Pantera 리서치: 암호화폐 사용자들은 인내심이 부족하며 즉각적인 만족을 장래의 수익보다 우선시함
번역: TechFlow
암호화폐 사용자는 개입이 필요한가?
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Pantera Research Lab의 한 연구에 따르면 암호화폐 사용자는 높은 현재 선호도와 낮은 할인 인자를 보이며, 이는 즉각적인 만족을 강하게 선호함을 시사한다.
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준쌍곡선 할인 모델은 현시 편향(ꞵ)과 할인 인자(𝛿) 등의 매개변수를 특징으로 하며, 개인이 미래 수익보다 즉각적인 보상을 선호하는 경향을 이해하는 데 도움이 된다. 이러한 행동은 변동성과 투기성이 큰 암호화폐 시장에서 특히 두드러진다.
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이 연구는 초기 사용자 보상, 탈중앙화 거버넌스 및 신제품 마케팅을 위한 에어드랍 등 토큰 배분 최적화에 활용될 수 있다.
서론
실리콘밸리 스타트업 이야기 중에는 페이팔(PayPal)이 자사 제품 사용을 위해 사용자에게 10달러를 지급한 전설적인 사례가 있다. 그 배경 논리는 사람들이 가입하도록 돈을 주는 것이며, 궁극적으로 네트워크 가치가 충분히 커지면 사람들은 무료로 가입하게 되고, 결국 비용 지불을 중단할 수 있다는 것이다. 실제로 이는 효과가 있었던 것으로 보이며, PayPal은 지불을 중단한 후에도 성장을 계속하며 네트워크 효과를 실현했다.
암호화폐 분야에서는 이러한 접근법을 채택하고 확장하여, 단순히 사용자가 가입하도록 유도하는 데 그치지 않고, 일반적으로 일정 기간 동안 제품을 사용할 것을 요구하고 있다.
준쌍곡선 할인 모델
에어드랍은 초기 사용자 보상, 프로토콜 거버넌스의 탈중앙화, 신제품 홍보 등 다양한 목적으로 활용되는 도구가 되었다. 특히 누구에게 보상을 제공할 것인지, 그리고 그들의 노력의 가치를 어떻게 평가할 것인지 결정할 때 배분 기준을 설정하는 것은 하나의 예술이 되었다. 이러한 맥락에서 토큰 배분의 양과 시기(일반적으로 클리핑 기간이나 점진적 방출 메커니즘 등을 통해)는 중요한 역할을 한다. 이러한 결정은 추측이나 감정, 관행에 의존하기보다 체계적인 분석을 기반으로 내려져야 한다. 보다 정량적인 프레임워크를 사용하면 공정성을 확보하고 장기 목표와 전략적으로 일치하는 구조를 만들 수 있다.
준쌍곡선 할인 모델은 서로 다른 시점의 보상을 선택해야 하는 개인의 의사결정을 수학적으로 설명하는 프레임워크를 제공한다. 이 모델은 충동성과 시간 불일치가 의사결정에 크게 영향을 미치는 금융 결정이나 건강 관련 행동과 같은 분야에서 특히 유용하다.
이 모델은 두 가지 특정 매개변수에 의해 구동된다: 현재 선호도(ꞵ)와 할인 인자(𝛿).
현재 선호도(ꞵ):
이 매개변수는 개인이 장기적인 보상보다 즉각적인 보상을 우선시하는 경향을 측정한다. 값의 범위는 0에서 1 사이이며, 1은 현재 선호도가 없음을 의미하며, 미래 보상에 대해 균형 잡히고 시간적으로 일관된 평가를 나타낸다. 값이 0에 가까울수록 현재 선호도가 강하며, 즉각적인 보상에 대한 높은 선호를 의미한다.
예를 들어 오늘 50달러 받을 것인지, 아니면 1년 후 100달러를 받을 것인지 선택할 때, 현재 선호도가 높은 사람(0에 가까운 값)은 더 큰 금액을 기다리기보다 당장 50달러를 받는 것을 선호한다.
할인 인자(𝛿):
이 매개변수는 보상의 실현 시점이 멀어질수록 그 가치가 얼마나 감소하는지를 설명하며, 지연됨에 따라 자연스럽게 감소하는 인식된 가치를 반영한다. 할인 인자는 장기간(수년)의 간격에서 더 정확하게 측정되며, 단기(1년 미만)의 두 옵션을 비교할 때는 즉각적인 상황이 인식에 비례하지 않게 영향을 미칠 수 있기 때문에 상당한 변동성을 보인다.
일반 대중의 경우, 연구에 따르면 할인율은 보통 약 0.9 정도이다. 그러나 도박 경향이 강한 집단에서는 이 수치가 일반적으로 훨씬 낮다.연구에 따르면, 습관성 도박꾼의 평균 할인 인자는 약간 0.8 미만이며, 문제 도박꾼의 할인 인자는 0.5에 가깝다.
위의 용어를 사용하여, 시간 t에 보상 x를 받는 효용 U는 다음 공식으로 표현할 수 있다:
U(t) = tU(x) U(t) = tU(x)
이 모델은 보상의 가치가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 포착한다: 즉각적인 보상은 전체 효용으로 평가되며, 미래의 보상은 현재 선호도와 지수적 감소에 따라 조정된다.
실험
지난해 Pantera Research Lab은 암호화폐 사용자의 행동 경향을 정량화하기 위한 연구를 수행했다. 우리는 참가자들에게 두 가지 간단한 질문을 통해 즉시 지급과 미래 가치 중 어떤 것을 선호하는지 조사했다.
이 방법을 통해 대표적인 ꞵ와 𝛿 값을 확인할 수 있었다. 우리의 연구 결과, 암호화폐 사용자의 대표 표본은 현재 선호도가 약간 0.4 이상이고, 할인 인자는 상당히 낮은 것으로 나타났다.
연구는 암호화폐 사용자의 현재 선호도가 평균 이상이며 할인 인자가 낮아, 이들이 다소 성급하고 미래 수익보다 즉각적인 만족을 선호한다는 것을 밝혔다.
이는 암호화폐 환경 내 여러 상호 연결된 요인들 때문일 수 있다:
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주기적인 시장 행동: 암호화폐 시장은 변동성과 주기성으로 유명하며, 토큰은 종종 급격한 가치 변동을 겪는다. 이러한 주기성은 많은 사용자들이 전통 금융에서 더 일반적인 장기 투자 전략보다는 이러한 주기를 따라 움직이는 데 익숙하기 때문에 사용자 행동에 영향을 미친다. 빈번한 상승과 하락은 사용자들이 미래 가치를 더 급격하게 할인하게 만들 수 있으며, 잠재적인 하락세가 이익을 모두 잠식할 수 있다는 우려 때문이다.
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토큰에 대한 낙인: 설문조사는 특히 토큰과 그 인식된 미래 가치에 대해 질문했는데, 이는 토큰 거래와 관련된 고정관념을 부각시킬 수 있다. 주기성과 투기성과 연관된 토큰 평가에 대한 낙인은 장기 투자에 대한 경계심을 강화한다. 또한, 만약 조사가 법정화폐나 다른 형태의 보상을 측정했다면 결과는 세계 평균에 더 부합했을 가능성이 있으며, 이는 보상의 성격이 관찰된 할인 행동에 상당한 영향을 줄 수 있음을 시사한다.
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암호화폐 애플리케이션의 투기성: 오늘날의 암호화폐 생태계는 깊이 있게 투기와 거래에 기반을 두고 있으며, 이 특성은 가장 성공적인 애플리케이션에서 특히 두드러진다. 이러한 경향은 현재 사용자들이 압도적으로 투기 플랫폼을 선호하고 있음을 보여주며, 이는 즉각적인 재정적 수익에 대한 강한 선호를 보여주는 조사 결과에 반영되어 있다.
비록 연구 결과가 전형적인 인간 행동 규범과 다를 수 있지만, 현재 암호화폐 사용자 집단의 특성과 경향을 반영하고 있다. 이러한 차이는 에어드랍 및 토큰 배분 전략을 설계하는 프로젝트에 특히 중요하며, 이러한 독특한 행동을 이해함으로써 보다 전략적인 계획과 보상 체계를 구축할 수 있다.
예를 들어, 솔라나(Solana) 기반의 영속계약 DEX 드리프트(Drift)는 최근 자체 토큰 DRIFT를 출시했다. Drift 팀은 토큰 배분 전략에 시간 지연 메커니즘을 포함하여, 토큰 출시 후 6시간을 기다린 사용자에게 에어드랍 보상을 두 배로 지급했다. 이 시간 지연은 로봇(bot)으로 인한 에어드랍 초기 혼잡을 완화하고, 초기 판매자의 급증을 줄여 토큰의 안정적인 성과를 도모하기 위한 것이다.
실제로 7.5k 또는 (본문 작성 시점 기준) 잠재 수령자의 15%만이 6시간을 기다리지 않았다. 우리의 연구 결과를 바탕으로 하면, Drift는 몇 달간 지연하더라도 통계적으로 대부분의 최종 사용자에게 적합할 수 있다.
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