[論文レビュー] The Art NFTs and Their Marketplaces

Lanqing Du, Michelle Kim+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 23, 2022

Art History and Market Analysis被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、11の主要なプラットフォームから1年間の日次データを用いてアートNFTマーケットプレイスを分析し、主成分分析（PCA）を適用して市場のダイナミクスを解明している。分析の結果、二次取引が全体の90.16％を占めていることが判明した。特にCryptoPunkは、4つの主成分で95％の分散を説明する安定的で高価格帯の市場であり、BAYC や ArtBlocks とは異なり、特異な取引行動を示していることが明らかになった。

ABSTRACT

Non-Fungible Tokens (NFTs) are crypto assets with a unique digital identifier for ownership, powered by blockchain technology. Technically speaking, anything digital could be minted and sold as an NFT, which provides proof of ownership and authenticity of a digital file. For this reason, it helps us distinguish between the originals and their copies, making it possible to trade them. This paper focuses on art NFTs that change how artists can sell their products. It also changes how the art trade market works since NFT technology cuts out the middleman. Recently, the utility of NFTs has become an essential issue in the NFT ecosystem, which refers to the owners' usefulness, profitability, and benefits. Using recent major art NFT marketplace datasets, we summarize and interpret the current market trends and patterns in a way that brings insight into the future art market. Numerical examples are presented.

研究の動機と目的

• 実証的データ分析を通じて、アートNFTマーケットプレイスの進化するダイナミクスを理解すること。
• 現実世界のデータを用いて、NFT取引行動における主要な市場トレンドやパターンを特定すること。
• デジタルNFT、PFP、フィジカルとデジタルの融合型NFT（phygital）の種別における、定量的分析による利便性と市場行動の評価。
• PCAを適用して、複数のNFTマーケットプレイスにまたがる市場活動を駆動する主要要因を抽出すること。
• CryptoPunk や BAYC といったハイブリッドNFTプロジェクト間における取引行動の構造的差異を比較すること。

提案手法

• 2021年9月13日から2022年9月12日までの1年間にわたり、11のNFTマーケットプレイス（例：OpenSea、SuperRare、BAYC）から日次多変量時系列データを収集した。
• 各マーケットプレイスについて10の主要特徴量を抽出した：取引件数、売上合計額、平均売上額、アクティブなウォレット数、初期取引／二次取引の数、およびユニークな購入者・販売者数。
• 次元削減と主要な市場行動パターンの同定のため、主成分分析（PCA）を適用した。
• 各特徴量が主成分に与える寄与度を解釈するために、PC係数のヒートマップと累積分散説明率を用いた。
• NFTプロジェクトごとのPCA結果を比較し、市場ダイナミクスにおける構造的差異を同定した。
• 各線形結合において最も影響力のある特徴量を特定することで、主成分の解釈を進めた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アートNFTマーケットプレイスにおける取引のうち、初期取引と二次取引はそれぞれどの程度の割合を占めているか？
• RQ2 CryptoPunk、BAYC、ArtBlocks といった主要なNFTプロジェクト間で、市場ダイナミクスはどのように異なるか？
• RQ3 PCAモデルにおけるNFTマーケットプレイスの主成分を支配する特徴量は何か？
• RQ4 なぜCryptoPunkは95％の分散を説明するために4つの主成分を必要とするのか、他のNFTが2つまたは3つで十分な理由は何か？
• RQ5 NFTが長期的投資として機能するのではなく、投機的取引資産として機能する程度はどの程度か？

主な発見

• 11のNFTマーケットプレイス全体において、二次取引が合計取引の約90.16％を占めており、アートNFTが主に投機的資産として取引されていることが示された。
• ArtBlocksは、初期取引の割合が最も高く（30.33％）、他のプラットフォームと比較して初期マーチャンダイジングに重点を置いていることが示された。
• CryptoPunkは、95％の分散を説明するために4つの主成分を必要とする唯一のNFTマーケットプレイスであり、より複雑で安定した市場構造を示している。
• CryptoPunkのPCAにおいて、最初の主成分はSalesUSD、ActiveMarketWallets、SecondarySalesUSD、UniqueBuyers、UniqueSellers で構成されており、それぞれが約38–39％の寄与度を示している。
• BAYCでは、第二の主成分がAverageUSD（係数 -0.83）によって主に駆動されており、価格のボラティリティが市場行動に顕著な影響を与えていることが示された。
• CryptoPunkの第四主成分において、NumberOfSales と SecondarySales が顕著に寄与しており、取引量の重要性がその市場ダイナミクスにおいて強調されている。