅니다.

위의 그래프에는 167개의 노드(컬렉션)와 791개의 에지(컬렉션 간 연결)가 있습니다. 노드의 크기는 직접 연결된 노드의 비율에 비례하는 연결 중심성 측정을 사용하여 결정됩니다. Louvain 커뮤니티 감지 알고리즘을 사용하여 그래프를 세 개의 커뮤니티로 분할합니다. 파란색 노드는 대부분 디지털 수집품 컬렉션이고 나머지 두 노드는 대부분 P2E(Play-to-Earn) 게임입니다.

컬렉션

새로운 컬렉션을 발견하는 것은 어려울 수 있으며 사용자가 스스로 교육하는 것이 중요합니다. 안타깝게도 사용자, 판매량, 가격 하한선 등과 같은 메트릭은 쉽게 조작할 수 있으며 오해의 소지가 있습니다. 예를 들어, 잘 짜여진 펌프 앤 덤프 사기는 합법적인 수요와 공급 역학에서 식별할 수 없는 지표 상승의 환상을 줄 수 있습니다. NFT 네트워크 그래프 분석은 NFT 컬렉션 평가 방식을 개선하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.

아래의 Farmers World 그래프에 나타나는 허브 및 위성 과 같은 비정상적인 기능에 대해 그래프를 시각적으로 분석할 수 있습니다 .

NFT 네트워크 그래프 분석 접근 방식을 사용하여 추출할 수 있는 지표 목록을 정리했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 거래 계정 수 — 특정 주에 구매 또는 판매하는 계정 수
• 연결 수 — 계정 간 링크 수
• 네트워크 밀도 — 거래 계정 수 / 연결 수
• 지름 — 그래프에서 연결된 두 노드 사이의 최대 거리입니다.
• Average Reciprocity — 서로 매수 및 매도하는 계정의 비율을 나타내는 숫자입니다.
• 다수 활동 임계값 — 그래프에서 모든 활동의 50%를 차지하는 노드 수
• 삼각형의 계정 비율 — 삼각형은 함께 연결된 세 명의 사용자를 나타냅니다.
• 구매 허브 수 — 모든 구매 활동이 에지의 1% 이상을 차지하지만 판매가 거의 또는 전혀 없는 허브입니다.
• Number of Selling Hubs — 판매가 에지의 1% 이상을 차지하지만 구매가 거의 또는 전혀 없는 허브입니다.
• NFT를 구매하는 계정 의 % — 지난주에 해당 컬렉션에서 NFT를 구매한 계정 수
• NFT를 판매하는 계정 의 % — 지난주에 해당 컬렉션에서 NFT를 판매한 계정의 수

각 NFT 네트워크 그래프는 고유하며 해당 컬렉션에 대한 이야기를 들려줍니다. 시각적인 것만으로도 구조, 밀도, 사용자 수와 같은 몇 가지 중요한 기능을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 허브, 연결되지 않은 구성 요소 등과 같은 이상 징후를 찾을 수 있습니다. 위에서 정의한 목록.

결론

NFT 시장의 투명성은 사용자를 유치하고 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다. 2022년은 NFT에 호의적이지 않았지만 이 기술이 새롭고 엄청난 변형 잠재력을 가지고 있다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 신뢰를 얻으려면 새로운 메트릭을 개발하고 각 컬렉션의 진정한 역동성을 설명하는 것이 중요합니다. 사용자가 컬렉션에 확신을 갖는 데 필요한 도구를 갖게 되면 이 기술이 보다 광범위하게 채택되기 시작할 것이라고 믿습니다.

Jason Schwartz는 실시간 NFT 라이브 피드 및 AI 가격 예측을 전문으로 하는 캐나다 기반 NFT 마켓플레이스 인 Chain Champs 의 공동 설립자입니다 . 이러한 기술을 다른 블록체인에 적용하는 데 관심이 있으십니까? 나에게 줄을 드롭 .

참조

[1] Nadini, M., Alessandretti, L., Di Giacinto, F. 외. NFT 혁명 매핑: 시장 동향, 거래 네트워크 및 시각적 기능. 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: A graph-based analysis of the ERC-721 생태계,https://arxiv.org/abs/2110.12545