팬테라 캐피털의 매니징 파트너 폴 베라디타킷(Paul Veradittakit) 글, 파이브 바트, 골든 파이낸스 편집
요약
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팬테라 연구소의 연구에 따르면 암호화폐 사용자들은 높은 현재 편향과 낮은 할인율을 보이며, 이는 즉각적인 만족을 선호하는 경향이 강하다는 것을 나타냅니다.
준 쌍곡선 할인 모델은 현재 편향(ꞵ)과 할인 계수(?)가 특징입니다. ꞵ와 같은 매개변수는 개인이 미래 수익보다 즉각적인 수익을 선호하는 경향을 이해하는 데 도움이 되며, 이는 변동성이 크고 투기적인 암호화폐 시장에서 특히 두드러지게 나타납니다.
이 연구는 얼리 어답터 보상, 거버넌스 탈중앙화, 신제품 마케팅을 위한 에어드랍 등 토큰 배분을 최적화하는 데 활용될 수 있습니다.
서문
실리콘밸리 스타트업의 고전적인 이야기 중 하나는 Paypal이 자사 제품을 사용하는 사용자에게 10달러를 지급하기로 결정한 것입니다. 사용자에게 가입비를 지불하면 결국 네트워크의 가치가 높아져 신규 사용자가 무료로 가입하고 유료화를 중단할 수 있다는 것이 그 이유였습니다. PayPal은 유료화를 중단하고 계속 성장하여 네트워크 효과를 시작할 수 있었기 때문에 이 이론은 효과가 있는 것으로 보입니다.
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암호화폐 분야에서는 가입하는 사람뿐만 아니라 일정 기간 동안 제품을 사용하는 사람들에게도 에어드롭을 통해 보상을 지급하는 방식을 채택하고 확장해왔습니다.
제안된 쌍곡선 할인 모델
에어드롭은 얼리 어답터에게 보상하고 프로토콜의 거버넌스를 탈중앙화하며 신제품 마케팅을 위한 다방면의 도구로 활용되고 있습니다. 특히 누가 보상을 받아야 하고, 누가 노력에 대한 가치를 받아야 하는지를 결정할 때 분배 기준을 공식화하는 것은 하나의 예술이 되었습니다. 이러한 맥락에서 배포되는 토큰의 수와 배포 시기(일반적으로 베스팅 또는 점진적 배포와 같은 메커니즘을 통해)는 모두 중요한 역할을 합니다. 이러한 결정은 추측이나 감정, 선례에 의존하기보다는 체계적인 분석에 기반해야 합니다. 보다 정량적인 프레임워크를 사용하면 공정성과 장기적인 목표 전략과의 연계성을 보장할 수 있습니다.
제안된 쌍곡선 할인 모델은 개인이 다양한 시점에 보상 트레이드오프와 관련된 선택을 하는 방식을 탐구하기 위한 수학적 프레임워크를 제공합니다. 이 모델은 재무 결정이나 건강 관련 행동과 같이 충동성과 일관성이 시간에 따른 의사 결정에 큰 영향을 미치는 영역에서 특히 중요합니다.
이 모델은 현재 편향성 ꞵ과 할인 계수 ?ꞵ라는 두 가지 인구별 매개변수에 의해 구동됩니다.
현재 편향(ꞵ):
이 매개변수는 먼 보상보다 즉각적인 보상을 우선시하는 개인의 경향을 측정합니다. 이 매개변수는 0에서 1 사이이며, 1은 즉각적인 편향이 없음을 나타내며 미래 보상에 대한 균형 잡힌 시간 일관성 있는 평가를 반영합니다. 값이 0에 가까워질수록 즉각적인 편향이 점점 더 강해지며, 이는 즉각적인 보상에 대한 선호도가 높아짐을 나타냅니다.
예를 들어, 오늘 50달러와 1년 후 100달러 중 하나를 선택할 때 즉각적 편향이 높은 사람(0에 가까울수록)은 더 큰 금액을 기다리기보다는 50달러를 즉시 받는 쪽을 선택할 것입니다.
할인 계수(?) :
이 매개변수는 미래 보상의 실현 시간이 길어질수록 그 가치가 감소하는 비율을 설명하며, 지연에 따른 지각된 가치의 자연스러운 감소를 설명합니다. 할인율은 다년간의 긴 기간에 걸쳐 더 정확하게 정량화됩니다. 1년 미만의 짧은 기간 동안 두 가지 옵션을 평가할 때 이 요인은 즉각적인 상황이 지각에 불균형적으로 영향을 미치기 때문에 상당한 변동성을 보입니다.
일반 인구의 경우, 연구에 따르면 할인율은 일반적으로 0.9 정도입니다. 그러나 도박 성향이 있는 그룹에서는 이 수치가 훨씬 더 낮습니다. 연구에 따르면 습관성 도박꾼의 평균 할인율은 일반적으로 0.8보다 약간 낮은 반면 문제성 도박꾼의 할인율은 0.5에 가까운 경향이 있습니다.
위의 용어를 사용하면 다음 공식을 사용하여 t 시점에 보상 x를 얻는 효용 U를 표현할 수 있습니다.
U(t) = tU(x)
이 모델은 보상의 가치가 시간에 따라 어떻게 변하는지를 포착합니다: 즉각적인 보상은 최대 효용에 따라 가치가 평가됩니다:
이 모델은 보상 가치가 하루에 시간에 따라 변하는 방식을 포착합니다: 즉각적인 보상은 최대 효용에 따라 가치가 평가됩니다. 변화: 즉각적인 보상은 최대 효용으로 평가되는 반면, 미래 보상의 가치는 현재의 편향과 기하급수적 감쇠를 고려하여 하향 조정됩니다.
실험
작년에 판테라 연구소는 암호화폐 사용자의 행동 성향을 정량화하기 위한 연구를 진행했습니다. 참가자들은 즉시 지불하는 것을 선호하는지, 아니면 미래 가치를 얻는 것을 선호하는지 측정하기 위해 고안된 두 가지 간단한 질문을 받았습니다.
이 접근 방식을 통해 우리는 ꞵ와 ? 의 대표값을 결정하는 데 도움이 되었습니다. 조사 결과, 암호화폐 사용자의 대표 표본은 0.4를 약간 상회하는 현재 편향과 현저히 낮은 할인율을 나타냈습니다.
![7243415](https://img.jinse.cn/7243415_watermarknone.png)
이 연구에 따르면 암호화폐 사용자는 평균보다 높은 현재 편향과 낮은 할인율을 보이며, 이는 다음과 같이 시사하는 바가 있습니다. 참을성이 없고 미래의 이익보다 즉각적인 만족을 선호하는 경향이 있음을 시사합니다.
이러한 현상은 암호화폐 업계에서 상호 연관된 여러 요인에 기인할 수 있습니다.
경기 순환적 시장 행동: 암호화폐 시장은 토큰 가치가 빈번하고 급격하게 변동하는 변동성과 주기성으로 잘 알려져 있습니다. 이러한 주기성은 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있는데, 많은 사람이 전통적인 금융에서 흔히 볼 수 있는 장기 투자 전략을 채택하기보다는 이러한 주기를 오가는 데 익숙하기 때문입니다. 잦은 상승과 하락은 잠재적인 경기 침체로 인해 수익이 사라질 수 있다는 두려움 때문에 사용자가 미래 가치를 더 높은 비율로 할인하게 만들 수 있습니다.
토큰 낙인: 이번 설문조사에서는 토큰과 토큰의 미래 가치에 대해 구체적으로 질문했는데, 이는 토큰 특정 거래와 관련된 뿌리 깊은 낙인을 부각시킬 수 있습니다. 이러한 오명은 토큰 가치 평가의 주기적이고 투기적인 특성과 관련이 있으며, 암호화폐 분야의 장기 투자에 대한 신중한 접근을 강화합니다. 또한, 가상 설문조사에서는 법정화폐 또는 다른 형태의 보상을 사용하여 선호도를 측정합니다. 이 경우 암호화폐 사용자의 할인율은 글로벌 평균에 더 가까울 수 있으며, 이는 보상의 성격이 관찰된 할인율에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.
암호화폐 앱의 투기적 성격: 오늘날의 암호화폐 생태계는 투기와 거래에 깊이 뿌리를 두고 있으며, 이는 가장 성공적인 앱에 널리 퍼져 있는 특징입니다. 이러한 추세는 현재 사용자들이 압도적으로 투기성 플랫폼을 선호한다는 사실을 강조하며, 설문조사 결과에서도 이러한 선호도가 반영되어 즉각적인 금전적 이득에 대한 선호가 강하다는 것을 알 수 있습니다.
이번 연구 결과는 일반적인 인간 행동 규범과 다를 수 있지만, 현재 암호화폐 사용자층의 특징과 트렌드를 반영하고 있습니다. 이러한 독특한 행동을 이해하면 보다 전략적인 계획과 보상 시스템 구축이 가능하므로, 에어드랍과 토큰 할당을 설계하는 프로젝트에서는 이러한 차이가 특히 중요합니다.
예를 들어, 최근 네이티브 토큰 DRIFT를 출시한 솔라나의 DEX Drift 팀은 토큰 배포 전략에 시간 지연 메커니즘을 포함시켜 토큰이 출시된 후 6시간을 기다려 에어드랍을 수령한 사용자에게는 두 배의 보상을 제공했습니다. 에어드랍이 시작될 때 일반적으로 봇으로 인해 발생하는 혼잡을 완화하고 초기 판매자 급증을 줄여 토큰의 성능을 안정화하기 위해 시간 지연을 추가했습니다.
실제로 6시간을 기다리지 않고 보상을 두 배로 받은 잠재적 수령자는 7,500명(즉, 15%)에 불과했습니다(작성 시점 기준). 저희가 제시한 연구에 따르면, 보상 가치가 두 배가 되면 드리프트가 몇 개월 지연될 수 있으며, 이는 통계적으로 대부분의 최종 사용자를 만족시킬 수 있는 수준입니다.