基于数据视角评价 DAO 治理的“公平性”

关于DAO治理的公平性,一直为大家所关注。DAOrayaki从数据科学的视角,探讨如何量化 DAO 治理的公平性。因此,在本文中,将介绍 3 个指标。

在许多情况下,持有更多的治理代币意味着在 DAO 中拥有更高的投票权。在代币分配方面,可能会有不同的情况。例如,1% 的成员拥有 90% 的代币,或者每个成员拥有完全相同数量的代币。在前一种情况下,DAO 由 1% 的成员控制,非常中心化。在后一种情况下,每个成员在投票中拥有平等的投票权,符合去中心化的本质。

那么我们如何评估代币持有量的分散性呢?这是第一个指标:基尼系数(又称基尼指数),由意大利统计学家 Corrado Gini 开发。这个指标被广泛用于评估收入的不平等,我发现它非常适合我们的目标。

Messari报告:1inch Network二季度协议收入670万美元,环比增幅超两倍:7月25日消息,加密分析平台Messari近期发布的2022 Q2 1inch状态报告显示,1inch Network二季度协议收入达670万美元,是上一季度330万美元收入的两倍。

本季度大约42%的协议收入来自于5月11日和12日,恰逢LUNA/UST崩盘事件。此外,在6月13日的stETH脱锚期间,协议收入增长超过7天平均水平14倍,占季度收入的4%。Messari表示,由于UST和stETH持有者争相平仓造成市场下行,可能是掉期盈余过剩的原因,并最终导致协议收入飙升。[2022/7/25 2:35:37]

下面是基尼系数的公式:

币安NFT为BSC生态系统制定NFT元数据标准,未来将拓展至其它区块链:1月27日消息,据币安官方博客,币安NFT市场与BSC社区合作,为BSC生态系统制定NFT元数据标准,并鼓励BSCNFT项目采用并与这套元数据标准保持一致。该博客称,缺乏元数据标准意味着各种NFT项目的元数据结构不一致,这导致币安NFT难以发现和加入强大的NFT项目。

未来,币安NFT将继续寻找超越BSC的更多领先区块链。除了为NFT市场设定标准之外,该项目的使命是超越建立市场,成为NFT收藏家和创作者连接和创造的终极平台。[2022/1/28 9:18:03]

分子是总体(DAO 成员)的所有项目对(代币余额)的平均绝对差值。分母是按 2n2 缩放的平均代币余额。因子 (2n2) 将基尼系数转换为 0 到 1 的范围。

BTC重回57000美元上方:火币全球站数据显示,BTC短线上涨,突破57000美元关口,现报57006.85美元,日内涨幅达到0.97%,行情波动较大,请做好风险控制。[2021/4/8 19:57:37]

0 表示完全平等,每个成员拥有相同数量的代币。

1 表示完全不平等,每个成员都拥有所有代币。

困惑是正常的。可汗学院的这段视频可能会帮助您建立直观的理解。

以下是基尼系数最低的 DAO。如您所见,所有 DAO 的基尼系数都大于 0.76。相比之下,2017年美国的基尼系数为0.434。因此,可能我数据库中的所有 DAO 都比美国更集中。

代币分布按基尼系数排序

不管代币如何平均分配,如果只有一小部分成员参与治理,DAO 仍然是中心化的。投票百分比是在每次民意调查中变化的指标,以下是定义。

每个 DAO 中的平均投票百分比通过治理的参与提供了对权力下放水平的洞察。你甚至可以通过比较投票成员与人口之间的代币分布来更深入地挖掘。这种差异可能表明投票成员是否代表 w.r.t 代币持有量。

在投票方面,多数成员的共识可能会输给拥有更多治理代币(即投票权)的较小群体。成员和代币,哪一个在 DAO 治理中发挥更大的作用?为了量化这种比较,我在这里介绍最后一个指标:协议系数(AC)。

统计中有多个版本的一致性系数。对于这个即将到来的指标,这是我的一个设想,如果您发现它与先前存在的概念冲突,请联系我们?

与投票百分比一样,AC 是特定于投票的。首先,让我介绍两个基本概念:代币率和投票率。

代币率和投票率公式

上面的公式应该很直观。为了使其具体化,下面是一个包含 3 个成员和 2 个选项的示例。

一个投票举例

在本次投票中,选项 2 获胜。所以代币率为6/11,投票率为2/3。要得出一致性系数,您可以使用代币率除以选民率。在这种情况下,AC = 9/11。

协议系数公式

以下是如何解释 AC。在一个完全“公平”的 DAO 中,假设代币和成员在治理中扮演相同的角色,AC 预计为 1。当 AC < 1 时,意味着获胜选项更多地依赖于选民而不是代币。当 AC > 1 时,表明获胜选项更多地取决于代币而不是选民。

原文作者:Sicong Zhao

贡献者:Demo 

审核者:DAOctor 

原文:How to evaluate the “Fairness” of DAO Governance? From a data scientist’s perspective

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