Este es un caso de visualización de datos en cadena que me ha entusiasmado durante mucho tiempo. El autor realizó un análisis visual de 16 198 obras NFT creadas por 887 artistas en SuperRare, en las que participaron 3210 coleccionistas y más de 23 000 transacciones. Se extrajeron las siguientes conclusiones:
Más del 60% de los coleccionistas de NFT "comprarán y mantendrán";
Dos obras de arte cualesquiera (excluyendo 122 excepciones) en esta red de 16.000 obras de arte están conectadas no por los legendarios seis grados de separación, sino por una cadena de no menos de tres coleccionistas;
Estas comunidades (grandes grupos de nodos en la red) representan colectores.
...
Sin embargo, lo emocionante es mucho más que la conclusión. "Como científico de redes, cuando encuentro un fenómeno tan complejo como el mercado del arte, tiendo a estudiar su estructura oculta, descubriendo redes invisibles de relaciones. Al mismo tiempo, forma una forma de arte natural".
"arte de datos de cadena de bloques"
Mark Pernice
Desde que un NFT hecho por un artista digital conocido como Beeple se vendió por $69 millones en una subasta en marzo, los observadores del mundo del arte han estado luchando por este tipo de trabajo, el llamado arte basado en NFT, fascinados y confundidos por los precios vertiginosos. Estas son creaciones digitales que, debido a que pueden copiarse y reproducirse fácilmente, se venden como tokens infalsificables, o NFT, que utilizan la tecnología blockchain para demostrar la autenticidad y la propiedad. (El trabajo de Beeple es un collage de imágenes que publica en línea todos los días desde 2007).
El mercado de este arte ha crecido de forma espectacular. Según las estadísticas de Crypto Art, desde el 5 de abril de 2018 hasta el 15 de abril de este año, 6158 artistas vendieron 191 208 obras de arte basadas en NFT por un monto total de $541 378 383. Aproximadamente la mitad de esos acuerdos tuvieron lugar en los últimos tres meses, creando uno de los auges de activos más grandes y repentinos de la historia.
Como coleccionista de arte, cada vez que me encuentro con una obra de arte que me interesa, me pregunto cuánto pagaría por poseerla. Pero como científico de redes, cuando me encuentro con un fenómeno tan complejo como el mercado del arte, tiendo a estudiar sus estructuras ocultas, recurriendo a múltiples disciplinas (física, sociología, informática) para desentrañar la red invisible de relaciones para ayudar a explicar cómo y por qué funciona.
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Desde el momento en que aprendí sobre el mundo de las obras de arte basadas en NFT, he estado ocupado haciendo lo que mejor hago: cartografía, es decir, analizar y presentar los patrones de esta transacción de propiedad, que es el aspecto floreciente del género. mentiras fundamentales. La conclusión final es que el mercado del arte basado en NFT está aislado y estrechamente conectado entre aquellos propietarios que han participado en la compra y venta en múltiples ocasiones. Estas características de la red pueden ayudar a explicar cómo se produjo el precio máximo de las obras de arte basadas en NFT.
NFT es un registro en cadena permanente y confiable de propiedad pública que se puede vincular a cualquier activo. Este año, el director general de Twitter, Jack Dorsey, vendió su primer tuit como NFT por 2,9 millones de dólares). En el caso de las obras de arte basadas en NFT, la NFT incluye información sobre el mercado "primario" (creador, primer coleccionista y precio de venta), así como registros sobre el mercado "secundario", la propiedad y la valoración Cambios en el valor a lo largo del tiempo. En el mundo del arte tradicional, esta información suele estar envuelta en secreto.
Todo el conjunto de transacciones de propiedad involucradas en el dibujo de obras de arte basadas en NFT lleva algún tiempo, incluso para las computadoras de última generación de mi laboratorio. Pero trabajando con el científico de datos Milan Yanosov, descubrí algunos patrones interesantes.
Nuestro análisis comienza con un sitio web llamado SuperRare, que es una de las primeras y más famosas plataformas de compra y venta de arte digital NFT. Usando un algoritmo especializado, rastreamos cada transacción que involucraba NFT en SuperRare. La historia comienza el 5 de abril de 2018, cuando Robbie Barratt publicó un retrato desnudo generado por IA poco después, que fue comprado por un coleccionista llamado Jason Bailey por $176. Según nuestro análisis, al 15 de abril de este año, 16 198 obras creadas por 887 artistas han transferido la propiedad en el sitio web de SuperRare, involucrando a 3210 coleccionistas y más de 23 000 transacciones.
Al igual que el mercado del arte tradicional, la mayoría de estos coleccionistas "compran y retienen", una cifra superior al 60%, lo que significa que el arte digital que compran nunca vuelve a entrar en el mercado. Pero al igual que el mercado del arte tradicional, NFT también tiene un mercado secundario activo. En marzo de 2020, la actividad del mercado secundario representó el 9% de las ventas del sitio SuperRare. Para marzo de este año, el mercado secundario estaba en auge. Las reventas representaron el 36% del arte vendido en la plataforma.
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A continuación, debemos decidir qué aspectos del mercado del arte basado en NFT queremos mapear. Elegimos estudiar patrones compartidos mapeando cada obra de arte como un nodo en la red, y vinculamos dos obras de arte si pertenecían al mismo coleccionista en algún momento de su existencia.
¿Por qué centrarse en la propiedad conjunta (propiedad)? Nuestro fundamento es que los coleccionistas de arte tienden a especializarse en ciertos segmentos del mercado: un grupo específico de artistas (p. ej., la escuela del río Hudson) o un movimiento artístico (p. ej., impresionismo), género (p. ej., naturaleza muerta) o medio ( ej., como la escultura). Por lo tanto, sospechamos que los patrones de propiedad compartida reflejarán puntos en común significativos entre las obras de arte.
Nuestro próximo paso es diseñar la red en un espacio físico bidimensional para que podamos observar mejor su estructura. Para hacer esto, simulamos por computadora la red para minimizar la longitud total de los enlaces entre los nodos. Esto asegura que podamos ver claramente los patrones de propiedad. Las obras de arte propiedad de un coleccionista deben estar estrechamente alineadas entre sí (ya que hay muchos vínculos entre ellas), mientras que por varios "grados de separación" (no hay dos propietarios comunes, pero aún es posible a través de una serie de vínculos) las obras de arte vinculadas deben estar más lejos. aparte. Las obras de arte que no estén conectadas con otras obras de arte a través de ninguna cadena de propiedad flotarán libremente como nodos aislados o grupos aislados.
Nuestra corazonada es que esta red se mostrará fragmentada en grupos aislados, cada uno reflejando los intereses especializados de los coleccionistas en ciertos tipos de artistas y obras de arte. Pero la red que obtuvimos desafió nuestras expectativas, mostrando una estructura central altamente interconectada, una estructura que incluía todas menos 122 de las más de 16,000 obras de arte. Para darle una idea de cuán nicho es este mercado, dos obras de arte cualesquiera en esta red (sin contar las 122 excepciones) no pasan por los legendarios seis grados de separación, sino por no menos de tres coleccionistas, cadenas unidas entre sí.
Así es como se ve esta red.
Fuente: foundation.app/barabasilab
Como puede ver, la red tiene varias "comunidades" grandes y fáciles de descubrir: grupos de obras de arte que están estrechamente conectadas entre sí. ¿Qué representan estas comunidades? Al principio, sospechamos que eran colecciones de obras de arte basadas en NFT de varios subgéneros, que exhibían similitudes visuales o conceptuales que atraerían a coleccionistas con gustos similares. Para probar esta conjetura, asignamos a cada nodo un color correspondiente al artista que creó la obra. Sin embargo, el caos de colores resultante no confirmó esta hipótesis. Si bien dentro de estas comunidades parece haber una ligera preferencia por ciertos artistas, el patrón parece ser más accidental que explicativo.
Luego exploramos otra hipótesis: que estas comunidades representan a los coleccionistas. Esta vez, asignamos a cada nodo un color que corresponde al propietario actual de la obra de arte. Este es nuestro momento de amanecer. El mapa de la red muestra que cada comunidad está asociada con un recolector.
Fuente: foundation.app/barabasilab
Aunque había 3210 coleccionistas en SuperRare en el momento de nuestro análisis, la mayor parte del arte está en manos de un pequeño número de inversores. Esto se puede ver con bastante claridad si observa el mercado primario, donde los grupos más grandes representan el arte comprado por cuatro inversionistas en etapas iniciales, que usan el identificador de Twitter @momuscollection (azul oscuro, izquierda), @0x123456789 (rosa, arriba), @thedruid (azul claro, arriba a la derecha) y @ethsquiat (amarillo, arriba a la derecha). (El gran grupo naranja en la parte inferior tiene propiedades que sugieren que puede representar el trabajo de un usuario que ya no está activo en SuperRare).
Fuente: foundation.app/barabasilab
En el mundo del arte, no es raro que un pequeño número de coleccionistas emprendedores dominen el mercado principal de arte nuevo. En la década de 1870, por ejemplo, el marchante de arte Paul Durand-Ruel fue uno de los primeros en reconocer el potencial del arte moderno y compró más de 5000 lienzos, incluidos unos 1000 de Monet, 1500 de Reno y 800 de Picasso. Pero la mayoría de las veces, la propiedad se diversificó a medida que la vanguardia aumentaba de estatura y nuevos coleccionistas ingresaban al mercado.
Esta diversificación no parece estar ocurriendo en el mundo del arte basado en NFT, al menos no todavía. Nuestro mapa de red muestra que el mercado secundario está aún más concentrado que el mercado primario. Durante el curso de nuestro análisis, dos coleccionistas, @0x123456789 (rosa) y @momuscollection (azul oscuro), compraron una cantidad significativa de obras de los primeros inversores, estableciendo su dominio sobre el mercado.
Fuente: foundation.app/barabasilab
¿Por qué es importante esta red? En primer lugar, muestra que la oferta de arte a la venta en SuperRare está estrictamente controlada en lo que respecta a las variables económicas fundamentales: oferta y demanda. Combine esta oferta controlada con un repentino aumento del interés en el arte digital y tendrá un mercado impulsado por la demanda. SuperRare también tiene restricciones adicionales en el suministro y acepta nuevos artistas en su plataforma a un ritmo lento).
Pero lo más importante es la mera apertura del mercado. Históricamente, el mercado del arte ha prosperado en la opacidad. Las obras compradas en los mercados primario y secundario a menudo desaparecen de la vista del público y terminan en colecciones privadas. Los compradores a menudo carecen de información completa sobre precios comparables, suministro y otras características relevantes del mercado. Aquellos con más información, a menudo galeristas y comerciantes, podrían hacer una fortuna haciéndolo.
Las ilustraciones basadas en NFT brindan una bienvenida transparencia a la propiedad y las transacciones. Esto hace que las NFT sean algo más que un nicho de mercado del arte. Al presentar que los artistas de todo tipo, tradicionales y digitales, pueden usar la tecnología blockchain para certificar públicamente su trabajo y registrar públicamente su historial de ventas, las NFT nivelan el campo de juego para todo el mercado del arte, fundamentalmente renegociando y recolectando métodos de arte plástico.
La traducción de este artículo se debe a que recientemente me inspiré en el Sr. Guo y encontré algunos artistas digitales nativos (en su mayoría científicos de datos). Todos sabemos que los datos en la cadena de la cadena de bloques escriben espontáneamente la historia de la cadena de bloques, pero ignoramos que también puede lograr la forma de arte más natural.
referencias
Enlace original: https://www.nytimes.com/2021/05/07/opinion/nft-art-market.html
https://cryptoart.io/
Estructura oculta de datos
https://science.sciencemag.org/content/362/6416/825/tab-figures-data
Autor: Albert-Laszlo Barabasi
Traducción: Jessie
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