Phương pháp tiếp cận Khoa học dữ liệu để đánh giá và định lượng động lực của Thị trường NFT.

“Phân tích biểu đồ mạng NFT có thể là một công cụ hữu ích để cải thiện cách đánh giá các bộ sưu tập NFT.”

Giới thiệu

Chuỗi khối là biên giới tiếp theo cho Khoa học dữ liệu. Các giao dịch chuỗi khối được công khai và các nhà khoa học dữ liệu mới chỉ bắt đầu nghiên cứu những thị trường mới và thú vị này. Với tư cách là người đồng sáng lập và Trưởng nhóm khoa học dữ liệu cho Chain Champs , một thị trường NFT thời gian thực được hỗ trợ bởi AI, tôi đã khám phá các kỹ thuật để mô tả Thị trường NFT. Phân tích này sử dụng dữ liệu từ Chuỗi khối WAX nhưng các kỹ thuật được sử dụng có thể được áp dụng cho các Chuỗi khối khác. Ngày càng có nhiều công việc sử dụng biểu đồ mạng và phân tích mạng xã hội để mô tả các giao dịch NFT[1, 2]. Tôi muốn mở rộng chủ đề này và xác định các đặc điểm mới của Phân tích biểu đồ mạng NFT.

Tại sao SÁP?

Hầu như không được chú ý, WAX là chuỗi khối tích cực nhất dành cho NFT. Khi viết bài, ba trong số 10 Dapp Blockchain hoạt động tích cực nhất đều có trên WAX (bao gồm cả trò chơi Alien Worlds, đứng ở vị trí số 1). Nhiều người dùng trên blockchain tham gia vào nhiều hơn một bộ sưu tập. Bằng cách xây dựng biểu đồ liên kết các bộ sưu tập với nhau, chúng tôi biết được bộ sưu tập nào phổ biến và bộ sưu tập nào thu hút người dùng mô phỏng. Biểu đồ bên dưới hiển thị các bộ sưu tập được liên kết với nhau bởi người dùng mua/bán nhiều bộ sưu tập. Điều này thể hiện một cách lỏng lẻo động lực thu thập cho các thị trường NFT trên WAX Blockchan.

Biểu đồ trên có 167 Nút (bộ sưu tập) và 791 Cạnh (kết nối giữa các bộ sưu tập). Kích thước của nút được xác định bằng thước đo Độ trung tâm, tỷ lệ thuận với tỷ lệ các nút được kết nối trực tiếp với nó. Sử dụng thuật toán phát hiện cộng đồng Louvain, biểu đồ được phân vùng thành ba cộng đồng. Các nút màu xanh chủ yếu là các bộ sưu tập đồ sưu tập kỹ thuật số, trong khi hai nút còn lại chủ yếu là các trò chơi chơi để kiếm tiền (P2E).

bộ sưu tập

Việc khám phá các bộ sưu tập mới có thể là một thách thức và điều quan trọng là người dùng phải tự học. Thật không may, các số liệu như Người dùng, Khối lượng bán hàng, Giá sàn, v.v. rất dễ bị thao túng và có thể gây hiểu lầm. Ví dụ: một vụ lừa đảo bơm và xả được phối hợp tốt có thể tạo ảo giác về các chỉ số tăng lên không thể phân biệt được với các động lực cung và cầu hợp pháp. Phân tích biểu đồ mạng NFT có thể là một công cụ hữu ích để cải thiện cách đánh giá các bộ sưu tập NFT.

Biểu đồ có thể được phân tích trực quan cho các tính năng bất thường, chẳng hạn như các trung tâm và vệ tinh xuất hiện trong biểu đồ Thế giới Nông dân bên dưới.

Tôi đã tập hợp một danh sách các chỉ số có thể được trích xuất bằng cách sử dụng phương pháp Phân tích biểu đồ mạng NFT. Bao gồm các:

• Số lượng tài khoản giao dịch — Số lượng tài khoản mua hoặc bán trong một tuần nhất định
• Số lượng kết nối — Số lượng liên kết giữa các tài khoản
• Mật độ mạng — Số lượng tài khoản giao dịch / Số lượng kết nối
• Đường kính - Khoảng cách lớn nhất giữa hai nút được kết nối trong biểu đồ.
• Tương hỗ trung bình — Một số đại diện cho phần tài khoản vừa mua vừa bán cho nhau.
• Ngưỡng hoạt động đa số — Số nút chiếm 50% tổng số hoạt động trong biểu đồ
• Phần trăm tài khoản trong Tam giác — Tam giác đề cập đến ba người dùng được liên kết với nhau.
• Số lượng trung tâm mua hàng — Một trung tâm nơi tất cả các hoạt động mua hàng chiếm hơn 1% lợi thế nhưng có rất ít hoặc không có doanh số bán hàng.
• Số lượng Trung tâm bán hàng — Một trung tâm nơi doanh số bán hàng chiếm hơn 1% lợi thế nhưng có ít hoặc không có giao dịch mua.
• % tài khoản đang mua NFT — Số tài khoản đã mua NFT trong bộ sưu tập đó trong tuần qua
• % tài khoản đang bán NFT — Số lượng tài khoản đã bán NFT trong bộ sưu tập đó trong tuần qua

Mỗi Biểu đồ mạng NFT là duy nhất và kể một câu chuyện về bộ sưu tập đó. Chỉ từ hình ảnh trực quan, người ta có thể hiểu một số tính năng quan trọng như cấu trúc, mật độ, số lượng người dùng cũng như tìm ra những điểm bất thường như trung tâm, các thành phần bị ngắt kết nối, v.v. Ngoài những hiểu biết định tính từ hình ảnh, tôi đã tính toán một số chỉ số định lượng bằng cách sử dụng danh sách được xác định ở trên.

kết luận

Tính minh bạch trong thị trường NFT sẽ rất quan trọng để thu hút người dùng và xây dựng lòng tin. Mặc dù năm 2022 không thuận lợi với NFT, nhưng điều quan trọng là phải nhận ra rằng công nghệ này là mới và có tiềm năng biến đổi to lớn. Để có được sự tin tưởng, điều quan trọng là các số liệu mới được phát triển và chúng mô tả động lực thực sự của từng bộ sưu tập. Tôi tin rằng một khi người dùng có các công cụ họ cần để tự tin trong một bộ sưu tập, chúng ta sẽ bắt đầu thấy việc áp dụng công nghệ rộng rãi hơn.

Jason Schwartz là người đồng sáng lập Chain Champs , một Thị trường NFT có trụ sở tại Canada chuyên về nguồn cấp dữ liệu trực tiếp NFT thời gian thực và dự đoán giá AI. Quan tâm đến việc áp dụng các kỹ thuật này cho các chuỗi khối khác? Thả tôi một dòng .

Người giới thiệu

[1] Nadini, M., Alessandretti, L., Di Giacinto, F. et al. Lập bản đồ cuộc cách mạng NFT: xu hướng thị trường, mạng lưới thương mại và các tính năng trực quan. Khoa học Đại diện 11 , 20902 (2021).https://doi.org/10.1038/s41598-021-00053-8

[2] S. Casales, et al, Mạng lưới Ethereum Non-Fungible Tokens: Phân tích dựa trên đồ thị của hệ sinh thái ERC-721,https://arxiv.org/abs/2110.12545