从六大数据角度了解Gitcoin Grant

原文来源:mest原文标题:Gitcoin Grant 的 6 个数据故事

Mest 参与 Gitcoin Grant 的第 15 轮众筹 ,希望当 Grant 2.0 发布时可以为 Gitcoin Grant 制作链上数据,让社区了解 Gitcoin,了解 Grant 运作状况。在此之前,我们对 GR 简单科普,以及对 GR1 – 14 做一次数据回顾吧。

Gitcoin Grant 与二次方投票

Gitcoin Grant 作为二次方筹款的实践,其想法来源于《激进市场》的作者 E. Glen Weyl 与 Vitalik, Zoë Hitzig 的论文《自由激进主义:慈善匹配基金的灵活设计 》,主要探讨能否使用市场力量为投票合理定价,即参与决策的投票者不仅透过分配投票来表达偏好,更能表达偏好的程度

传统投票方案是 1 人 1 票,或 1 块钱 1 票。

传统投票的问题可以归纳为 1)1 人 1 票则容易出现多数人暴力,尤其部分需求是少数人关心却没有多数人响应,比如同性恋婚姻。2)1 块钱 1 票,则放大少数人财富的影响力。

二次方投票是两者之间的一种平衡的选择,理论上一方面允许人人平等投票,另一方面让少数人有机会购买更多选票以平衡少数与多数间的竞争,从而优化了社会福利。 比如每位选民拥有 100 投票积分,每一个议题投票积分成本与票数成平方关系,也即投一票一个积分,投两票四个积分,以此类推。结果是投票越多,成本越高,选民则可以按照自己对议题偏好和偏好程度合理地分配投票积分。二次方投票的表现如下方曲线,你可以从 Vitalik 的文章 了解其工作原理,我们在此不再过多赘述。

从六大数据角度了解Gitcoin Grant二次方投票作为改善传统投票的尝试,依然保留传统投票的部分问题,比如

  • 女巫攻击,俗称薅羊毛,也即伪造无数身份套利;
  • 共谋,俗称贿选,也即通过买票的方式获得更多身份的投票;
  • 理性忽视,俗称搭便车,也即自己影响力过小,索性不参与,坐享其成。

这些问题的最差的状况是将二次方投票降级为 1 块钱 1 票。所以与其问 Gitcoin Grant 是否做的不错?不如说这场试验是否处于合理的验证中?目前来看 Gitcoin Grant 表现不错,更多人,更多项目,更多资金参与其中,每一 Round 结束都会有社区回顾和改善方案出现,比如

Grant 数据故事

Grant 的数据故事主要以二次方筹款的初衷发起提问

  • 资金是否分配给合适的公共物?
  • 捐赠资金是否有效撬动匹配资金?
  • 用户是否发挥合适的影响力?

Grant 的基本表现如何?

Gitcoin Grant 过去 14 轮总共募资 18.04M,其中 66.93% 来自社区用户捐赠,33.07% 来自匹配池。期间总共有 142,776 用户参与捐赠,贡献 2,380,689 笔捐赠,让 3,161 个项目受益。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 每轮的资金整体呈良好的上升趋势,平均环比增长 +52.54%,但从 2022 年 Q1 的熊市阶段下降 -36.86%,Grant 资金和捐助者的表现也与市场交易活跃度呈正相关。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 分配给谁?

过去 14 轮 GR,最大一笔资助是给予了 Coin Center $1.15M,该资金用于对政策制定者进行公共区块链教育。其他项目主要为隐私、长寿、慈善相关的非营利组织,出乎意料的是开源技术项目占比居然不是最多的。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 资金流向?

从 GR1 到 GR12 的数据表现来看,资金主要流向 Community,dApp Tech 和 Infra Tech 等类别的项目,其中这三类占资金总数的 88.22%。其中每一轮的资金流向都可能代表当时市场趋势,比如当前 GR15 为 DeSci、zkTech 等。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantCommunity 类型项目是资金流向的第一位,总共筹集 $5.14M 并包含 2100 多个项目,同时我们可以发现,从 GR5 之后,NFTs 类的项目有明显爆发趋势,截止到 GR12 结束,已经募集超过 $1M,项目数量占比 7.21%

Grant 的匹配率是否发挥最佳?

二次方众筹是否有效,其中健康的匹配率是一个很好的衡量指标。过高的匹配率可能存在女巫攻击(也即薅羊毛),过低的匹配率则没有发挥好每一个人的影响力。Grant 的平均匹配率是 1.05,期间在 GR5 达到最高值为 2.64,这意味 1 美元的众筹可以撬动匹配池中 $2.64 的匹配。

从六大数据角度了解Gitcoin Grant但我们也发现,在往期的 GR 中,有超过 74.63% 的项目资金匹配率小于 1,同时有 83.5% 的项目筹款低于 $1,000,这说明 Gitcoin 捐款明显存在马太效应。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 的项目方表现如何?

观察新旧项目的捐款数据,我们会发现奇怪的现象:最近 6 轮旧项目平均获得 64.83% 捐助资金,而新项目仅获得 35.16% 的资金支持。事实上,这是符合 Gitcoin Grant 的愿景,为公共物品提供持续稳定的支持,而不是一次 GR 提供项目长期经营的资金,按每一季度持续提供,让开发者拥有稳定的收入经营项目。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 的捐助者表现如何?

总体而言,在所有 142,776 位捐助者中,平均每位捐赠 $15.73,但其中 40.69% 捐助金额小于 $2,而 >= $1,000 的捐助仅占 13.72%。这符合二次方众筹的理性预期,但不符合捐款行为的自然表现,很可能与空投追溯有关,Gitcoin 社区也不断加码身份认证要求,提升薅羊毛的门槛,以及对匹配的影响程度。

从六大数据角度了解Gitcoin Grant故事的最后

纵观这些故事,你会发现二次方投票依然是一场试验,不是一个理想结果。在实践过程中,资金不一定分配到合适的公共物,捐赠的初衷也可能已经不纯粹,当然自由市场的博弈是长期的、动态的、重复的均衡过程,我们可以感受 Gitcoin 社区从中协调和改善的力量。

这些小故事来自 Gitcoin 官方公布的数据源,其中数据可能存在及时性和完整性的问题,我们期待 Grant 2.0 发布后再做优化,如有瑕疵,请多谅解,如有启发,那是最好。

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从六大数据角度了解Gitcoin Grant

星期六 2022-09-10 11:50:14

Mest 参与 Gitcoin Grant 的第 15 轮众筹 ,希望当 Grant 2.0 发布时可以为 Gitcoin Grant 制作链上数据,让社区了解 Gitcoin,了解 Grant 运作状况。在此之前,我们对 GR 简单科普,以及对 GR1 – 14 做一次数据回顾吧。

Gitcoin Grant 与二次方投票

Gitcoin Grant 作为二次方筹款的实践,其想法来源于《激进市场》的作者 E. Glen Weyl 与 Vitalik, Zoë Hitzig 的论文《自由激进主义:慈善匹配基金的灵活设计 》,主要探讨能否使用市场力量为投票合理定价,即参与决策的投票者不仅透过分配投票来表达偏好,更能表达偏好的程度

传统投票方案是 1 人 1 票,或 1 块钱 1 票。

传统投票的问题可以归纳为 1)1 人 1 票则容易出现多数人暴力,尤其部分需求是少数人关心却没有多数人响应,比如同性恋婚姻。2)1 块钱 1 票,则放大少数人财富的影响力。

二次方投票是两者之间的一种平衡的选择,理论上一方面允许人人平等投票,另一方面让少数人有机会购买更多选票以平衡少数与多数间的竞争,从而优化了社会福利。 比如每位选民拥有 100 投票积分,每一个议题投票积分成本与票数成平方关系,也即投一票一个积分,投两票四个积分,以此类推。结果是投票越多,成本越高,选民则可以按照自己对议题偏好和偏好程度合理地分配投票积分。二次方投票的表现如下方曲线,你可以从 Vitalik 的文章 了解其工作原理,我们在此不再过多赘述。

从六大数据角度了解Gitcoin Grant二次方投票作为改善传统投票的尝试,依然保留传统投票的部分问题,比如

  • 女巫攻击,俗称薅羊毛,也即伪造无数身份套利;
  • 共谋,俗称贿选,也即通过买票的方式获得更多身份的投票;
  • 理性忽视,俗称搭便车,也即自己影响力过小,索性不参与,坐享其成。

这些问题的最差的状况是将二次方投票降级为 1 块钱 1 票。所以与其问 Gitcoin Grant 是否做的不错?不如说这场试验是否处于合理的验证中?目前来看 Gitcoin Grant 表现不错,更多人,更多项目,更多资金参与其中,每一 Round 结束都会有社区回顾和改善方案出现,比如

Grant 数据故事

Grant 的数据故事主要以二次方筹款的初衷发起提问

  • 资金是否分配给合适的公共物?
  • 捐赠资金是否有效撬动匹配资金?
  • 用户是否发挥合适的影响力?

Grant 的基本表现如何?

Gitcoin Grant 过去 14 轮总共募资 18.04M,其中 66.93% 来自社区用户捐赠,33.07% 来自匹配池。期间总共有 142,776 用户参与捐赠,贡献 2,380,689 笔捐赠,让 3,161 个项目受益。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 每轮的资金整体呈良好的上升趋势,平均环比增长 +52.54%,但从 2022 年 Q1 的熊市阶段下降 -36.86%,Grant 资金和捐助者的表现也与市场交易活跃度呈正相关。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 分配给谁?

过去 14 轮 GR,最大一笔资助是给予了 Coin Center $1.15M,该资金用于对政策制定者进行公共区块链教育。其他项目主要为隐私、长寿、慈善相关的非营利组织,出乎意料的是开源技术项目占比居然不是最多的。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 资金流向?

从 GR1 到 GR12 的数据表现来看,资金主要流向 Community,dApp Tech 和 Infra Tech 等类别的项目,其中这三类占资金总数的 88.22%。其中每一轮的资金流向都可能代表当时市场趋势,比如当前 GR15 为 DeSci、zkTech 等。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantCommunity 类型项目是资金流向的第一位,总共筹集 $5.14M 并包含 2100 多个项目,同时我们可以发现,从 GR5 之后,NFTs 类的项目有明显爆发趋势,截止到 GR12 结束,已经募集超过 $1M,项目数量占比 7.21%

Grant 的匹配率是否发挥最佳?

二次方众筹是否有效,其中健康的匹配率是一个很好的衡量指标。过高的匹配率可能存在女巫攻击(也即薅羊毛),过低的匹配率则没有发挥好每一个人的影响力。Grant 的平均匹配率是 1.05,期间在 GR5 达到最高值为 2.64,这意味 1 美元的众筹可以撬动匹配池中 $2.64 的匹配。

从六大数据角度了解Gitcoin Grant但我们也发现,在往期的 GR 中,有超过 74.63% 的项目资金匹配率小于 1,同时有 83.5% 的项目筹款低于 $1,000,这说明 Gitcoin 捐款明显存在马太效应。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 的项目方表现如何?

观察新旧项目的捐款数据,我们会发现奇怪的现象:最近 6 轮旧项目平均获得 64.83% 捐助资金,而新项目仅获得 35.16% 的资金支持。事实上,这是符合 Gitcoin Grant 的愿景,为公共物品提供持续稳定的支持,而不是一次 GR 提供项目长期经营的资金,按每一季度持续提供,让开发者拥有稳定的收入经营项目。

从六大数据角度了解Gitcoin GrantGrant 的捐助者表现如何?

总体而言,在所有 142,776 位捐助者中,平均每位捐赠 $15.73,但其中 40.69% 捐助金额小于 $2,而 >= $1,000 的捐助仅占 13.72%。这符合二次方众筹的理性预期,但不符合捐款行为的自然表现,很可能与空投追溯有关,Gitcoin 社区也不断加码身份认证要求,提升薅羊毛的门槛,以及对匹配的影响程度。

从六大数据角度了解Gitcoin Grant故事的最后

纵观这些故事,你会发现二次方投票依然是一场试验,不是一个理想结果。在实践过程中,资金不一定分配到合适的公共物,捐赠的初衷也可能已经不纯粹,当然自由市场的博弈是长期的、动态的、重复的均衡过程,我们可以感受 Gitcoin 社区从中协调和改善的力量。

这些小故事来自 Gitcoin 官方公布的数据源,其中数据可能存在及时性和完整性的问题,我们期待 Grant 2.0 发布后再做优化,如有瑕疵,请多谅解,如有启发,那是最好。