انتخاب زبان

تحلیل رفتار کاربران و پذیرش توکن در پلتفرم ERC20

تحلیل الگوهای رفتاری کاربران و پویایی‌های پذیرش توکن در پلتفرم ERC20، آشکارسازی ساختار شبکه و پیامدهای پایداری
tokencurrency.net | PDF Size: 1.1 MB
امتیاز: 4.5/5
امتیاز شما
شما قبلاً به این سند امتیاز داده اید
جلد سند PDF - تحلیل رفتار کاربران و پذیرش توکن در پلتفرم ERC20

فهرست مطالب

1. مقدمه

رشد انفجاری فناوری‌های بلاکچین، نیاز فوری به درک الگوهای رفتاری کاربران در سیستم‌های غیرمتمرکز ایجاد کرده است. این پژوهش به تحلیل پلتفرم ERC20 می‌پردازد تا بینش‌های بنیادینی درباره پویایی‌های پذیرش توکن و پایداری شبکه آشکار کند.

حجم تراکنش‌ها

تحلیل تراکنش‌های 1 روزه ERC20

تنوع کاربران

شناسایی الگوهای رفتاری ناهمگن

تاثیر شبکه

سبدهای متنوع بر پایداری سیستم تاثیر می‌گذارند

2. روش‌شناسی

2.1 جمع‌آوری داده‌ها

داده‌های تراکنش را از پلتفرم ERC20 در یک دوره 24 ساعته اختیاری جمع‌آوری کردیم که تمام انتقال‌های توکن بین آدرس‌ها را ثبت می‌کند. مجموعه داده شامل زمان‌های تراکنش، انواع توکن، آدرس‌های فرستنده و گیرنده و مقادیر تراکنش است.

2.2 چارچوب تحلیل شبکه

با استفاده از اصول نظریه گراف، یک چندگراف جهت‌دار ساختیم که در آن گره‌ها نشان‌دهنده آدرس‌های کاربران و یال‌ها نشان‌دهنده تراکنش‌های توکن هستند. هر یال با مقدار تراکنش وزن‌دهی شده و با نوع توکن برچسب‌گذاری شده است.

3. نتایج

3.1 الگوهای رفتاری کاربران

تحلیل ما سه آرکی‌تیپ متمایز کاربر را آشکار می‌کند: معامله‌گران تخصصی (80 درصد کاربران)، دارندگان متنوع (15 درصد) و پل‌های شبکه (5 درصد). معامله‌گران تخصصی معمولاً با 1 تا 3 توکن تعامل دارند، در حالی که کاربران متنوع سبدهایی با 10+ توکن مدیریت می‌کنند.

3.2 تحلیل تنوع سبد دارایی

تنوع سبد دارایی را با استفاده از آنتروپی شانون اندازه‌گیری کردیم: $H = -\sum_{i=1}^{n} p_i \log p_i$ که در آن $p_i$ نشان‌دهنده نسبت ارزش سبد در توکن $i$ است. نتایج توزیع قانون توانی نمرات تنوع را نشان می‌دهد.

3.3 پیامدهای پایداری شبکه

5 درصد از کاربران با سبدهای بسیار متنوع، به عنوان پل‌های حیاتی بین جوامع توکن عمل می‌کنند. خروج همزمان آن‌ها می‌تواند شکست‌های آبشاری در اکوسیستم‌های چندگانه توکن ایجاد کند.

4. چارچوب فنی

4.1 مدل‌های ریاضی

ما پذیرش توکن را با استفاده از مدل انتشار بس مدل‌سازی می‌کنیم: $\frac{dN(t)}{dt} = [p + \frac{q}{m}N(t)][m - N(t)]$ که در آن $p$ ضریب نوآوری، $q$ ضریب تقلید و $m$ پتانسیل بازار است.

معیارهای مرکزیت شبکه شامل مرکزیت بینابینی است: $C_B(v) = \sum_{s\neq v\neq t} \frac{\sigma_{st}(v)}{\sigma_{st}}$ که در آن $\sigma_{st}$ تعداد کوتاه‌ترین مسیرها و $\sigma_{st}(v)$ از $v$ می‌گذرد.

4.2 نمونه چارچوب تحلیل

مطالعه موردی: شناسایی پل توکن

برای شناسایی کاربران پل حیاتی، محاسبه می‌کنیم:

  1. نمره تنوع سبد با استفاده از شاخص جینی-سیمپسون
  2. مرکزیت بینابینی در شبکه تراکنش
  3. فرکانس تراکنش در انواع توکن
  4. تاثیر ضریب خوشه‌بندی شبکه

کاربرانی که در 5 درصد برتر هر چهار معیار قرار می‌گیرند، به عنوان پل‌های حیاتی طبقه‌بندی می‌شوند که رفتارشان تاثیر قابل توجهی بر پایداری شبکه دارد.

5. کاربردهای آینده

بینش‌های این پژوهش چندین کاربرد عملی را ممکن می‌سازد:

  • سیستم‌های مدیریت ریسک: نظارت بلادرنگ بر رفتار کاربران پل برای هشدار زودهنگام ریسک‌های سیستماتیک
  • بهینه‌سازی طراحی توکن: طراحی اقتصاد توکن که الگوهای پذیرش سالم را تشویق کند
  • چارچوب‌های نظارتی: توسعه مقررات هدفمند برای مشارکت‌کنندگان دارای اهمیت سیستماتیک
  • استراتژی‌های سرمایه‌گذاری: ساخت سبد بر اساس موقعیت شبکه و پویایی‌های پذیرش

تحلیل تخصصی: بینش‌های کلیدی و ارزیابی انتقادی

بینش کلیدی

اکوسیستم ERC20 تمرکز خطرناکی از ریسک سیستماتیک در یک گروه کوچک از کاربران بسیار متنوع نشان می‌دهد - یافته‌ای که باید هم توسعه‌دهندگان و هم ناظران را نگران کند. این فقط یک مشاهده آکادمیک نیست؛ یک بمب ساعتی در امور مالی غیرمتمرکز است.

جریان منطقی

پژوهش از یک پیشرفت منطقی قانع‌کننده پیروی می‌کند: از داده‌های خام تراکنش → ساخت شبکه → خوشه‌بندی رفتاری → تحلیل پایداری. نویسندگان به درستی شناسایی می‌کنند که تحلیل شبکه مالی سنتی (همانطور که در مطالعات سیستم پرداخت بانک تسویه‌های بین‌المللی دیده می‌شود) به طور مساوی برای شبکه‌های بلاکچین اعمال می‌شود، اما با شفافیت بالاتر و تاثیر جهانی فوری.

نقاط قوت و ضعف

نقاط قوت: رویکرد عکس‌العمل 24 ساعته وضوح قابل توجهی فراهم می‌کند، مشابه نحوه‌ای که مطالعات معاملات فرکانس بالا ریزساختار بازار را آشکار می‌کنند. شناسایی کاربران پل، یافته‌ها در نظریه شبکه پیچیده (نگاه کنید به پژوهش شبکه بی‌مقیاس باراباسی) را بازتاب می‌دهد اما آن را در زمینه جدیدی اعمال می‌کند.

نقاط ضعف بحرانی: تحلیل تک‌روزه کاملاً پویایی‌های زمانی - الگوهای مهاجرت توکن، اثرات چرخه عمر و وابستگی‌های چرخه بازار - را از دست می‌دهد. مقایسه این با رویکرد طولی در مقاله CycleGAN (Zhu و همکاران، 2017) نشان می‌دهد که چقدر عمق بدون تحلیل سری زمانی از دست می‌رود. این مطالعه همچنین فعالیت ربات/باتی را که بر تراکنش‌های ERC20 تسلط دارد نادیده می‌گیرد و دیدگاه تحریف‌شده‌ای از رفتار "کاربر" ایجاد می‌کند.

بینش‌های قابل اجرا

طراحان پروتکل باید قطع‌کننده‌های مدار را پیاده‌سازی کنند که وقتی کاربران پل رفتار غیرعادی نشان می‌دهند فعال شوند. ناظران باید بر اساس این یافته‌های توپولوژی شبکه، آزمایش استرس را برای پروتکل‌های DeFi اجباری کنند. سرمایه‌گذاران باید معیارهای تمرکز سبد شناسایی‌شده در اینجا را به عنوان شاخص‌های پیشرو ریسک سیستماتیک نظارت کنند. روش‌شناسی، یک طرح کلی برای ارزیابی ریسک بلادرنگ فراهم می‌کند که صرافی‌ها و پروتکل‌های وام‌دهی باید فوراً پیاده‌سازی کنند.

این پژوهش، اگرچه در دامنه محدود است، تحلیل‌های بنیادینی را فراهم می‌کند که صنعت بلاکچین به شدت برای بلوغ فراتر از قمار سفته‌بازی به سمت زیرساخت مالی قوی نیاز دارد. گام بعدی باید سیستم‌های نظارت بلادرنگ باشد که از شکست‌های آبشاری که این مقاله به زیبایی تحت شرایط فعلی اجتناب‌ناپذیر شناسایی می‌کند، جلوگیری کنند.

6. مراجع

  1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system
  2. Buterin, V. (2014). Ethereum: A next-generation smart contract and decentralized application platform
  3. Zhu, J.Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
  4. Barabási, A.L. (2016). Network Science
  5. Bass, F.M. (1969). A new product growth for model consumer durables
  6. Bank for International Settlements (2019). Payment systems and financial stability
  7. Morales, A.J., et al. (2020). User behavior and token adoption on ERC20
  8. Newman, M.E.J. (2010). Networks: An Introduction