os utilizadores de cripto precisam de uma intervenção?

• um estudo do laboratório de pesquisa pantera descobriu que os usuários de cripto apresentam um alto viés presente e um baixo fator de desconto, indicando uma forte preferência pela gratificação imediata.
• O modelo de desconto quase hiperbólico, caracterizado por parâmetros como viés presente (ꞵ) e fator de desconto (𝛿), é útil para compreender a tendência das pessoas em preferir recompensas imediatas em relação a ganhos futuros, um comportamento especialmente pronunciado no volátil e especulativo mercado de criptomoedas.
• esta pesquisa pode ser aplicada para otimizar distribuições de tokens, como airdrops que servem para recompensar usuários iniciais, descentralizar a governança e lançar novos produtos.

introdução

Uma história clássica na lenda das startups do vale do silício é a decisão do PayPal de pagar às pessoas $10 para usarem seu produto. O raciocínio era que se você pudesse pagar às pessoas para se juntarem, eventualmente o valor da rede seria suficientemente alto para que novas pessoas se juntassem gratuitamente, e você pudesse parar de pagar. Certamente pareceu funcionar, pois o PayPal foi capaz de parar de pagar e continuar crescendo, assim iniciando seus efeitos de rede.

na cripto, adotamos e estendemos esta abordagem com airdrops, pagando às pessoas não apenas para se juntarem, mas tipicamente para usar os nossos produtos por algum período.

modelo de desconto quase hiperbólico

Os airdrops tornaram-se uma ferramenta multifacetada usada para recompensar os primeiros usuários, descentralizar a governança do protocolo e, francamente, para comercializar algo novo. Formalizar os critérios de distribuição tornou-se uma arte, especialmente ao determinar quem deve ser recompensado e o valor atribuído aos seus esforços. Nesse contexto, tanto a quantidade de tokens distribuídos quanto o momento de sua liberação, muitas vezes por meio de mecanismos como vesting ou liberação gradual, desempenham papéis significativos. Essas decisões devem ser fundamentadas em análises sistemáticas em vez de confiar em suposições, sentimentos ou precedentes. O uso de uma estrutura mais quantitativa garante equidade e alinhamento estratégico com objetivos de longo prazo.

omodelo de desconto quase-hiperbólicofornece uma estrutura matemática para explorar como os indivíduos fazem escolhas envolvendo compensações entre recompensas em momentos diferentes. sua aplicação é particularmente relevante em áreas onde a impulsividade e a inconsistência ao longo do tempo influenciam significativamente a tomada de decisão, como decisões financeiras e comportamentos relacionados à saúde

o modelo é impulsionado por dois parâmetros específicos da população: viés presente, ꞵ, e o fator de desconto, 𝛿.

viés do presente (ꞵ):

este parâmetro mede a tendência das pessoas em priorizar recompensas imediatas em detrimento daquelas que estão mais distantes de forma desproporcional. varia entre 0 e 1, onde um valor de 1 indica ausência de viés presente, refletindo uma avaliação equilibrada e consistente no tempo das recompensas futuras. À medida que os valores se aproximam de 0, significam um viés presente cada vez mais forte, indicando uma preferência acentuada por recompensas imediatas.

por exemplo, dada a escolha entre 50 hoje ou 100 em um ano, uma pessoa com um viés presente elevado (mais próximo de 0) irá preferir os $50 imediatamente em vez de esperar pela quantia maior.

fator de desconto (𝛿):

este parâmetro descreve a taxa na qual o valor das recompensas futuras diminui à medida que o tempo até a sua realização aumenta, tendo em conta o declínio natural do seu valor percebido com o atraso. O fator de desconto é mais precisamente quantificado ao longo de intervalos mais longos, de vários anos. Ao avaliar duas opções a curto prazo (menos de um ano), este fator exibe considerável variabilidade, pois as circunstâncias imediatas podem influenciar desproporcionalmente a perceção.

para populações generalizadas, os estudos mostram que a taxa de desconto geralmente ronda os 0,9. no entanto, este valor é frequentemente substancialmente mais baixo entre grupos com tendências para o jogo.Investigaçãoindica que os jogadores habituais normalmente apresentam um fator de desconto médio ligeiramente abaixo de 0,8, enquanto os jogadores problemáticos tendem a ter um fator de desconto mais próximo de 0,5.

usando os termos acima, podemos expressar a utilidade u de receber uma recompensa x no tempo t através da seguinte fórmula:

u(t) = tu(x)

este modelo captura como o valor das recompensas varia dependendo do seu timing: as recompensas imediatas são avaliadas em pleno valor, enquanto as recompensas futuras são ajustadas para baixo em valor, tendo em conta tanto o viés do presente como a depreciação exponencial.

a experiência

No ano passado, o laboratório de pesquisa da Pantera realizou um estudo para quantificar as tendências comportamentais dos utilizadores de cripto. Inquérito aos participantes com duas perguntas diretas.projetadopara avaliar a preferência deles por pagamento imediato versus receber algum valor futuro.

Esta abordagem ajudou-nos a determinar valores representativos tanto para ꞵ como para 𝛿. Os nossos resultados revelaram que a amostra representativa de utilizadores de criptoapresenta um viés presente ligeiramente acima de 0,4 e um fator de desconto notavelmente baixo.

o estudo revelou um acima da médiaviés de presente e um fator de desconto baixo entre os utilizadores de cripto, sugerindo uma tendência para a impaciência e uma preferência pela gratificação imediata em detrimento de ganhos futuros.

isto pode ser atribuído a vários fatores interconectados dentro do cenário das criptos:

• comportamento cíclico do mercado: o mercado de cripto é conhecido por sua volatilidade e natureza cíclica, com tokens frequentemente experimentando flutuações rápidas de valor. essa periodicidade influencia o comportamento do usuário, pois muitos estão acostumados a navegar por esses ciclos em vez de adotar as estratégias de investimento de longo prazo mais comuns nas finanças tradicionais. os frequentes altos e baixos podem levar os usuários a descontar mais acentuadamente os valores futuros, cautelosos com possíveis quedas que poderiam apagar os lucros.
• estigma em torno de tokens: a pesquisa perguntou especificamente sobre tokens e seu valor futuro percebido, o que poderia ter destacado um estigma arraigado associado à negociação específica de tokens. O estigma, ligado à natureza periódica e muitas vezes especulativa das avaliações de tokens, reforça uma abordagem cautelosa para investimentos de longo prazo no espaço cripto. Além disso, suponha que a pesquisa tenha medido preferências usando uma moeda fiduciária ou outra forma de recompensa. Nesse caso, as taxas de desconto dos usuários de cripto podem se alinhar mais de perto com as médias globais, sugerindo que a natureza da recompensa pode influenciar significativamente o comportamento de desconto observado.
• natureza especulativa das aplicações de cripto: o ecossistema de cripto atual está profundamente enraizado na especulação e na negociação, características que prevalecem em suas aplicações mais bem-sucedidas. essa tendência destaca que os usuários atuais preferem esmagadoramente plataformas especulativas, uma preferência refletida nos resultados da pesquisa, que mostram uma forte inclinação para ganhos financeiros imediatos.

enquanto os resultados do estudo podem divergir das normas típicas de comportamento humano, refletem as características e tendências da base de usuários de cripto atual. Essa distinção é especialmente pertinente para projetos que projetam airdrops e distribuições de tokens, pois entender esses comportamentos únicos permite um planejamento mais estratégico e uma estrutura de sistema de recompensas.

take, por exemplo, a abordagem deDeriva, uma dex perps na solana, que recentemente lançou seu token nativo, drift. a equipe do drift incluiu um mecanismo de atraso de tempo em sua estratégia de distribuição de tokens, oferecendo dobrar as recompensas para os usuários que esperam 6 horas após o lançamento do token para reivindicar seu airdrop. o atraso de tempo foi adicionado para mitiGate.io a congestão geralmente causada por bots no início dos airdrops e potencialmente ajudar a estabilizar o desempenho do token, reduzindo o aumento inicial de vendedores.

na verdade, apenas7.5k, ou 15% (no momento da escrita), dos reclamantes potenciais não esperaram as 6 horas para que suas recompensas dobrassem. Com base em nossa pesquisa apresentada, com um valor dobrado para a recompensa, a deriva poderia ter atrasado alguns meses e estatisticamente deveria ter acalmado a maioria de seus usuários finais.

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