[논문 리뷰] Networks of Ethereum Non-Fungible Tokens: A graph-based analysis of the ERC-721 ecosystem

Simone Casale-Brunet, Paolo Ribeca외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 10. 24.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 21인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 거래를 상호작용 네트워크로 모델링함으로써 이더리움의 ERC-721 NFT 생태계를 그래프 기반 방법론으로 분석한다. 분석 결과 NFT 거래 그래프는 힘의 법칙에 따르는 정도 분포와 사회 네트워크와 유사한 구조적 특성을 보이며, 이는 영향력 있는 월렛과 시장 동향, 특히 가격 상승으로부터 이익을 얻는 초기 투자자들을 식별하는 데 기여한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 블록체인 데이터를 활용하여 NFT 생태계 내 상호작용 동역학을 체계적으로 분석하기 위해.
• NFT 거래 네트워크를 그래프로 모델링하여 그 구조적 특성을 연구하기 위해.
• 시장 활동을 이끄는 영향력 있는 월렛(허브 및 슈퍼노드)을 식별하기 위해.
• 시장의 진화와 투자자 행동을 추적하기 위한 시간에 따라 변하는 지표를 개발하기 위해.
• NFT 시장 동역학에 대한 정량적 통찰을 제공하여 허구적이고 추측적인 분석에 의존하는 것을 줄이기 위해.

제안 방법

• 다양한 NFT 컬렉션(예: CryptoPunk, HashMasks, Bored Ape Yacht Club)에 대한 공개된 이더리움 블록체인 거래 데이터를 수집하기 위해.
• 노드를 월렛으로, 간선을 이전으로 하는 방향성 있는 그래프 모델로 거래 데이터를 구조화하기 위해.
• 도수 분포, 그래프 지름, 평균 경로 길이와 같은 그래프 이론적 지표를 적용하여 네트워크 구조를 분석하기 위해.
• 시간적 시리즈 분석을 통해 소유 집중도와 거래 흐름의 진화를 추적하기 위해.
• 누적 토큰 보유량 기준으로 상위 월렛을 식별하고, 시간에 따른 구매/판매 패턴을 분석하기 위해.
• 평균 가격 상승 배수와 토큰당 거래 빈도를 계산하여 가치 증대를 추정하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 NFT 거래 네트워크의 구조적 특성은 사회 네트워크 및 웹 상호작용 네트워크와 어떻게 비교될 수 있는가?
• RQ2 어떤 월렛이 허브 또는 슈퍼노드로 작동하며, 그들의 행동은 시장 동역학에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 주요 NFT 컬렉션에서 시간이 지남에 따라 거래량과 소유 집중도에 어떤 패턴이 나타나는가?
• RQ4 마이닝 시점에 이루어진 초기 구매는 NFT 시장에서 장기적으로 수익성과 어떤 관련이 있는가?
• RQ5 그래프 기반 지표는 NFT 생태계에서 시장 동향을 예측하거나 영향력 있는 투자자를 식별하는 데 어느 정도 유용한가?

주요 결과

• NFT 거래 네트워크는 힘의 법칙에 따르는 정도 분포를 보이며, 사회 네트워크와 유사한 스케일프리 성질을 나타낸다.
• NFT 네트워크의 그래프 지름과 평균 경로 길이는 사회 네트워크 및 웹 상호작용 네트워크와 유사하여, 구조적 유사성을 확인한다.
• 특히 Bored Ape Yacht Club 같은 컬렉션에서 많은 비율의 NFT가 마이닝 시점에 확보되었고, 이후 매각되지 않아 장기 보유 또는 유동성 저장 가치로의 행동으로 해석될 수 있다.
• 마이닝 시점에 구매한 초기 투자자들은 높은 수익 잠재력을 보였으며, 일부 사례에서는 평균 가격 상승 배수가 10배를 초과했다.
• HashMasks와 Meebits 컬렉션의 상위 5개 월렛은 시간이 지남에 따라 보유량을 집중시켰고, Bored Ape Yacht Club에서는 한 주요 월렛이 초도 침체기를 거친 후 전체 포지션을 매각함으로써 시장 가치를 크게 상승시켰다.
• 본 연구는 그래프 기반 분석이 영향력 있는 월렛을 정량적으로 식별하고 시장의 진화를 추적할 수 있음을 확인하며, 추측적 서사에 대체할 수 있는 데이터 기반의 접근법을 제공한다.