Podejście Data Science do oceny i kwantyfikowania dynamiki rynków NFT.

„Analiza grafów sieci NFT może być użytecznym narzędziem do poprawy sposobu oceny kolekcji NFT”.

Wstęp

Blockchain to kolejna granica Data Science. Transakcje Blockchain są publicznie dostępne, a naukowcy zajmujący się danymi dopiero zaczynają badać te nowe i interesujące rynki. Jako współzałożyciel i lider Data Science w Chain Champs , rynku NFT w czasie rzeczywistym opartym na sztucznej inteligencji, badałem techniki opisywania rynków NFT. Ta analiza wykorzystuje dane z łańcucha bloków WAX, ale zastosowane techniki można zastosować do innych łańcuchów bloków. Istnieje coraz więcej prac wykorzystujących wykresy sieciowe i analizę sieci społecznościowych do opisywania transakcji NFT[1, 2]. Chciałbym rozwinąć ten temat i zdefiniować nowe cechy analizy grafów sieciowych NFT.

Dlaczego WAX?

Latając głównie pod radarem, WAX jest najbardziej aktywnym łańcuchem bloków dla NFT. W chwili pisania tego tekstu trzy z 10 najbardziej aktywnych Dappów Blockchain są dostępne na WAX (w tym gra Alien Worlds, która jest numerem 1). Wielu użytkowników łańcucha bloków jest zaangażowanych w więcej niż jedną kolekcję. Tworząc wykres łączący kolekcje, możemy zorientować się, które kolekcje są popularne, a które przyciągają podobnych użytkowników. Poniższy wykres przedstawia kolekcje połączone ze sobą przez użytkowników kupujących/sprzedających wiele kolekcji. To luźno przedstawia dynamikę zbierania dla rynków NFT na WAX Blockchan.

Powyższy graf ma 167 węzłów (kolekcje) i 791 krawędzi (połączenia między kolekcjami). Rozmiar węzła jest określany za pomocą miary stopni centralności, która jest proporcjonalna do części węzłów bezpośrednio z nim połączonych. Korzystając z algorytmu wykrywania społeczności Louvain, wykres jest podzielony na trzy społeczności. Niebieskie węzły to głównie kolekcje cyfrowych przedmiotów kolekcjonerskich, podczas gdy pozostałe dwa to głównie gry typu „play-to-earn” (P2E).

Kolekcje

Odkrywanie nowych kolekcji może być trudne i ważne jest, aby użytkownicy się edukowali. Niestety, takimi wskaźnikami jak Użytkownicy, Wielkość sprzedaży, Cena minimalna itp. łatwo manipulować i wprowadzać w błąd. Na przykład dobrze skoordynowane oszustwo typu „pompuj i zrzuć” może dać złudzenie rosnących wskaźników, których nie można odróżnić od legalnej dynamiki podaży i popytu. NFT Network Graph Analysis może być użytecznym narzędziem do poprawy sposobu oceny kolekcji NFT.

Wykresy można analizować wizualnie pod kątem nietypowych cech, takich jak koncentratory i satelity pojawiające się na poniższym wykresie Farmers World.

Przygotowałem listę metryk, które można wyodrębnić za pomocą podejścia do analizy wykresów sieciowych NFT. Obejmują one:

• Liczba kont transakcyjnych — liczba kont kupowanych lub sprzedawanych w danym tygodniu
• Liczba połączeń — Liczba połączeń między kontami
• Gęstość sieci — liczba rachunków transakcyjnych / liczba połączeń
• Średnica — największa odległość między dwoma połączonymi węzłami na wykresie.
• Średnia wzajemność — liczba reprezentująca ułamek kont, które zarówno kupują, jak i sprzedają między sobą.
• Próg większości aktywności — Liczba węzłów odpowiadających za 50% całej aktywności na wykresie
• Procent kont w trójkątach — trójkąt odnosi się do trzech połączonych ze sobą użytkowników.
• Liczba centrów zakupów — centrum, w którym cała aktywność zakupowa stanowi ponad 1% przewag, ale ma niewielką sprzedaż lub nie ma jej wcale.
• Liczba centrów sprzedaży — centrum, w którym sprzedaż stanowi ponad 1% brzegów, ale zakupy są niewielkie lub nie ma ich wcale.
• % kont, które kupują NFT — liczba kont, które kupiły NFT w tej kolekcji w ciągu ostatniego tygodnia
• % kont sprzedających NFT — liczba kont, które sprzedały NFT w tej kolekcji w ciągu ostatniego tygodnia

Każdy wykres sieci NFT jest wyjątkowy i opowiada historię tej kolekcji. Na podstawie samej wizualizacji można zrozumieć niektóre ważne cechy, takie jak struktura, gęstość, liczba użytkowników, a także znaleźć anomalie, takie jak koncentratory, odłączone komponenty itp. Oprócz jakościowych spostrzeżeń z wizualizacji, obliczyłem kilka wskaźników ilościowych za pomocą lista zdefiniowana powyżej.

Wnioski

Przejrzystość na rynkach NFT będzie miała zasadnicze znaczenie dla przyciągania użytkowników i budowania zaufania. Chociaż rok 2022 nie był łaskawy dla NFT, ważne jest, aby uznać, że ta technologia jest nowa i ma ogromny potencjał transformacyjny. Aby zdobyć zaufanie, ważne jest opracowanie nowych wskaźników, które opisują prawdziwą dynamikę każdej kolekcji. Wierzę, że kiedy użytkownicy będą mieli narzędzia, których potrzebują, aby mieć pewność co do kolekcji, zaczniemy dostrzegać szersze zastosowanie tej technologii.

Jason Schwartz jest współzałożycielem Chain Champs , kanadyjskiego NFT Marketplace, który specjalizuje się w transmisjach NFT na żywo w czasie rzeczywistym i prognozach cen AI. Chcesz zastosować te techniki do innych łańcuchów bloków? Napisz do mnie .

Bibliografia

[1] Nadini M., Alessandretti L., Di Giacinto F. et al. Mapowanie rewolucji NFT: trendy rynkowe, sieci handlowe i cechy wizualne. Przedstawiciel nauki 11 , 20902 (2021).https://doi.org/10.1038/s41598-021-00053-8

[2] S. Casales i in., Networks of Ethereum Non-Fungible Tokens: Analiza oparta na wykresach ekosystemu ERC-721,https://arxiv.org/abs/2110.12545