關于DAO治理的公平性,一直為大家所關注。DAOrayaki從數據科學的視角,探討如何量化 DAO 治理的公平性。因此,在本文中,將介紹 3 個指標。
在許多情況下,持有更多的治理代幣意味著在 DAO 中擁有更高的投票權。在代幣分配方面,可能會有不同的情況。例如,1% 的成員擁有 90% 的代幣,或者每個成員擁有完全相同數量的代幣。在前一種情況下,DAO 由 1% 的成員控制,非常中心化。在后一種情況下,每個成員在投票中擁有平等的投票權,符合去中心化的本質。
那么我們如何評估代幣持有量的分散性呢?這是第一個指標:基尼系數(又稱基尼指數),由意大利統計學家 Corrado Gini 開發。這個指標被廣泛用于評估收入的不平等,我發現它非常適合我們的目標。
LongBit交易所已經支持基于波場鏈發行的ETH(TRC20-ETH)的充提:據最新消息,LongBit交易所已經支持基于波場鏈發行的ETH(TRC20-ETH)的充值及提現。據悉,2020年11月22日,JUST團隊宣布發行基于波場TRC20協議開發的ETH(TRC20-ETH),與ETH 1:1進行兌換,各大交易所和錢包正在陸續支持。波場具有轉賬速度快、低手續費、高吞吐量等特點,可增強以太坊、比特幣的用戶體驗。[2021/2/3 18:47:10]
下面是基尼系數的公式:
國家動物健康與食品安全創新聯盟將啟動基于區塊鏈的食品追溯平臺:國家動物健康與食品安全創新聯盟(以下簡稱“聯盟”)食品信任追溯平臺于今年4月正式啟用。聯盟常務副秘書長孫忠超博士表示,該追溯平臺將政府、第三方檢測、認證機構、企業與消費者等多方納入追溯體系內,能夠實現區塊鏈防篡改、雙向追溯、品質認證、監控預警、精準召回和供應鏈管理等功能。(中國經濟網)[2020/4/20]
分子是總體(DAO 成員)的所有項目對(代幣余額)的平均絕對差值。分母是按 2n2 縮放的平均代幣余額。因子 (2n2) 將基尼系數轉換為 0 到 1 的范圍。
0 表示完全平等,每個成員擁有相同數量的代幣。
動態 | 三星SDS公布了一項基于以太坊的區塊鏈動力解決方案:據cryptonews消息,三星(Samsung)今年發布的新款旗艦智能手機已經引起了加密貨幣愛好者的興趣。這款手機具有加密錢包功能。該公司的IT服務部門三星電子(Samsung SDS)目前公布了一款基于以太坊區塊鏈的解決方案。該公司表示,該解決方案將允許物流和航運公司、港口和海關當局在國際進出口業務中使用分布式分類賬技術。該公司表示,它已與鹿特丹港和荷蘭銀行合作開發了名為Deliver的解決方案。[2019/3/18]
1 表示完全不平等,每個成員都擁有所有代幣。
困惑是正常的。可汗學院的這段視頻可能會幫助您建立直觀的理解。
動態 | 基于EOS的游戲公司獲1600萬美元A輪融資:據bitcoinist消息,近日,初創公司神話游戲宣布獲得1600萬美元的A輪融資。據悉,該游戲基于EOS區塊鏈技術,將于2019年初推出。[2018/11/18]
以下是基尼系數最低的 DAO。如您所見,所有 DAO 的基尼系數都大于 0.76。相比之下,2017年美國的基尼系數為0.434。因此,可能我數據庫中的所有 DAO 都比美國更集中。
代幣分布按基尼系數排序
不管代幣如何平均分配,如果只有一小部分成員參與治理,DAO 仍然是中心化的。投票百分比是在每次民意調查中變化的指標,以下是定義。
每個 DAO 中的平均投票百分比通過治理的參與提供了對權力下放水平的洞察。你甚至可以通過比較投票成員與人口之間的代幣分布來更深入地挖掘。這種差異可能表明投票成員是否代表 w.r.t 代幣持有量。
在投票方面,多數成員的共識可能會輸給擁有更多治理代幣(即投票權)的較小群體。成員和代幣,哪一個在 DAO 治理中發揮更大的作用?為了量化這種比較,我在這里介紹最后一個指標:協議系數(AC)。
統計中有多個版本的一致性系數。對于這個即將到來的指標,這是我的一個設想,如果您發現它與先前存在的概念沖突,請聯系我們?
與投票百分比一樣,AC 是特定于投票的。首先,讓我介紹兩個基本概念:代幣率和投票率。
代幣率和投票率公式
上面的公式應該很直觀。為了使其具體化,下面是一個包含 3 個成員和 2 個選項的示例。
一個投票舉例
在本次投票中,選項 2 獲勝。所以代幣率為6/11,投票率為2/3。要得出一致性系數,您可以使用代幣率除以選民率。在這種情況下,AC = 9/11。
協議系數公式
以下是如何解釋 AC。在一個完全“公平”的 DAO 中,假設代幣和成員在治理中扮演相同的角色,AC 預計為 1。當 AC < 1 時,意味著獲勝選項更多地依賴于選民而不是代幣。當 AC > 1 時,表明獲勝選項更多地取決于代幣而不是選民。
原文作者:Sicong Zhao
貢獻者:Demo
審核者:DAOctor
原文:How to evaluate the “Fairness” of DAO Governance? From a data scientist’s perspective
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