什么是金币?它是vitalik为解决以太坊生态项目融资效率低的问题而提出的算法概念的社区产品。vitalik实现的另一个更**的算法概念是Uniswap。
如果说Uniswap通过ETH1.0上的AMM算法重构了二级市场的交易体验,那么gitcoin则通过“二阶投票”算法重构了早期社区项目的种子投资模式。通过gitcoin资助的知名项目包括:龙卷风。现金、Uniswap、1INCH交换、沙丘分析、莫洛奇道
在关键字gitcoin下,对投资者来说有价值的信息来源包括:
每一期的gitcoin大名单都是由真金白银制成的。你可以在项目不是最热门的时候找到它们。如果你回到问题1到8的列表,你会发现**的DeFi项目出现在这里。
每一次发行的货币都有一个很好的方向性总结。它可以获得框架和实时的行业分析,可以看作是一个季度报告。
如果你还想看到早期的项目,可以关注一下gitcon内核,它可以理解为互联网投资领域的一个常见孵化器。我也是gitcoin内核第一阶段的成员。我的直觉是,这个信息源的信息密度比前两个低,开发人员的素质参差不齐。
当然,gitcoin不是**的。安德烈,yfi的创始人,为了获得代码审计的支持,注册了一期gitcoin grand,但是被其他项目淹没了。如果你把它放在VC的逻辑里,那应该被看作是一个巨大的方向性的空洞的一步。
有些人把gitcoin形容为以太坊的“军火库”。每个公链都希望有一个gitcoin,但只有ETH有社区活力来激活这个产品。这种生命力的要素包括:1。有资金和意愿的基金会。活跃的开发者。热情且有点理想化的社区用户。项目商业化所需的市场。成熟的开发经验。
要理解这种分析,您需要理解gitcoin的“二阶投票”算法。说明见下表:
在本文中,我们将探讨如何使用cadcad识别潜在共谋或欺诈的具体例子,并讨论减少gitcoin赠款生态系统中剥削行为的政策后果。
在第八轮gitcoin资助网络中,资助被标记为蓝色节点,贡献者被标记为橙色节点,捐赠被用作它们之间的连接。
在我们开始之前
作为一个致力于openscience的研究机构,我们打算以严谨的方式处理gitcoin grants生态系统的数据分析,并在工作过程中将结果呈现给观众。因此,您会注意到本文使用了以下格式:
假设
假定
方法:数据和模
分析数据
解释和讨论
结论
在进一步讨论之前,需要确定的另一个重要事项是“共谋”和“欺诈”的定义,因为这些是gitcoin团队在确保公共产品融资平台公平透明方面的主要关注点。维塔利克(vitalik)在WeylHitzig撰写了一篇关于CLR的学术论文,他认为,共谋被定义为“多个**人为了共同利益损害其他参与者的利益”,欺诈被定义为“公民歪曲身份”。分析这些定义有点棘手,因为赠款周期的饱和效应实际上意味着gitcoin赠款系统中几乎所有社区层面的动员都是共谋,因为当共享一个有限的资金池时,一个社区的任何利益都会损害其他社区的利益。此外,****将共谋定义为“秘密或非法的合作或阴谋,特别是为了欺骗或欺骗他人”,这对我们的目的更有利,因为它允许我们在分析中解释意图。
通过本文,我们将开始研究参与gitcoin资助的社区所展示的协作模式,看看我们是否能够识别共谋或欺诈,以及如何减轻共谋或欺诈。
假设
在使用gitcoin补助金的社区中有一个潜在的“形状”。主观上可以采用以下格式:
密集社区,如Commons stack/token engineering集群,有大量相关的项目,其中有重叠的贡献者。
高度集成的社区,如ETHunm基金会,其中可以实现大量的连接,而无需紧密集群。
孤立的社区,如dappchaser和其他区域项目,有大量的项目捐助者,与其他赠款的联系有限。
我们在本文中的假设是,我们可以将这些形状解释为模式匹配有机社区行为的“指纹”,从而更好地识别掠夺性行为,削弱从整个gitcoin社区吸收匹配资金的能力。但是在确定共谋攻击的网络结构之前,我们必须首先了解gitcoin社区的结构。这种形状可以通过网络科学技术(如社区检测算法)进行定量检测,我们将在下一节进一步讨论。
假设:
在我们的分析中,我们使用了几种不同的工具和假设,鉴于它们给我们的分析带来的主观性,我们将在这里列出这些工具和假设。
货币聚合-此分析将所有捐赠压缩为等值美元,而不考虑捐赠的货币。这是吉特币基金配套政策运行模式的简化设想。这是一个简化的假设,遵循gitcoin的资金匹配政策。
本文重点分析了gits的硬币匹配算法,但没有对gits的硬币匹配算法进行严格的分析。后续分析可以进一步研究匹配算法的效果。
社区检测算法:移动社区是基于传播算法的移动社区,能够在动态网络中识别出数量可变的社区。它们建立在环境中流体相互作用的基础上,因此它们膨胀和收缩。通过使用接近当前**选择的精度,移动社区可以在合成地图中找到社区。在本文中,我们称这些社区交换为“子图”。
社区切割规模的选择:5我们选择将其划分为5个子社区:你总是需要从某个地方开始,5个子社区足以让你大致了解全局,并且有足够的子社区使结构易于理解。记住,这五个子图有交叉链接,所以可以将它们粘贴在一起,形成一个完整的贡献图。
虽然为了快速探索性分析,我们只选择了一种社团检测算法和要分割的子图个数,但我们目前的研究目标是对社团切割大小等超参数进行更严格的敏感性检验,并通过模极大化等一系列措施选择算法,特定领域的监督学习与渗流分析的聚类系数。这些选择将在未来重新审查,以确定算法或参数的变化是否会影响我们的结论,并与反思性实践相一致。
这是gitcoin赠款的第八轮网络。这一次,它由五个独立的社区子图表示,我们将在下面进一步讨论。
方法:数据和模
在此分析中,我们使用了gitcoin grants第8轮的捐赠数据(匹配前,因为它不会影响gitcoin grants网络结构的形状)。我们将把这些数据输入gitcoin-cadcad模来进行数据分析。利用这个模,我们可以估计博弈的最终结果,直到gitcoin团队的任何干预措施都能有效地缓解干扰为止。
使用cadcad模,我们生成一个图来表示gitcoin网络中赠款和捐赠者之间的关系。因此,我们将mobile community算法应用于Networkx图形对象,它将返回检测到的社区列表。这些社区由两个节点组成,即授予者和贡献者作为节点,贡献者作为边缘在它们之间流动。
然后,我们将社区子图与三种不同的可视化授权相关联:cadcad子图、metagame子图和dappchaser子图。
数据分析
gitcain-grant合作子图的可视化效果如下。为了解释这些图,授予以蓝色节点表示,贡献者以橙色节点表示。赠款节点的大小由所有捐助者的捐款总额决定,而捐助者(奖励)节点的大小则由他们对所有赠款的捐款决定。节点之间的边表示从捐赠者到赠款的捐赠流。
在深入的数据挖矿中,我们选择分析三个(许多)不同的社区“指纹”,以更好地了解不同群体的互动模式,以及如何识别gitcoin赠款中的共谋或不公平行为。我们选择了Cadcad和metagame,将我们的分析重点放在我们拥有第一手经验的社区上,以提高我们使用社交环境解释数据的能力。选择Dappchaser来研究这个分析中有趣的模式。
cadcad的子图
此子图具有有机外观。在一个集群中,多个CAD项目与生态系统中的多个CAD项目保持密切的联系。
cadcad补助金附近的子地图,蓝色为补助金,橙色为供款人。
关于cadcad子图的一些统计信息:子图资助总数:110子图合作者总数:888子图中美元总值:41047.76美元
*本子图中前五名资助项目如下:**
Gitcoin开源支持基金:10333.02美元
Commons stack社区基金-panvala League:2628.53美元
瓦尔坎达:2510.39美元
Autonio:2500.89美元
分销:2500.89美元
元对策子图
这个子图也显示了一个有机结构。虽然它更去中心化,并且有很多协作连接,但是没有密集的集群。
元游戏授权的邻域的子图,其中授权是蓝色的,贡献者是橙色的
前五位资助总额:14859.97美元
Scribble规范和运行时验证基金:2958.19美元
NFT以外:2616.18美元
Rekt-the dark web of DeFi期刊:2499.94美元
Unitimes以太坊开发者社区平台:1552.87美元
vfat.工具农业产量计算器:1411.17美元
Dappchaser子图
这个子网络看起来和其他子网络有些不同。这个网络看起来不像我们前面的例子那样有机,而且这个生态系统中的捐赠者和其他gitcoin赠款之间几乎没有联系,这表明生态系统合作较少。
dappchaser补助金附近的子地图,补助金是蓝色的,贡献者是橙色的。
关于dappchaser子图的一些统计数据:赠款总额:85合伙人总数:966子图中美元总值:26243.74美元
核心区二[潘瓦拉联盟]:11755.68美元
欧盟加密倡议教育政策制定者:9866.64美元
猫爪:3038.81美元
当日Meme:2516.04美元
Covid-19时刻|为家庭提供食品袋:2118.16美元
乍一看,子图可能会提供可能暗示共谋或欺诈的指纹模式-大量个人捐赠资金,与gitcoin网络中的其他捐赠关系稀疏。然而,当我们深入研究时,这些社区也可能在新市场(在某些情况下是中国)得到很好的支持,这些市场最初只与gitcoin的公共产品融资生态系统互动。
借助brightid(身份识别系统),这些差异可以被更清楚地区分开来。Brightid是一个识别系统,当合作者被唯一识别时,它为匹配资金提供奖励。brightid团队在这一特殊模式中的表现是值得称赞的,他们还努力确定与赠款相关的独特身份。鉴于gitcoin专门为东亚项目建立了一个赠款池,吸引更多来自这些地区的用户显然是一个系统性的目标。因此,我们在需要防范合谋的同时,也需要确保任何检测算法都不会调整得太过激进,从而防止来自不同市场的新来者加入未来的一轮。
解释和讨论
在上面的分析中,我们可以看到数据中的一些模式,这可以让我们深入了解在哪里可以挖矿更多的信息。在dappchaser集群模式下,一个算法可以标记潜在的合谋,但是这个问题可能不能用一个算法来解决。可能有必要建立数据收集和社区治理工具,以确定如何围绕共谋制定政策,以及在共谋存在争议时,如何在赠款基础上解释共谋政策。**,我们感兴趣的是gitcoin系统如何将这些行为的相关数据提升到系统的治理层面来解决社区纠纷。
虽然这个指纹可以作为潜在共谋的模式,但我们需要注意的是,我们的算法并不幼稚,不要将新加入者与一群共谋者混淆,从而导致不公平的惩罚。如果我们的算法过于激进,我们可能会排斥新的市场进入者,这不利于赠款生态系统的长期增长。
结论
本文分析的目的不是区分gitcoin生态系统中的“对”和“错”政策选择,而是利用数据驱动分析来探讨算法政策设计的主观选择。从上面的讨论中,我们可以清楚地看到,没有一个客观的“正确的政策”来解决gitcoin赠款匹配的所有挑战。因此,考虑到其社区的规范和使用,以及他们逐步分权的愿望,我们必须主观地选择应该采取何种折衷措施来维护社区的公平。此分析的目的是为这些妥协提供清晰的信息,并支持gitcoin的团队和社区做出政策选择以实现其目标。
我们推荐gitcoin使用标记算法,它可以识别潜在的共谋行为范围,从而正确引导团队的注意力,我们对如何进一步优化算法感兴趣。鉴于gitcoin赠款中“共谋”的范围大于离散事件,建议在共谋分析和决策中保持人的参与。
尽管在处理“公平”等主观指标时,几乎没有硬性的答案,但我们可以提出一些非常好的问题,帮助我们深入了解gitcoin助学金制度中的剥削行为,并做出相应的政策选择
社区的资金分配有多有机?
回顾当前的gitcoin补助政策,无论是否有每项政策,补助金将获得多少?(这方面已经做了一些工作)
勾结的预警信号是什么?我们如何将这些信号升级到系统的治理级别?
考虑到通过解决这些问题为公共产品融资的好处以及gitcoin赠款数据集的新颖性,我们迫切希望从这些数据中获得更多的见解,以帮助明年建立更多的**谋体系。
文章标题:以太坊的“兵工厂”?Gitcoin,一个价值数千万的关键词
文章链接:https://www.btchangqing.cn/170916.html
更新时间:2020年12月30日
本站大部分内容均收集于网络,若内容若侵犯到您的权益,请联系我们,我们将第一时间处理。
不错!