Pantera Research: 암호화폐 사용자는 인내심이 부족하고 즉각적인 보상이 미래의 이익보다 더 크다

원본 기사 작성자: 폴 베라디타킷

원문: TechFlow

암호화폐 사용자는 개입이 필요한가?

• 판테라 연구소의 연구에 따르면, 암호화폐 사용자들은 높은 현재 선호도와 낮은 할인율을 보였는데, 이는 즉각적인 보상을 선호하는 경향이 강하다는 것을 시사합니다.

• 현재 편향(ꞵ)과 할인 요인(?) 등의 매개변수를 특징으로 하는 준-쌍곡선 할인 모형은 개인이 미래의 이익보다 즉각적인 수익을 선호하는 경향을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 행동은 변동성과 투기성이 높은 암호화폐 시장에서 특히 두드러집니다.

• 이러한 연구는 초기 사용자에게 보상하기 위한 에어드롭과 같은 토큰 분배를 최적화하고, 거버넌스를 분산시키고, 새로운 제품을 마케팅하는 데 사용될 수 있습니다.

소개하다

실리콘 밸리 스타트업 스토리의 전형적인 사례는 PayPal이 사용자에게 $10을 지불하여 제품을 사용하도록 한 결정입니다. 이것의 논리는 사람들에게 가입 비용을 지불할 수 있다면 결국 네트워크 가치가 충분히 높아져 새로운 사람들이 무료로 가입하고 지불을 중단할 수 있다는 것입니다. 이는 실제로 효과가 있었던 것으로 보이는데, PayPal이 지불을 중단하고 계속 성장하여 네트워크 효과를 부트스트래핑할 수 있었기 때문입니다.

암호화폐 분야에서 우리는 이런 접근 방식을 취하고 이를 확장하여 에어드랍을 통해 사람들에게 가입비를 지불할 뿐만 아니라 종종 일정 기간 동안 우리 제품을 사용하도록 요구하기도 합니다.

준 쌍곡선 할인 모델

공중 투하s는 초기 채택자에게 보상하고, 프로토콜 거버넌스를 분산시키고, 새로운 제품을 홍보하기 위한 다면적인 도구가 되었습니다. 특히, 분배 기준을 개발하는 것은 누가 보상을 받고 그들의 노력의 가치를 받을지 결정하는 데 있어서 예술이 되었습니다. 이러한 맥락에서 토큰 분배의 양과 시기(일반적으로 귀속 기간이나 점진적 릴리스와 같은 메커니즘을 통해)가 중요한 역할을 합니다. 이러한 결정은 추측, 감정 또는 선례에 의존하기보다는 체계적인 분석에 기반해야 합니다. 보다 정량적인 프레임워크를 사용하면 공정성과 장기적 목표 전략과의 일치를 보장할 수 있습니다.

준 쌍곡선 할인 모델 개인이 다른 시점 사이에 보상을 평가할 때 내리는 선택을 탐구하기 위한 수학적 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크의 적용은 특히 충동성과 시간적 불일치가 재정적 의사 결정 및 건강 관련 행동과 같이 의사 결정에 상당한 영향을 미치는 분야에서 특히 관련이 있습니다.

이 모델은 두 가지 특정 매개변수, 즉 현재 선호도(ꞵ)와 할인 요인(?)에 의해 구동됩니다.

현재 선호사항 (ꞵ):

이 매개변수는 먼 보상보다 즉각적인 보상을 우선시하는 개인의 경향을 측정합니다. 값의 범위는 0과 1 사이이며, 1은 현재 선호도가 없음을 나타내며, 미래 보상에 대한 균형 잡힌 시간적 일관성 평가를 나타냅니다. 0에 가까운 값은 현재 선호도가 더 강함을 나타내며, 즉각적인 보상에 대한 선호도가 높음을 나타냅니다.

예를 들어, 오늘 $50을 받을지 아니면 1년 후에 $100을 받을지 선택할 때, 현재 선호도가 높은 사람(0에 가까움)은 더 많은 금액을 기다리기보다는 $50을 즉시 받는 것을 선호할 것입니다.

할인 요인 (?):

이 매개변수는 미래 보상의 가치가 실현 시간이 증가함에 따라 감소하는 속도를 설명하며, 지연으로 자연스럽게 감소하는 인식된 가치를 고려합니다. 할인 요인은 더 길고 여러 해의 간격에 걸쳐 더 정확하게 정량화됩니다. 이 요인은 단기(1년 미만)에 두 가지 옵션을 평가할 때 상당한 변동성을 보이는데, 즉각적인 상황이 인식에 불균형하게 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

일반 인구의 경우, 연구에 따르면 할인 계수는 일반적으로 약 0.9입니다. 그러나 도박 경향이 강한 그룹에서는 이 값이 훨씬 낮은 경우가 많습니다. 연구 습관적인 도박꾼의 할인율은 평균 0.8에 약간 못 미치는 반면, 문제성 도박꾼의 할인율은 0.5에 가깝습니다.

위의 용어를 사용하면 시간 t에 보상 x를 받는 것의 유용성 U를 다음과 같이 표현할 수 있습니다.

U(t) = tU(x) U(t) = tU(x)

이 모델은 보상의 가치가 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지를 포착합니다. 즉각적인 보상은 최대 효용성으로 평가되는 반면, 미래의 보상은 현재 선호도와 기하급수적 감소에 따라 조정됩니다.

실험

작년에 Pantera Research Lab은 암호화폐 사용자의 행동 경향을 정량화하기 위한 연구를 수행했습니다. 우리는 두 가지 간단한 질문으로 참가자들을 조사했습니다. ~에 설계되었습니다 즉각적 지불과 미래 가치 중 무엇을 선호하는지 측정합니다.

이 접근 방식은 ꞵ 및 ?의 대표적 값을 결정하는 데 도움이 됩니다. 저희의 연구에 따르면 암호화폐 사용자의 대표적 샘플은 0.4보다 약간 높은 현재 선호도와 상당히 낮은 할인 요인을 보입니다.

연구에 따르면 암호화폐 사용자는 평균 이상을 가지고 있다 현재의 선호도와 낮은 할인율은 이들이 참을성이 없고 미래의 이익보다 즉각적인 보상을 선호하는 경향이 있음을 보여줍니다.

이는 암호화폐 환경의 여러 가지 상호 연관된 요인에 기인할 수 있습니다.

• 순환적 시장 행동: 암호화폐 시장은 변동성과 순환성으로 유명하며, 토큰은 종종 가치의 급격한 변동을 겪습니다. 이 순환성은 많은 사람들이 전통적인 금융에서 흔히 볼 수 있는 장기 투자 전략을 채택하기보다는 이러한 순환을 탐색하는 데 익숙해져 있기 때문에 사용자 행동에 영향을 미칩니다. 잦은 상승과 하락으로 인해 사용자는 잠재적인 하락으로 인해 수익이 사라질 수 있다는 두려움 때문에 미래 가치를 더 크게 할인할 수 있습니다.

• 토큰 낙인: 이 설문 조사는 토큰과 토큰의 인식된 미래 가치에 대해 구체적으로 질문했으며, 이는 토큰 거래와 관련된 깊이 자리 잡은 낙인을 강조할 수 있습니다. 순환성과 투기와 관련된 토큰 가치 평가의 낙인은 장기 투자에 대한 주의를 강화합니다. 또한 설문 조사에서 법정 통화나 다른 형태의 보상을 측정한 경우 결과는 글로벌 평균과 더 일치할 수 있으며, 이는 보상의 특성이 관찰된 할인 행동에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 나타냅니다.

• 암호화폐 애플리케이션의 투기적 특성: 오늘날의 암호화폐 생태계는 투기와 거래에 깊이 뿌리를 두고 있으며, 이러한 특징은 가장 성공적인 애플리케이션에서 특히 두드러집니다. 이러한 경향은 현재 사용자가 압도적으로 투기적 플랫폼을 선호한다는 것을 보여주며, 이는 설문 조사 결과에 반영되어 즉각적인 재정적 이익에 대한 강한 선호도를 보여줍니다.

발견 사항이 일반적인 인간 행동 규범과 다를 수 있지만, 현재 암호화폐 사용자 집단의 특성과 경향을 반영합니다. 이러한 구별은 특히 에어드랍과 토큰 배포를 설계하는 프로젝트에 중요합니다. 이러한 고유한 행동을 이해하면 보다 전략적인 계획과 보상 시스템 구조를 구축할 수 있기 때문입니다.

예를 들어, Solana의 영구 계약 DEX인 Drift는 최근 자체 토큰인 DRIFT를 출시했습니다. 경향 팀은 토큰 배포 전략에 시간 지연 메커니즘을 포함시켜 토큰이 출시된 후 6시간 동안 기다려 에어드랍을 청구하는 사용자에게 두 배의 보상을 제공합니다. 시간 지연은 에어드랍 초기 단계에서 봇이 일반적으로 일으키는 혼잡을 완화하고 조기 판매자의 급증을 줄여 토큰 성능을 안정화하도록 설계되었습니다.

실제로는 단지 7.5k 또는 잠재적인 수령자 중 15%(이 글을 쓰는 시점)는 두 배의 보상을 청구하기 위해 6시간을 기다리지 않았습니다. 저희의 조사 결과에 따르면 Drift는 몇 달 동안 지연될 수 있으며 통계적으로 대부분의 최종 사용자의 요구를 충족해야 합니다.

이 기사는 인터넷에서 발췌한 것입니다: Pantera Research: Crypto Users Lack Patience, Instant Comprehensives Overweighs Future Gains

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