El campo de la investigación on-chain ha enfrentado durante mucho tiempo un problema espinoso: ¿cómo capturar valor de manera efectiva mientras se mantiene el contenido gratuito y las percepciones dispersas? Este dilema no solo ha llevado a la frecuente aparición de plagio y abuso, sino que también ha dificultado a los investigadores profesionales y a los ingenieros de datos establecer fuentes de ingresos sostenibles.
En este contexto, Bubblemaps propone un enfoque innovador que, a través de 'agrupación-conexión-temporal', concentra fenómenos complejos on-chain en mapas explicables. Este método no solo mejora la eficiencia de la investigación, sino que también establece una base para la estandarización de los resultados de la investigación.
InfoFi, como un concepto emergente, tiene su núcleo en transformar 'inteligencia' en unidades de activos que sean circulables, se puedan utilizar como garantía y sean liquidables. Esta transformación requiere dos pasos clave:
Primero, la producción de investigación necesita ser modular. Los informes largos y tradicionales a menudo son difíciles de reutilizar, mientras que las percepciones de gráficos pueden dividirse en múltiples 'fragmentos de evidencia'. Estos fragmentos pueden ser fuentes de fondos de grupos de direcciones específicas, la correlación de transferencias entre cadenas, o actividades de mercado anómalas dentro de una ventana de tiempo determinada. Cada fragmento en Bubblemaps tiene una trayectoria verificable y metadatos correspondientes. Los investigadores pueden empaquetar estos fragmentos en NFTs de evidencia y venderlos o licenciarles a los participantes del mercado a precios de BMT. En este modelo, lo que obtienen los compradores no son 'opiniones' abstractas, sino 'módulos de evidencia' que pueden aplicarse directamente a estrategias. Si la evidencia es refutada por hechos en la cadena, también puede activar mecanismos automáticos de reembolso o reclamación, formando un modelo de precios orientado a resultados.
En segundo lugar, la reputación y el riesgo de la investigación deben estar estrechamente vinculados. Para ello, se ha introducido un mecanismo de juego en tres etapas: presentar pruebas requiere la garantía de BMT, otros investigadores pueden iniciar un desafío y proporcionar pruebas en contra, y finalmente, el contrato de arbitraje de la comunidad determinará el ganador o perdedor en función de los hechos on-chain y las marcas de tiempo. Este mecanismo no solo puede garantizar la calidad de la investigación, sino que también proporciona a los investigadores una plataforma de competencia justa.
A través de este enfoque, InfoFi espera remodelar el ecosistema de investigación on-chain, proporcionando a los investigadores mejores vías de captura de valor, al mismo tiempo que ofrece a los participantes del mercado inteligencia on-chain de mayor calidad y más confiable. Esto no solo beneficia la mejora del nivel de investigación en toda la industria, sino que también abre nuevas posibilidades para la aplicación profunda de datos on-chain.
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WhaleWatcher
· hace11h
Solo otro concepto de especulación
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GasGrillMaster
· hace11h
Mirando, me siento cansado, así es.
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SelfCustodyBro
· hace11h
BMT en la billetera no se ha movido en un día
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NFTRegretful
· hace11h
Después de jugar con NFT durante unos años, he perdido mucho dinero. Solo puedo investigar datos on-chain.
El campo de la investigación on-chain ha enfrentado durante mucho tiempo un problema espinoso: ¿cómo capturar valor de manera efectiva mientras se mantiene el contenido gratuito y las percepciones dispersas? Este dilema no solo ha llevado a la frecuente aparición de plagio y abuso, sino que también ha dificultado a los investigadores profesionales y a los ingenieros de datos establecer fuentes de ingresos sostenibles.
En este contexto, Bubblemaps propone un enfoque innovador que, a través de 'agrupación-conexión-temporal', concentra fenómenos complejos on-chain en mapas explicables. Este método no solo mejora la eficiencia de la investigación, sino que también establece una base para la estandarización de los resultados de la investigación.
InfoFi, como un concepto emergente, tiene su núcleo en transformar 'inteligencia' en unidades de activos que sean circulables, se puedan utilizar como garantía y sean liquidables. Esta transformación requiere dos pasos clave:
Primero, la producción de investigación necesita ser modular. Los informes largos y tradicionales a menudo son difíciles de reutilizar, mientras que las percepciones de gráficos pueden dividirse en múltiples 'fragmentos de evidencia'. Estos fragmentos pueden ser fuentes de fondos de grupos de direcciones específicas, la correlación de transferencias entre cadenas, o actividades de mercado anómalas dentro de una ventana de tiempo determinada. Cada fragmento en Bubblemaps tiene una trayectoria verificable y metadatos correspondientes. Los investigadores pueden empaquetar estos fragmentos en NFTs de evidencia y venderlos o licenciarles a los participantes del mercado a precios de BMT. En este modelo, lo que obtienen los compradores no son 'opiniones' abstractas, sino 'módulos de evidencia' que pueden aplicarse directamente a estrategias. Si la evidencia es refutada por hechos en la cadena, también puede activar mecanismos automáticos de reembolso o reclamación, formando un modelo de precios orientado a resultados.
En segundo lugar, la reputación y el riesgo de la investigación deben estar estrechamente vinculados. Para ello, se ha introducido un mecanismo de juego en tres etapas: presentar pruebas requiere la garantía de BMT, otros investigadores pueden iniciar un desafío y proporcionar pruebas en contra, y finalmente, el contrato de arbitraje de la comunidad determinará el ganador o perdedor en función de los hechos on-chain y las marcas de tiempo. Este mecanismo no solo puede garantizar la calidad de la investigación, sino que también proporciona a los investigadores una plataforma de competencia justa.
A través de este enfoque, InfoFi espera remodelar el ecosistema de investigación on-chain, proporcionando a los investigadores mejores vías de captura de valor, al mismo tiempo que ofrece a los participantes del mercado inteligencia on-chain de mayor calidad y más confiable. Esto no solo beneficia la mejora del nivel de investigación en toda la industria, sino que también abre nuevas posibilidades para la aplicación profunda de datos on-chain.