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    研究 | 交易成本和Gas如何影响选民参与链上协议

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      转自  巴比特 20210918

      原标题:《DAOrayaki | Gas成本和选民参与》

      协议治理机制的选择对协议的成功和未来的发展路径有很大的影响。在诸如 Compound 的 Governor Bravo 之类的链式治理框架上,允许对提案结果进行无信任执行,这提供了更大的去中心化,但需要用户支付交易费用才能参与。另一方面,像 Snapshot 这样的链下投票机制支持自由投票,但不能自动执行,并且涉及额外的信任假设(例如,信任多重签名以正确跟踪投票结果)。

      协议必须权衡更多参与的好处与中心化风险。但在他们开始考虑这种权衡之前,他们需要更好地了解交易成本和Gas如何影响参与链上协议。客座贡献者 Raphael 提供了一个数据驱动的分析,其中有一些关于去中心化协议的惊人发现。

      投票成本会影响治理参与吗?

      我们试图通过数据优先的方法来回答这个问题。下面我们将分享我们的发现并量化交易成本与投票之间的相关性。

      如果您对方法论不太感兴趣,可以跳到下面的结果部分。

      总结

      交易成本会影响治理参与,但只有超过 10 美元才会显著影响。

      在我们包含 110 个提案和 5000 多张选票的整个数据集中,投票成本仅占差异的 2%。换句话说,没有相关性。

      然而,过滤掉平均成本低于 10 美元的提案会使相关性增加到 7%。进一步过滤掉低于 20 美元的提案,相关性进一步提高至 18.5%。

      总之,成本确实会影响参与度,随着成本的增加,参与度的影响会越来越大。然而,18.5%仍然客观上较低,表明其他因素的影响更大。

      了解更多分析过程,请看此部分。

      实验设计:弄清楚如何量化交易成本和治理参与之间的关系。

      我们的研究涵盖了五个 DAO 的提案。他们分别是:

      lCompound

      lIdle

      lIndexed

      lInverse

      lPool Together

      我们在每个DAO中收集个人投票数据,并按提案对其进行分组。

      为了量化投票参与和交易成本之间的相关性,我们首先需要定义这两个变量。

      定义提案参与

      我们将给定提案的治理参与定义为:

      投出的选票数量 / 对同一 DAO 中的单个提案投出的最大选票数量

      这种简单的方法有助于控制 DAO 在规模和参与度方面的自然差异。结果是一个简单的百分比,用于捕获给定提案的参与。

      定义交易成本

      我们的下一步是定义交易成本。研究的所有 DAO 都在以太坊上,我们可以用 Gwei 计价交易成本。然而,考虑到以太坊的波动性和标准化指标的愿望,我们选择以美元计价交易成本。

      一个怪癖是我们无法收集交易中使用的确切Gas(我们只能收集Gas限制)。

      这使得我们声明的交易成本高于选民实际花费的金额。然而,鉴于选民设定了限额,我们认为这代表了选民愿意支付的金额。

      结果

      有了我们的数据集,我们就可以进行分析了。我们首先查看所有数据点。

      正如您所料,趋势线显示,随着投票成本的增加,参与度下降。然而,当我们查看实际的相关性时,它揭示了一个不同的故事。

      皮尔逊系数只有 2%,这基本上意味着没有相关性。

      一种想法是,当名义投票成本很小时,变化不应该对参与产生影响。例如,我们是否应该期望 5 美分的差异会影响参与度?

      包括这些低投票价格会给数据集带来很多噪音,降低整体相关性。

      在这里,我们删除了平均投票成本低于 10 美元的所有提案。而且,我们实际上看到 皮尔逊系数增加了三倍以上,达到 7%。

      按照同样的思路,我们可以假设从 10 美元到 10.50 美元的变化不应该影响参与率。

      下面,我们删除了平均投票成本低于 20 美元的所有数据点。再次,我们看到 Pearson 系数,这次一直到 18.5%。

      那么,我们如何解释这些不同的观点呢?

      无论我们是否按投票成本过滤参与数据,我们都会看到两个一致的结果:

      1.所有图表都显示负趋势线,并且

      2.所有图表都显示了相当低的 R2 值。

      直觉上,低于某个阈值,交易成本的变化不会影响参与。因此,过滤掉低于某个数量的提案是合适的,指出对参与度下降的贡献介于 11% 到 18.5% 之间。

      尽管如此,这是一个相当低的皮尔逊平方值,并强调了存在许多混杂变量的现实。

      可能的例子包括提案的重要性、协议的当前流行度、协议的大小和日期等。

      自己探索数据

      我们创建了一个交互式仪表板,您可以在其中自己处理数据。

      您可以按 DAO 进行过滤,以查看协议的参与如何单独关联。具有讽刺意味的是,Inverse 的参与实际上是负相关的(随着交易价格的上涨,参与也随之增加)。

      此外,您可以通过平均投票成本来限制数据集中包含哪些提案。

      下一步

      为了加深我们对参与成本影响的理解,我们应该丰富我们的数据集。

      一些想法包括:

      1.按通过的票数分割地址

      2.在无Gas/无成本环境中引入控件,例如 Snapshot

      3/引入措施来控制活动代表随时间推移的漂移

      构建数据库,添加更多 DAO、提案和价格点

      最终,如果 DAO 想要最大限度地参与,他们应该承认交易成本的影响,并考虑在高交易成本环境中减轻影响的方法。但与此同时,重要的是不要夸大Gas成本的影响,因为可能有更重要的选民参与驱动因素。某些缓解措施,例如使用无Gas fee链下投票和用于提案执行的多重签名,会损害安全性和去中心化。因此,对于 DAO 来说,重要的是要考虑收益是否大于风险。

      DAOrayaki DAO研究奖金池:

      资助地址: 0xCd7da526f5C943126fa9E6f63b7774fA89E88d71

      投票进展:DAO Committee 4/7 通过

      赏金总量:70  USDC

      研究种类:DAO, Costs and Participation,Gas costs,

      原文作者:Tally

      贡献者:Dewei, DAOctor @DAOrayaki

      原文: Gas Costs and Voter Participation

      本文链接:https://www.8btc.com/article/6687724
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