Переслали оригінальну назву: Десять років DAO: відкриття нових вимірів управління та поглиблений аналіз ключових показників управління

Історія DAO тепер охоплює десятиліття, переживши значний бум у 2021 році. Ця організаційна модель поступово інтегрується в суспільство, і низка великомасштабних DAO впроваджує різноманітні експерименти з управління та розширення, що призводить до розвитку різноманітних досліджень управління.

Ця стаття складає посилання на параметри відношення, які служать як показники управління для аналізу різних структур управління. Хоча кожен параметр зазвичай кількісно характеризує певний показник, важливо зауважити, що значення кожного показника змінюється в залежності від типу DAO.

Аналіз важливих показників

Нижче наведені показники не включають показники, пов'язані з «складністю» та «зв'язністю» наразі, а «голосування» є єдиним прикладом. Специфічний обсяг застосування може бути розширений на різноманітні дані, такі як фонди, ЗМІ тощо.

індекс Герфіндаля-Гіршмана, HHI

Це широко застосований метод вимірювання концентрації, названий на честь двох економістів. Він розраховує суму квадратів ринкових часток всіх суб'єктів на ринку.

Просто кажучи, пропорція кожної різної одиниці множиться на квадрат.

Наприклад, у А 50%, у В 30%, а у С 20%

50 * 50 = 2500

30 * 30 = 900

20 * 20 = 400

Три додаються 2500 + 900 + 400 = 3800

3800 - це індекс концентрації ABC

Максимально 10 000 (1 особа становить 100%)

Індекс концентрації влади (CPI)

Варіант, похідний від HHI, який в основному такий самий, як HHI, але з урахуванням того, що ситуація знаходиться в конкретному DAO, такому як OP, різні установи управління матимуть різні ваги. Тому бали для кожного представника повинні бути скориговані на основі їх відповідних ваг.

Наприклад:

Якщо представник має вагу 300 балів, але бере участь як у Token House, так і у Citizens’ House, його загальна вага буде:

Вага в цілому становить:

30032.33% + 30034.59% = 200.76

Оскільки цей розрахунок стосується показників управління, він не враховує всіх представників, а лише тих, хто бере участь у управлінні. Відповідно, коли діяльність управління спільнотою зменшується, це також може призвести до збільшення значення індексу.

Коефіцієнт Накамото

Головна увага зосереджена на одному питанні: Скільки учасників потрібно для контролю всієї системи?

Це запитання дуже цікаве, і насправді воно також дуже корисне для стратегій капіталового ринку.

Якщо в системі є 5 осіб, то їхні виборчі права такі:

• A: 30%
• В: 25%
• C: 20%
• D: 15%
• E: 10%

Мінімальна кількість людей, необхідна для контролю всієї системи, становить 30 + 35 = 55. Мінімальна кількість людей, яка потрібна, - 2, отже, коефіцієнт Накамото дорівнює 2.

Якщо коефіцієнт Накамото системи становить 20, це означає, що принаймні 20 осіб повинні об'єднати зусилля, щоб контролювати систему. Ця система є дуже децентралізованою.

Чим вищий коефіцієнт, тим вищий рівень децентралізації, і навпаки.

Різноманіття авторів пропозицій (індекс різноманітності Шеннона)

Існує кілька підходів до вимірювання. Один з них використовує HHI вище, щоб оцінити концентрацію поданих пропозицій; чим вища концентрація, тим нижче різноманіття.

Інший підхід використовує Індекс різноманітності Шеннона.

Припустимо, що 4 учасники подали на розгляд наступну кількість пропозицій протягом певного періоду часу:

• Пропонент A подав 5 пропозицій
• Пропонент В подав 3 пропозиції
• Пропонент C подав 2 пропозиції
• Пропонент D подав 1 пропозицію

Далі розрахуйте відсоток кількості пропозицій від кожного пропонента до загальної кількості пропозицій.

Загальна кількість пропозицій становить: 5 + 3 + 2 + 1 = 115

Співвідношення кожного пропонента становить:

• A: ≈ 0.4545
• B：≈ 0.2727
• C: ≈ 0.1818
• D: ≈ 0.0909

Далі обчисліть натуральний логарифм кожного відношення (використовуючи кнопку "ln" на калькуляторі):

• A：−0.7885
• B：−1.2993
• C: -1.7047
• D: -2.3979

Далі помножте кожну пропорцію на її відповідне значення логарифму:

• A: 0.4545 × −0.7885 ≈ −0.3582
• B: 0.2727 × −1.2993 ≈ −0.3540
• C: 0.1818 × -1.7047 ≈ -0.3090
• D: 0.0909 × −2.3979 ≈ −0.2171

Нарешті, підсумуйте всі значення: результат - 1.2383. Більше значення вказує на більшу різноманітність у системі. Порівняно з HHI, індекс Шеннона є більш інтуїтивним, особливо в випадках високої різноманітності, оскільки він краще виділяє різниці (з HHI, менше значення відповідає більшому розкиду).

Індекс Джині

Це індекс, який дуже підходить для графічного представлення. Кроки наступні. Зазвичай використовується для оцінки розподілу ресурсів. Наприклад, коли в організації є кілька проектів, індекс Джині можна використовувати, щоб зрозуміти, чи рівномірно розподілені ресурси. Він також може аналізувати фактори, такі як заробітні плати та умови праці. Якщо кілька значень ідентичні, вони утворять пряму лінію на графіку.

1. Відсоткове співвідношення голосуючої сили кожного учасника:

Спочатку вам потрібно знати пропорцію голосуючої сили кожного учасника. Наприклад, якщо є 5 учасників, їх пропорції голосуючої сили можуть бути такими:

• A: 40%
• B: 30%
• C: 15%
• D: 10%
• E: 5%

1. Відсортовано за зростанням голосуючої сили:

Відсортуйте ці пропорції виборчої сили від найменшої до найбільшої, щоб ми могли легше побачити нерівність:

• E: 5%
• D: 10%
• C: 15%
• B: 30%
• A: 40%

1. Розрахувати кумулятивні частки виборчих голосів:

Тепер ми розраховуємо кумулятивні пропорції голосування кожного учасника, починаючи з найменшого та додавати їх по одному:

• E: 5%
• E + D: 5% + 10% = 15%
• E + D + C: 5% + 10% + 15% = 30%
• E + D + C + B: 5% + 10% + 15% + 30% = 60%
• E + D + C + B + A: 5% + 10% + 15% + 30% + 40% = 100%

Ці накопичувальні значення - 5, 15, 30, 60 і 100 - можна відобразити на графіку (знизу ліворуч до верху праворуч).

Коли сила голосування рівномірно розподіляється всередині організації, ця лінія наближається до прямої діагональної лінії. Чим більше крива згинається вниз, тим суворіша нерівність у розподілі голосів.

Метрика децентралізації Z-оцінки

Децентралізована метрика Z-Score використовується для визначення того, наскільки близька потужність окремої особи (наприклад, виборчих прав) у системі збігається з середньою потужністю інших у системі. Вона відповідає на питання: "Наскільки велика потужність окремої особи від середнього рівня порівняно з усіма іншими?"

Z-Score може бути позитивним або негативним

• Якщо Z-показник дуже близький до 0, це означає, що частка влади людини приблизно така ж, як і середнє значення інших людей.
• Якщо Z-показник сильно відхиляється від 0, це означає, що сила людини сильно відрізняється від середнього рівня. Або його сила дуже велика, або дуже маленька.

Це статистичний індекс, який також може бути використаний для ідентифікації даних, таких як структура зарплати, тощо.

Припустимо, що є 5 учасників, а їх виборча сила пропорційна.

• A: 40%
• B: 25%
• C：15%
• D: 10%
• E：10%

Середня виборча сила:

• середнє = 20%

Розрахуйте різницю потужності кожної окремої особи:

Далі нам потрібно побачити, наскільки потужність кожного учасника відрізняється від середньої.

Наприклад:

• A: 40% - 20% = 20%
• B: 25% − 20% = 5%
• C: 15% - 20% = -5%
• D: 10% − 20% = −10%
• E: 10% − 20% = −10%

Обчислити стандартне відхилення: Стандартне відхилення використовується для вираження відхилення сили голосу кожного члена від середнього значення.

Стандартне відхилення - це середнє значення всіх квадратів чисел, після чого береться корінь квадратний.

Розділіть відхилення кожної особи на стандартне відхилення. Наприклад, якщо відхилення D становить -10%, а стандартне відхилення становить 11,4%, то Z-оцінка дорівнює:

-10 / 11.4 = −0.88

Але чому не просто подивитися на різницю?

• Z-бал забезпечує стандартизацію. Наприклад, при порівнянні різних організацій DAO, 10% різниця у виборчій силі може виглядати схоже, але конвертація його в Z-бали дозволяє безпосереднє порівняння між організаціями.
• Z-бал підкреслює відносні відмінності. Наприклад, якщо відхилення D залишається −10%, але стандартне відхилення змінюється через зміни у загальному розподілі потужності, Z-бал D також зміниться, відображаючи ці динаміки.

Це також може бути використано для аналізу змін заробітної плати. Наприклад, якщо заробітна плата людини не змінюється, а стандартне відхилення зарплат в компанії зростає через загальне підвищення заробітної плати, Z-оцінка може показати, як змінилася заробітна плата цієї особи відносно середньої заробітної плати в компанії.

Хоча Z-Score може не бути ідеальним для аналізу голосування в DAO, він цінний для оцінки змін в розподілі ресурсів проекту або індивідуальних внесків.

Динамічні зміни виборчої сили

Індекс мобільності виборчої сили

Цей індекс вимірює, наскільки голосувальна сила "рухається" серед учасників у системі. Якщо голосувальна сила постійно залишається сконцентрованою в руках кількох осіб, це свідчить про жорстку структуру влади з обмеженими можливостями участі. Якщо голосувальна сила часто переміщується між учасниками, це свідчить про "активну" систему, де кожен має шанс взяти участь, що призводить до більш справедливої та децентралізованої системи.

Припустимо, це розподіл виборчих прав у І кварталі та ІІ кварталі:

• Перший квартал
  • Право голосу А: 40%
  • Права голосу B: 30%
  • Права голосу C: 30%
• Другий квартал
  • Права голосу А: 35%
  • Права голосу B: 40%
  • Права голосу C: 25%

Крок 2: Розрахуйте зміну голосувальної сили для кожного учасника

Зміна кожного учасникаЦе голосова сила у другому кварталі мінус голосова сила у першому кварталі:

• Зміна в A: 35% - 40% = -5% (зменшення на 5%)
• Зміна у B: 40% - 30% = +10% (збільшення на 10%)
• Зміна в C: 25% - 30% = -5% (зменшення на 5%)

Крок 3: Додайте зміни всіх учасників разом

На цьому кроці ми беремо абсолютне значення зміни кожного (незалежно від збільшення чи зменшення, тільки розмір) та додаємо їх разом, щоб отримати «Індекс мобільності голосування» всієї системи.

• Абсолютне значення зміни A: 5%
• Абсолютне значення зміни B: 10%
• Абсолютне значення зміни в C: 5%

Загальна зміна = 5% + 10% + 5% = 20%

Цих 20% є "Індекс мобільності виборчої сили". Сказано, що 20% виборчої сили в системі змінилося між двома квартали.

Ця концепція схожа на Z-показник дуже подібний, і ви також можете додати середньоквадратичне відхилення, щоб побачити швидкість зміни.

Зміни в накопиченні виборчої сили

Ми дивимося на «топ-учасників» з найбільшою виборчою силою, щоб побачити, чи збільшується їхня частка виборчої сили. Якщо частки цих топ-учасників стають все більшими і більшими, це означає, що сила в системі стає все більш концентрованою; якщо не відбувається багато змін, це означає, що сила системи все ще розпорошена, і виборчі права кожного відносно рівні.

Припустимо, що у нас є дані про виборчу силу за перший та другий квартали:

• Перший квартал
  • Голосувальна сила A: 40%
  • Голосувальна сила B: 25%
  • Голосувальна сила C: 20%
  • Голосувальна сила D: 10%
  • Голосувальна сила E: 5%
• Другий квартал
  • Голосувальна сила A: 45%
  • Голосувальна сила B: 20%
  • Голосувальна сила C: 15%
  • Повноваження для голосування D: 15%
  • Питання з голосуванням: 5%

Ми ранжуємо силу голосування членів кожного кварталу від найбільшої до найменшої:

• Перший квартал: A > B > C > D > E
• Другий квартал: A > B > D > C > E

Крок 2: Розрахувати частку голосувальної сили «топ 20%» учасників

Щоб спостерігати «концентрацію влади», ми зазвичай дивимося на накопичувальну голосову силу цих «ведучих членів» в різних кварталах, щоб побачити, чи зростають вони.

Серед 5 учасників, 20% найкращих учасників - це 1 учасник з найвищою голосувальною силою (A).

• Перший квартал: Голосувальна сила A = 40% (кумулятивна голосувальна сила топ-20% = 40%)
• Другий квартал: голосова потужність A = 45% (кумулятивна голосова потужність топ-20% = 45%)

Як бачимо, частка голосів 20% найбагатших зросла з 1 по 2 квартал.

Крок 3: Розрахуйте голосуючий внесок членів «верхніх 40%»

Ми також можемо розглянути накопичений відсоток топ-40% (з 5-ти учасників це топ-2).

• перший квартал: накопичені права голосу A + B = 40% + 25% = 65%
• другий квартал: накопичені виборчі права A + B = 45% + 20% = 65%

Тут ви можете побачити, що не змінився кумулятивний виборчий вплив топ-40%.

Цей розрахунок дозволяє вам побачити, чи являє собою зміна, така як представництво, просто зсув у виборчих правах, чи ж є велика концентрація голосів.

Прозорість фінансування

Цей показник, як правило, не є строго кількісним. Це часто включає порівняння опублікованих фінансових звітів з загальною сумою готівкових коштів або оцінку рівня деталей, які були розкриті. Хоча це суб'єктивно та має обмежене значення, аспекти, такі як метод розкриття, рівень деталей та проведення аудитів, все ще можуть використовуватися для простої оцінки.

Час прийняття рішення

Звичайний підхід до аналізу часу прийняття рішень фокусується на підготовчій фазі перед поданням пропозицій.

Наприклад, розрахуйте середню тривалість фази «збору відгуків» для кожного пропозиції.

Оскільки час голосування часто фіксується, вимірювання зазвичай втрачає сенс, якщо не відбувається ситуація, коли всі голоси постійно надходять дуже швидко (що рідко трапляється).

Загальні параметри часу:

• Час збору думок
• Час обробки багатоадресної підпису
• Час перегляду пропозицій

Механізми стимулювання, пов'язані з управлінням

Справедливість механізмів стимулювання часто оцінюється за допомогою індексу Джині. Однак для цього потрібно вирішити питання кількісного визначення «внеску до управління», яке зазвичай здійснюється шляхом перетворення фіксованих внесків на пропорційні стимули.

Квантифікація внеску управління складна для довгострокової послідовності. Нижче наведені деякі можливі підходи:

• Composite Contribution Score = (співвідношення завершення завдань × вага 1) + (час участі × вага 2) + (участь у прийнятті рішень × вага 3) +...
• (Вага Завдання 1 x Кількість Завдання 1) + (Вага Завдання 2 x Кількість Завдання 2)...

Зовнішні дані, які мають значення:

• Загальні стимули на квартал
• Середні стимули, зароблені окремими особами
• Аналіз Z-показника або Джині, щоб визначити, чи розподілені стимули рівномірно або надто концентровані серед кількох ключових учасників.

Інші показники, які не потребують пояснення

• Рівень участі в голосуванні
• Швидкість схвалення пропозицій
• Демографічний профілювання: Це схоже на соціологічну статистику, таку як вік, стать, мова тощо.
• Кількість атак/захоплень управління/протидії захопленню

Висновок

Для дослідження прихованої правди за допомогою дельт даних потрібно постійно накопичувати і проводити розслідування. Вивчаючи досвід управління різними DAO, LXDAO також намагається уточнити ключові моменти управління за допомогою кількісних методів, створюючи основу для аналізу продуктивності DAO. Цей зусилля спрямовані на подальше дослідження додаткових даних та можливостей. Надіюся, що ця стаття надасть корисні ідеї для тих, хто зацікавлений у аналізі управління.

Відмова від відповідальності:

1. Цю статтю відтворено з [LXDAO]. Переслав оригінальний заголовок «Десять років DAO: Розблокування нових розмірів управління та глибинний аналіз ключових показників управління». Авторське право належить оригінальному автору [LXDAO]. Якщо у вас є якісь зауваження стосовно перепублікації, будь ласка, зверніться до команди Gate Learn (gatelearn@Gate.io) і команда вирішить це якомога швидше відповідно до відповідних процедур.
2. Увага: Погляди та думки, висловлені в цій статті, представляють лише особисті погляди автора та не є жодними інвестиційними порадами.
3. Команда Gate Learn переклала статтю на інші мови. Копіювання, поширення або плагіат статей у перекладі заборонені, якщо не зазначено інше.