Пересылка оригинального заголовка: Десять лет DAO: Разблокировка новых измерений управления и глубокий анализ ключевых показателей управления

История DAO теперь охватывает десятилетие и пережила значительный подъем в 2021 году. Эта организационная модель постепенно интегрируется в общество, и многочисленные крупномасштабные DAO проводят разнообразные эксперименты и расширения в области управления, что приводит к развитию различных исследований в области управления.

В данной статье собраны справочные параметры, которые служат показателями управления для анализа различных структур управления. Хотя каждый параметр обычно количественно характеризует определенный показатель, важно отметить, что значение каждого показателя может варьироваться в зависимости от типа DAO.

Анализ важных показателей

Следующие показатели пока не включают показатели, связанные с «сложностью» и «согласованностью», и «голосование» используется единообразно как пример. Конкретная область применения может быть расширена на различные данные, такие как фонды, СМИ и т.д.

индекс Херфиндаль-Хиршмана, HHI

Это широко принятый метод измерения концентрации, названный в честь двух экономистов. Он вычисляет сумму квадратов рыночных долей всех субъектов на рынке.

Простыми словами, пропорция каждой различной единицы умножается на квадрат.

Например, А имеет 50%, В - 30%, а С - 20%

50 * 50 = 2500

30 * 30 = 900

20 * 20 = 400

Три слагаемых 2500 + 900 + 400 = 3800

3800 - это индекс концентрации ABC

Максимум 10 000 (1 человек составляет 100%)

Индекс концентрации власти (ИКВ)

Вариант, полученный из HHI, фактически такой же, как HHI, но учитывая, что ситуация находится в конкретном DAO, таком как OP, различные учреждения управления будут иметь различные веса. Поэтому балл для каждого представителя должен быть скорректирован на основе их соответствующих весов.

Например:

Если представитель имеет вес 300 баллов, но участвует как в Token House, так и в Citizens' House, их общий вес будет:

Его общий вес:

30032.33% + 30034.59% = 200.76

Поскольку эта расчётная формула относится к показателям управления, она не учитывает всех представителей, а только тех, кто участвует в управлении. Следовательно, когда активность управления сообщества уменьшается, это может привести к увеличению значения индекса.

коэффициент Накамото

Главным образом сосредоточен на одном вопросе: Сколько участников требуется для контроля всей системы?

Этот вопрос очень интересен, и на самом деле он также очень полезен для стратегий капитального рынка.

Если в системе 5 человек, их избирательные права таковы:

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

Минимальное количество людей, необходимых для управления всей системой, составляет 30 + 35 = 55. Минимальное количество людей, необходимых, составляет 2, поэтому коэффициент Накамото равен 2.

Если коэффициент Накамото системы равен 20, это означает, что по крайней мере 20 человек должны объединить усилия, чтобы контролировать систему. Эта система очень децентрализована.

Чем выше коэффициент, тем выше степень децентрализации, и наоборот.

Разнообразие предложений подателей (индекс Шэннона)

Существует несколько подходов к измерению. Один из них использует HHI для оценки концентрации представленных предложений; чем выше концентрация, тем ниже разнообразие.

Другой подход использует Индекс разнообразия Шэннона.

Предположим, что 4 участника представили следующее количество предложений за определенный период времени:

• Предложитель A подал 5 предложений
• Претендент B представил 3 предложения
• Предложитель C представил 2 предложения
• Участник D представил 1 предложение

Затем вычислите долю числа предложений от каждого предлагающего к общему числу предложений.

Общее количество предложений составляет: 5 + 3 + 2 + 1 = 115

Соотношение каждого предлагающего:

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

Затем вычислите натуральный логарифм каждого отношения (используя кнопку "ln" на калькуляторе):

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

Затем умножьте каждую пропорцию на соответствующее ей логарифмическое значение:

• 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

Наконец, сложите все значения: результат - 1.2383. Большее значение указывает на большее разнообразие в системе. По сравнению с HHI, индекс Шеннона более интуитивен, особенно в случаях высокого разнообразия, так как он лучше выделяет различия (с HHI меньшее значение соответствует большему разбросу).

Индекс Джини

Это индекс, который очень подходит для графического представления. Шаги следующие. Обычно он используется для оценки распределения ресурсов. Например, когда организация имеет несколько проектов, индекс Джини может быть использован для понимания, равномерно ли распределены ресурсы. Он также может анализировать факторы, такие как заработная плата и условия работы. Если несколько значений идентичны, они образуют прямую линию на графике.

1. Укажите пропорцию избирательной силы каждого участника:

Сначала вам нужно знать пропорцию голосовой мощности каждого участника. Например, если есть 5 участников, их пропорции голосовой мощности могут быть:

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

1. Сортировка по возрастанию по силе голоса:

Отсортируйте эти пропорции голосования от наименьшей до наибольшей, чтобы мы могли лучше увидеть неравенство:

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

1. Рассчитайте накопленные пропорции избирательной силы:

Теперь мы вычисляем накопленные пропорции избирательной силы каждого участника, начиная с наименьшего и поочередно их складывая.

• 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%

Эти накопленные значения — 5, 15, 30, 60 и 100 — можно построить на графике (снизу слева вверх направо).

Когда сила голосования равномерно распределена внутри организации, эта линия приближается к прямой диагональной линии. Чем сильнее кривизна вниз, тем более серьезное неравенство в распределении голосов.

Z-мера децентрализации Z-Score

Децентрализованная метрика Z-оценки используется для определения того, насколько близко власть отдельного лица (например, избирательные права) в системе соответствует средней власти других в системе. Она отвечает на вопрос: «Насколько далека власть отдельного лица от среднего уровня по сравнению со всеми остальными?»

Z-оценка может быть положительной или отрицательной

• Если Z-оценка очень близка к 0, это означает, что доля власти человека примерно такая же, как средняя доля других людей.
• Если Z-скор deviates много от 0, это означает, что сила человека сильно отличается от среднего уровня. Либо его сила очень большая, либо очень маленькая.

Это статистический индекс, который также может использоваться для идентификации данных, таких как структура заработной платы и т.д.

Предположим, что есть 5 участников, и их доли голосования составляют:

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

Средняя сила голосования:

• среднее = 20%

Рассчитайте разницу в силе каждого отдельного человека:

Далее нам нужно увидеть, насколько отличается мощность каждого участника от средней.

Например:

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

Рассчитать стандартное отклонение: Стандартное отклонение используется для выражения отклонения голосовой силы каждого участника от среднего значения.

Стандартное отклонение - это среднее значение всех квадратов чисел, а затем берется квадратный корень.

Разделите отклонение каждого отдельного лица на стандартное отклонение. Например, если отклонение D составляет -10%, а стандартное отклонение составляет 11,4%, то Z-оценка составит:

-10 / 11.4 = −0.88

Но почему бы просто не посмотреть на разницу?

• Z-Score обеспечивает стандартизацию. Например, при сравнении различных организаций DAO разница в 10% в избирательной силе может выглядеть похожей, но преобразование ее в Z-оценки позволяет осуществлять прямые сравнения между организациями.
• Z-Счетчик подчеркивает относительные различия. Например, если отклонение D остается на уровне -10%, но стандартное отклонение меняется из-за изменений в общем распределении мощности, Z-Счетчик D также изменится, отражая эти динамики.

Он также может использоваться для анализа изменений в заработной плате. Например, если зарплата человека остается неизменной, в то время как стандартное отклонение зарплат по всей компании увеличивается из-за общего повышения зарплаты, Z-оценка может показать, как фактически изменилась зарплата этого человека относительно средней зарплаты компании.

Хотя Z-оценка может быть не идеальным инструментом для анализа голосования в DAO, она является ценным инструментом для оценки изменений в распределении ресурсов проекта или вклада отдельных лиц.

Динамические изменения в силе голосования

Индекс мобильности избирательной силы

Этот индекс измеряет, насколько сильно избирательная сила "перемещается" среди участников в системе. Если избирательная сила постоянно концентрируется в руках немногих, это указывает на жесткую структуру власти с ограниченными возможностями участия. Если избирательная сила часто перемещается между участниками, это указывает на "активную" систему, в которой у каждого есть шанс участвовать, что приводит к более справедливой и децентрализованной системе.

Предположим, что это распределение избирательных прав в I квартале и II квартале:

• Первый квартал
  • Права голоса A: 40%
  • Голосовые права B: 30%
  • Права голоса C: 30%
• Второй квартал
  • Права голоса A: 35%
  • Права голоса B: 40%
  • Права голоса C: 25%

Шаг 2: Рассчитайте изменение голосовой мощности для каждого участника

Вариация каждого участника. Это сила голоса во втором квартале минус сила голоса в первом квартале:

• Изменение в A: 35% - 40% = -5% (уменьшение на 5%)
• Изменение в B: 40% - 30% = +10% (увеличение на 10%)
• Изменение в C: 25% - 30% = -5% (уменьшение на 5%)

Шаг 3: Сложите изменения всех участников вместе

На этом шаге мы берем абсолютное значение изменения каждого участника (независимо от того, увеличилось или уменьшилось, берется только размер) и складываем их вместе, чтобы получить «Индекс мобильности голосовой силы» всей системы.

• Абсолютное значение изменения A: 5%
• Абсолютное значение изменения B: 10%
• Абсолютное значение изменения в C: 5%

Общее изменение = 5% + 10% + 5% = 20%

Эти 20% - это «Индекс мобильности голосовой силы». Говорится, что 20% голосовой силы в системе изменилось между двумя кварталами.

Этот концепт похож на Z-Score очень похож, и вы также можете добавить стандартное отклонение, чтобы увидеть темп изменения.

Изменения в накопленной избирательной силе

Мы смотрим на «верхних участников» с наибольшей избирательной силой, чтобы увидеть, увеличивается ли их доля избирательной силы. Если доля этих верхних участников становится все больше и больше, это означает, что власть в системе становится все более концентрированной; если изменений не так много, это означает, что сила системы все еще распределена и избирательные права каждого относительно равны.

Предположим, у нас есть данные о голосовании за Q1 и Q2:

• Первый квартал
  • Голосовая мощность A: 40%
  • Голосовая сила B: 25%
  • Голосовая мощность C: 20%
  • Голосовая доля D: 10%
  • Voting power of E: 5%
• Второй квартал
  • Голосующая сила A: 45%
  • Голосовая мощность B: 20%
  • Голосовая мощность C: 15%
  • Голосовая мощность D: 15%
  • Сила голоса E: 5%

Мы ранжируем голосовую силу каждого четверти по убыванию:

• Первый квартал: A > B > C > D > E
• Второй квартал: A > B > D > C > E

Шаг 2: Рассчитайте долю голосовой силы членов "топ 20%"

Для наблюдения за «концентрацией власти» мы обычно смотрим на суммарную избирательную силу этих «топовых участников» в разных кварталах, чтобы увидеть, увеличивается ли она.

Среди 5 участников топ-20% участников - это 1 участник с наибольшей избирательной силой (A).

• Первый квартал: право голоса А = 40% (совокупное право голоса 20% лучших = 40%)
• Во втором квартале: Голосующая доля А = 45% (накопленная голосующая доля топ-20% = 45%)

Как видно, доля голосующей силы топ-20% выросла с Q1 на Q2.

Шаг 3: Рассчитайте долю голосования участников «топ 40%»

Мы также можем посмотреть на накопленную долю топ-40% (из 5 участников, это топ-2).

• первый квартал: Совокупные голосовые права A + B = 40% + 25% = 65%
• второй квартал: Накопленные избирательные права A + B = 45% + 20% = 65%

Здесь вы можете увидеть, что не произошло изменений в доле накопленной избирательной силы в топ-40%.

Этот расчет позволяет определить, является ли изменение, такое как представительство, просто сдвигом в правах голоса, или есть большая концентрация голосов.

Прозрачность финансирования

Этот показатель обычно не строго количественный. Он часто включает в себя сравнение опубликованных финансовых отчетов с общими ликвидными средствами или оценку уровня раскрытия деталей. Хотя он субъективен и имеет ограниченное значение, такие аспекты, как метод раскрытия, уровень детализации и проведение аудитов, все же могут использоваться для простой оценки.

Время принятия решения

Обычный подход к анализу времени принятия решений фокусируется на этапе подготовки перед подачей предложений.

Например, рассчитайте среднюю продолжительность этапа «сбора отзывов» для каждого предложения.

Поскольку время голосования часто фиксировано, его измерение, как правило, не имеет значения, если только не существует сценария, при котором все голоса подаются очень быстро (что бывает редко).

Общие параметры времени:

• Время сбора мнений
• Время обработки мультиподписи
• Время рассмотрения предложения

Механизмы поощрения, связанные с управлением

Справедливость стимулирующих механизмов часто оценивается с помощью индекса Джини. Однако это требует разрешения проблемы количественного измерения «вклада в управление», что обычно делается путем преобразования фиксированных вкладов в пропорциональные стимулы.

Количественная оценка вклада в управление является сложной задачей для обеспечения долгосрочной согласованности. Ниже приведены некоторые возможные подходы:

• Оценка композитного вклада = (коэффициент выполнения задания × вес 1) + (время участия × вес 2) + (участие в принятии решений × вес 3) +…
• (Вес Задачи 1 х Количество Задачи 1) + (Вес Задачи 2 х Количество Задачи 2)…

Внешне связанные данные включают:

• Общие стимулы за квартал
• Среднее количество поощрений, заработанных физическими лицами
• Z-Score или анализ Джини, чтобы определить, равномерно ли распределены стимулы или чрезмерно сконцентрированы между несколькими ключевыми участниками.

Другие индикаторы, не требующие пояснений

• Процент участия в голосовании
• Процент одобрения предложений
• Демографический профилирование: Это похоже на социологическую статистику, такую как возраст, пол, язык и т. д.
• Количество случаев атак/захватов/анти-захватов управления

Заключение

Понимание скрытой правды за дельтами данных требует непрерывного накопления и исследования. Изучая опыт управления в различных DAO, LXDAO также пытается уточнить управленческие подсказки с помощью количественных методов, положив основу для анализа производительности DAO. Эта работа направлена на дальнейшее изучение дополнительных данных и возможностей. Надеюсь, что эта статья даст полезные идеи для тех, кто интересуется анализом управления.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья воспроизводится из [LXDAO]. Переслал оригинальный заголовок «Десять лет DAO: Разблокировка новых измерений управления и глубокий анализ ключевых показателей управления». Авторское право принадлежит оригинальному автору [LXDAO]. Если у вас есть какие-либо возражения против перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn (gatelearn@Gate.io), и команда обработает это как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, представляют только личные взгляды автора и не являются инвестиционным советом.
3. Команда Gate Learn перевела статью на другие языки. Копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены, если не указано иное.