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GovernorBravo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。
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？
Facebook稳定币Diem旗下部门正研究STARK证明程序:5月8日消息，Facebook 稳定币 Diem 旗下支付部门 Novi Financial 在 GitHub 建立了一个名为“Winterfell”的代码库，这是一个关于分布式 STARK 证明程序的实验项目。据文档介绍，STARK 是一种新颖的计算证明方案，用于创建高效的可验证的计算正确执行的证明，不需要初始的可信设置，并且依赖于非常少的密码学假设。文档显示计划之后通过其他功能扩展该库，包括分布式证明（Distributed prover）、完美的零知识证明（Perfect zero-knowledge），以及支持 WebAssembly。项目代号 Winterfell 可能来源于美国长篇史诗奇幻小说《冰与火之歌》，其中北境最古老家族史塔克（STARK）居住在临冬城（Winterfell）。[2021/5/8 21:38:38]
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。
声音 | 西班牙经济学家：目前各国央行研究试验的数字货币是现金替代品:据人民日报消息，西班牙对外银行亚洲首席经济学家夏乐于昨日发文表示，与去中心化的比特币不同，目前各国央行研究试验的数字货币，实际上是“数字化的法币”，也就是现金替代品。未来的法定数字货币，更像是个人手机上安装的电子钱包，或直接连接央行，或连接央行监管运行的支付机构，或两者兼有。利用这个电子钱包，人们可以进行“点对点”的支付，就像使用现金一样。央行发行数字货币可以适应当前社会的不少需求。[2019/1/26]
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%。
声音 | 苏宁金融研究院付一夫：区块链是供应链金融优质资产的“健身教练”:苏宁金融研究院高级研究员、中国社科院管理学博士付一夫发文表示，区块链技术将从以下四方面为供应链金融加以赋能：第一，助力供应链金融资产数字化；第二，推动多主体更好地合作；第三，实现多层级信用传递；第四，智能合约防范履约风险。区块链解决了供应链金融企业间的信用问题与中小企业融资难、成本高的困境，让金融机构能够更高效、便捷、稳健地服务于中小企业客户，确保借贷资金基于真实交易，同时依托核心企业的付款，使得整个产业链条上的企业都能融资，且是安全的融资。从这个角度来看，区块链无疑是供应链金融优质资产的“健身教练”，让供应链金融的优质资产变得更加优质，而这也为金融机构面临的“资产荒”顽疾开出了一剂良方。[2019/1/8]
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。
动态 | 帝国理工研究人员开发出可主动检测加密货币局的新模型:据ethnews报道，伦敦帝国理工学院的研究人员Jiahua Xi和Benjamin Livshits声称已经开发出一种可以主动检测加密货币“拉高出货”局的模型。通过研究7月21日至11月18日期间的237次拉高出货事件，研究人员开发了一种模型，可用于训练机器学习算法，以快速检测到即将发生的局的迹象。该算法于10月30日和11月6日期间检测到6次拉高出货时间，其中判断正确五次。[2018/12/6]
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
动态 | 研究显示：安大略省50万人拥有加密货币:最近一项对2500多名安大略人的调查揭示了该市人口对加密货币的总体看法。研究显示，大约有50万人在安大略，大约5%的城市人口目前持有密码资产。[2018/7/5]
lPoolTogether
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。
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。
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Gasfee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。
DAOrayakiDAO研究奖金池：
资助地址:?0xCd7da526f5C943126fa9E6f63b7774fA89E88d71
投票进展：DAOCommittee4/7通过
赏金总量：70?USDC
研究种类：DAO,CostsandParticipation,Gascosts，
原文作者：Tally
贡献者：Dewei,DAOctor@DAOrayaki
原文：GasCostsandVoterParticipation
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