數據和發現 NFT 的藝術_區塊鏈:NFTT價格

摘要：本文探討了如何通過對 NFT 數據的分析和整理來實現對藝術家更合理的推薦機制以及更藝術化的呈現形式。

創作者：Mario Klingemann、Hic et Nunc - State of the Art - 2021 年 3 月 18 日（細節）、2021 年。由藝術家本人提供。

如今，數百萬種 NFT、數萬份 ERC-721 智能合約和數十個交易平臺橫跨多個區塊鏈。結果，NFT 生態中到處都是噪音和碎片。無論你是剛入圈的收藏者還是經驗豐富的加密老炮，想找到吸引人的新作品都不容易。但內容推薦并不是Web3所獨有的問題。

多虧他們積累的數據、多年的測試和訓練，像 Netflix 和 Spotify 之類的 Web2 公司已經精通了發現的藝術。但對 NFT 這種為「發現」帶來獨特新挑戰的東西，他們的做法可以移植嗎？

我在此研究了幾種發現 NFT 的可選方法。

《比較》研究部主管陳永偉：數字經濟的三個關鍵詞分別是數字技術、數據和平臺:9月18日晚8點，火幣大學名師前沿課邀請到《比較》研究部主管、經濟學博士陳永偉以《理解數字經濟》的主題為學員們帶來分享。

陳永偉表示，數字經濟的三個關鍵詞，分別是數字技術、數據和平臺，他們是數字經濟的技術基礎、生產要素和組織形式。前兩個層次是生產力層面，后一個層次是生產關系的層面。數字經濟正在以指數級的速度發展，基于地域和營業時間的傳統商業邏輯被打破，任何場景下的任何兩個主體形成可瞬時達成交易的數字化統一市場，數字經濟帶來對生產的創新，建立了創新的商業體系和“新的商業平臺”，重構了工業生產。[2020/9/18]

圖片由 Foundation.app 提供

跟蹤數據?

根據銷量來發現 NFT 可能是最簡單的方法。無論如何，排名和排行榜都是確定最流行收藏品的實用數據點。它們也是收藏者自然側重的數據，這些人經常根據銷量來進行篩選。這種做法的好處之一就是它有可驗證性 —— 區塊鏈數據輕易就能獲取，通過運行以太坊節點，任何人都可以獨立驗證排名并親自收集數據。

深圳南山科創局局長助力2020“創業之星”大賽大數據和區塊鏈行業賽啟動儀式:2020年7月2日15時，第十二屆中國深圳創新創業大賽南山區預選賽暨創新南山2020“創業之星”大賽大數據和區塊鏈行業賽啟動儀式盛大開啟。本次大賽由深圳市科技創新委員會和深圳市南山區人民政府聯合主辦，深圳市南山區科技創新局及深圳市南山區科技創業服務中心承辦，其中大數據和區塊鏈行業賽由火幣Labs執行。

深圳市南山區科技創新局局長劉石明在啟動儀式上致辭，并與火幣Labs總經理袁瑞娟以“為‘南山大數據和區塊鏈’創業生態加碼”主題對話。劉石明表示，今年是大賽第一年設置大數據和區塊鏈行業賽，一方面南山匯集眾多互聯網巨頭和專業人才，釋放出很多區塊鏈行業應用，南山也有很多正在做區塊鏈和準備做區塊鏈的企業；另一方面，區塊鏈的應用領域非常廣泛，比如電子發票、銀行貸款，政務服務等，在南山都有非常好的前景，因此大數據和區塊鏈的結合一定會成為亮點。

“希望本次比賽能夠吸納全世界各地的區塊鏈項目來到南山創業發展，通過南山政府數據開放、應用場景釋放及骨干龍頭企業釋放的資源，都將加速推動區塊鏈應用在南山的落地。”劉石明說到。[2020/7/2]

排行榜天生就是一個排序的機制，只是沒有根據個人的喜好做微調。

聲音 | 飛馬航空CEO：物聯網、大數據和區塊鏈等技術的融合項目正在籌備中:土耳其飛馬航空（Pegasus Airlines）首席執行官Mehmet Nane表示，自2018年啟動技術改造計劃以來，該公司已取得了一些“全球第一”。Nane指出，更多的項目正在籌備中，包括物聯網、大數據和區塊鏈等技術的融合項目。[2019/9/11]

畢竟，區塊鏈數據讓我們得以一窺藝術家和收藏者的復雜網絡。網絡科學家立刻意識到了 NFT 數據在揭示這種新興所有權模式上的力量。

然而，刷量（收藏者通過把作品賣給自己來讓它們看起來有銷量并受人歡迎）仍然是 NFT 交易市場的棘手問題。一些獨立加密研究者，比如 takenstheorem ，會通過可視化的方式呈現出相互交易的賬號間的聯系。

takenstheorem：刷量行為有時看著還挺漂亮

其他收藏者也喜?歡

聲音 | 中國工程院院士陳清泉：在大數據時代，需要在數學模型上加上大數據和區塊鏈:據第一財經消息，近日，中國工程院院士、“亞洲電動車之父”陳清泉接受采訪時表示，科學研究的是Why(為什么)，而工程探究的是How(怎樣)，也就是怎樣將一項科研成果落地形成產業。核心有兩點，第一點，是要有監管機制，因為人不是神，所以人是會犯錯的。第二點他說到：“要有團隊的精神，工程特別強調團隊的精神。還有特別是在今天大數據時代，以前我們傳統的搞技術就是搞數學模型，今天光靠數學模型不夠，要在數學模型上加上大數據，還要加上區塊鏈。”[2019/7/31]

另一種發現 NFT 的方法是分析和你相似的收藏者。這種做法假設，如果兩個收藏者擁有同一組藝術家的作品，那么他們就很可能就有著相似的品味，也許會從其中一人收藏而另一人沒有收藏的藝術家那里發現新大陸。這用的是 Facebook「共同好友」的邏輯。

通過透明、分布式、實時的「誰擁有啥」的記錄，區塊鏈豐富的數據尤其適合做成網絡分析圖。任何時候 NFT 被轉移，它的數據就被寫入相關公鏈的公共賬本，在兩個加密錢包間建立起新的聯系。這個數據隨后就能被用于拓展收藏者的社交圖譜。下圖是我使用網絡可視化工具分析 SuperRare 上 Jason Bailey 的收藏者網絡。這個工具也可以把藝術家的收藏者社區可視化，所以我把生成藝術家 Manoloide 的社交圖譜也加入進來。

CyberVein聯合創始人寧致遠：用區塊鏈的智能合約實現數據和價值管理:據金色財經前方記者報道，CyberVein 聯合創始人寧致遠在“2018 TOKENSKY區塊鏈大會”上以“一個實現數據管理和數據價值定義的去中心化系統”為主題發表了演講。他表示CyberVein在智能合約等方面相較于其他區塊鏈有許多改進和優勢，從而可以更好地實現數據和價值管理。CyberVein還可以利用智能合約將所有交易捆綁在一起。[2018/3/15]

與 Jason Bailey (artnomevault) 和 Manoloide 有聯系的 SuperRare 用戶。2022 年 8 月 6 日的數據。由 Kyle Waters 提供

圖一展示了 Jason 收藏的藝術家，圖二展示了 Jason 在 SuperRare 上的「共同收藏者」, 他們共同的特征就在于擁有 Manoloide 創作的作品。如果我們放大 Manoloide 的某個收藏者，就能夠搜尋 Jason 尚未收藏的藝術家。讓我們以化名 punk6529 的收藏者的藏品 6529Museum 為例。下圖展示了一大堆 Jason 可以考慮的新藝術家。基于這份網絡分析，他可能會愿意了解一下 Seerlight。

與 6529Museum 有聯系的 SuperRare 用戶。2022 年 8 月 6 日的數據。由 Kyle Waters 提供。

盡管這是個過度簡化的大致模型，但它展示了這種基于網絡的方法的力量。更精細的模型可能會基于 Jason 的共同收藏者中有多少人擁有某個特定藝術家的作品的準確數據來排名。將這種做法在多條鏈上拓展開來（比如以太坊和 Tezos），會需要把藝術家的錢包鏈接起來以掌握跨鏈出處的軌跡。

ClubNFT 的探索工具是第一個純粹基于區塊鏈網絡數據做推薦的工具。然而，通過合并額外網絡層、代幣元數據甚至超越區塊鏈本身，還有把該算法從當前范圍進一步拓展的空間。

Mario Klingemann、Hic et Nunc - State of the Art - 2021 年 3 月 18 日、2021年。由藝術家本人提供。

給我更多這樣的藝作

還有一種方法則是從 NFT 層面本身來處理這類問題。上圖是藝術家 Mario Klingemann 于 2021 年 4 月所作，基于顏色相似度，他將來自 Tezos Hic Et Nunc 交易市場上的超過 25,000 份 NFT 匯集到了一起。還有很多高級計算機視覺技術 也能用來基于主題尋找好的匹配作品。

NFT 元數據（代幣指向的任何信息塊）也有可能給推薦幫上忙。對于加密藝術，元數據一般包括一個托管在 IPFS（星際文件傳輸系統）上的 JSON 文件。元數據通常包含標簽、描述和其他與作品內容有關的屬性。對這類元數據進行分析或許會幫助收藏者發現新作品。然而，沒有清晰的標準會讓這類信息的統一規范極其困難。

元數據能夠提供詳細的描述、標簽和其他信息，但有時無法提供同樣的信息豐富度，這可能削弱 Web3 推薦引擎的效力。

另一個問題是「抄襲挖礦」，即某人通過復制和鑄造別人的內容來假冒真正的創作者。這個問題最近已經升級到讓 OpenSea 使用 圖像識別技術 來防止偽作的程度。任何視覺推薦引擎都可能需要確保藝術家的作品出處以避免推薦抄襲的 NFT。盡管 ClubNFT 的探索工具沒有將移除抄襲作品作為明確訴求，但它的確要求這些作品需要有真實的收藏者，以此為惡意的推薦結果提供某種程度的防范。欲了解「抄襲挖礦」的作品都有哪些跡象，請觀看 ClubNFT 安全課程中關于欺詐的 短視頻。

Seerlight、High-Rise、2022年。由藝術家本人提供。

結論

成功的推薦引擎的共同點在于擁有海量的數據。基于 NFT 生態中的可用數據，顯然有機會構建出能夠幫助收藏者縱橫市場的各種發現系統，也可以開發出讓藝術家嶄露頭角（或重振雄風）的各類工具。無論選擇哪種方式，我們都必須留意 Web2 帶來的教訓，防止產生算法偏見，避免再次制造出獨霸一方的權力結構。Web3 工具也必須避免對某些藝術家厚此薄彼式的反復推薦，這只會讓一部分人輕而易舉地獲得特權。站在一名數據分析師的角度，發現藉藉無名的藝術家是一項巨大的挑戰，但只要我們通過對新藝術家的支持來代替追星文化，這個問題就能夠得以解決。

作者：Kyle Waters

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