[論文レビュー] Networks of Ethereum Non-Fungible Tokens: A graph-based analysis of the ERC-721 ecosystem

Simone Casale-Brunet, Paolo Ribeca+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 24, 2021

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 21被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、取引を相互作用ネットワークとしてモデル化することで、イーサリアムのERC-721 NFTエコシステムをグラフベースの手法で分析する手法を提案する。NFT取引グラフはパワー則に従う次数分布と、ソーシャルネットワークに類似したトポロジー的性質を示しており、これにより影響力のあるウォレットや市場動向（価格上昇による利益を上げた初期投資家を含む）の特定が可能になる。

ABSTRACT

Non-fungible tokens (NFTs) as a decentralized proof of ownership represent one of the main reasons why Ethereum is a disruptive technology. This paper presents the first systematic study of the interactions occurring in a number of NFT ecosystems. We illustrate how to retrieve transaction data available on the blockchain and structure it as a graph-based model. Thanks to this methodology, we are able to study for the first time the topological structure of NFT networks and show that their properties (degree distribution and others) are similar to those of interaction graphs in social networks. Time-dependent analysis metrics, useful to characterize market influencers and interactions between different wallets, are also introduced. Based on those, we identify across a number of NFT networks the widespread presence of both investors accumulating NFTs and individuals who make large profits.

研究の動機と目的

• ブロックチェーンデータを用いてNFTエコシステム内の相互作用ダイナミクスを体系的に分析すること。
• NFT取引ネットワークをグラフとしてモデル化し、そのトポロジー的性質を調査すること。
• 市場活動を牽引する影響力のあるウォレット（ハブおよびスーパー・ノード）を同定すること。
• 市場の進化および投資家の行動を追跡するための時系列的指標を開発すること。
• NFT市場ダイナミクスに関する定量的知見を提供し、うわさや投機的期待に依存することを減らすこと。

提案手法

• 複数のNFTコレクション（例：CryptoPunk、HashMasks、Bored Ape Yacht Club）の公開されたイーサリアムブロックチェーン取引データを収集する。
• ノードをウォレット、エッジを転送として定義する有向グラフモデルに取引データを構造化する。
• 次数分布、グラフ直径、平均パス長など、グラフ理論的指標を用いてネットワークトポロジーを分析する。
• 時系列解析を用いて所有権集中度と取引フローの変化を追跡する。
• 累積的なトークン保有量に基づき上位ウォレットを同定し、時間経過に伴う購入・売却パターンを分析する。
• 平均価格乗数とトークンごとの取引頻度を計算することで、価値の増加を推定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NFT取引ネットワークのトポロジー的性質は、ソーシャルネットワークやウェブ相互作用ネットワークとどのように比較できるか？
• RQ2 どのウォレットがハブまたはスーパー・ノードとして機能し、その行動が市場ダイナミクスにどのように影響を与えるか？
• RQ3 主要なNFTコレクションにおいて、取引量と所有権集中度が時間経過とともにどのようなパターンを示すか？
• RQ4 マーチャンダイジング時における初期購入は、NFT市場において長期的収益性とどのように関連するか？
• RQ5 グラフベースの指標は、NFTエコシステムにおける市場動向の予測や、影響力のある投資家の同定にどの程度有効か？

主な発見

• NFT取引ネットワークはパワー則に従う次数分布を示しており、ソーシャルネットワークと同様にスケールフリー特性を有することが判明した。
• NFTネットワークのグラフ直径および平均パス長は、ソーシャルネットワークやウェブ相互作用ネットワークと同等であり、構造的類似性が確認された。
• 特にBored Ape Yacht Clubのようなコレクションでは、多くのNFTがマーチャンダイジング時に取得され、売却されていないことが判明し、長期保有または投機的価値貯蔵行動を示している。
• マーチャンダイジング時に購入した初期投資家は、一部の事例で10倍を超える平均価格乗数を示し、最も高い利益可能性を示した。
• HashMasksやMeebitsのようなコレクションでは、上位5位のウォレットが時間経過とともに保有量を集中させたが、Bored Ape Yacht Clubでは、初期に静止していた1つの主要ウォレットが全ポジションを売却することで市場価値を著しく上昇させた。
• 本研究は、グラフベースの分析が影響力のあるウォレットを定量的に同定し、市場の進化を追跡できることを確認した。これにより、投機的物語に代わるデータドリブンな代替手法が提供された。