文/Aurelie Barthere，Nansen首席研究分析師；譯/金色財經xiaozou
本文要點：
· Arbitrum基金會與Offchain Labs合作，剛剛宣布了首個Arbitrum治理代幣的空投計劃，Arbitrum是領先的第二層區塊鏈之一。
· Offchain Labs、Arbitrum基金會和Nansen合作設計了一種代幣分發模型，該模型下的Arbitrum社區成員基於他們對Arbitrum生態的有機參與情況獲取控投資格。
· 該分發模型依賴於Nansen鏈上數據和標籤，根據錢包的鏈上歷史活動為其分配資格積分，錢包地址至少要達到3分才能獲得空投資格。
· 符合條件的錢包列表包含了625,143個地址，佔自Arbitrum One上線以來至2023年2月6日快照日期止已橋接到Arbitrum One的地址總數的28%。
· 擁有社區治理treasury的協議也被邀請參與為自己的社區分發部分代幣，這些treasury不斷推動Arbitrum生態的發展。
簡介
Arbitrum基金會與Offchain Labs合作，剛剛宣布向第二層區塊鏈領跑者Arbutrum空投治理代幣，將代幣分發給Arbitrum社區用戶和利益相關者。
Arbitrum基金會和Nansen合作設計了空投分發策略和模型，以量化每個錢包或鏈上實體地址在多大程度上滿足空投資格標准定義。這些標準旨在涵蓋並肯定那些曾經幫助過並將繼續幫助Arbitrum生態發展的人。
圖1：L2鏈的崛起，去年2月，Arbitrum的日交易數首次超過以太坊。 （來源：Nansen）
鑑於與網絡交互的地址數量，以及將治理分配給與協議的成功站在同一戰線的用戶的期望，Arbitrum基金會已授權Nansen確保：
· 分發決策將由鏈上數據分析支持：Arbitrum數據集通過Nansen Query查詢。
· 將在各種參數和標準下對分析進行穩健性檢查。
· Nansen的分析將與Arbutrum基金會的服務提供商Offchain Labs提出的假設進行對比驗證。
重要的是要切記，鏈上分析具有啟發式輸入，即使使用嚴格的分析框架，我們的空投代幣分發模型也將包含預估因素。
我們將在本文詳細了解Arbitrum代幣空投分發的過程和鏈上模型。
Part 1和Part 2概述空投的設計變量和Arbitrum空投的特定目標。 Part 3解釋分發標準和鏈上分析之間的迭代過程。 Part 4和Part 5詳細介紹資格標準和相關的“積分”。 Part 6介紹sybil識別過程。 Part 7總結最終符合條件的錢包列表的統計數據。 Part 8重點介紹合格的Dapp和協議。
Part 1：分發是空投成功的關鍵因素之一
代幣空投是項複雜的操作，空投目標通常是為了優化協議用戶的參與度和治理決策。然而，協議可以定義具體的空投目標，旨在支持其長期基本目標（詳見Part 2內容）。
這些目標一旦確定，就應該滲透到每個空投變量中。在這個項目中，Nansen專注於分髮變量，幫助Arbitrum基金會制定分發標準，並提出新代幣的接收者列表。但對於一個成功的空投設計來說，其他因素也同樣重要：
· 需求端因素：對新發行的代幣的需求與其參與協議治理的用途相關。
· 供應端因素：供應端受發行數量（通過空投及其他渠道發行代幣的數量）、時間（影響未來行為的潛在代幣分配時間表）和分發（本文的範圍）控制。
圖2：空投分髮變量。 （來源：Nansen analysis）
Part 2：空投原則和目標
Arbitrum基金會旨在通過空投實現Arbitrum協議治理的優化分配。其中一種方法是試圖理解指示有機活動的模式。 “有機”活動包括在Arbitrum上發現交易的效用，幫助開發鏈上可用的Dapp和協議，或為協議的經濟和技術治理做出貢獻。這些理想的行為可以隨時間的推移進行鏈上衡量，並在Arbitrum鏈上分發中劃分為中等到高度活躍的錢包。
發起多個交易的錢包可能並不一定是出於真正的經濟原因，因此不能保證在空投後仍然活躍。因此，鏈上數據分析的另一個目標是幫助識別行為酷似“sybil”的不明錢包，例如，那些很可能只為獲得未來潛在代幣空投資格而使用Arbitrum的錢包。本目標是通過引入與sybil行為相關度最高的“負面標準”，以及Offchain Labs sybil研究人員基於Nansen Query Arbitrum和以太坊鏈上數據運行的聚類模型來實現的。移除sybil是確保治理廣泛分配的必要步驟。根據定義，sybil代表與分發目標相反的代幣聚集。
Part 3：分發標準和鏈上分析過程詳解
Arbitrum 基金會和Nansen定義了預期的“有機”行為，將這些行為轉化為量化標準和閾值，然後通過鏈上分析迭代廢棄、修改或驗證這些標準和閾值（見圖3）。
圖3：項目過程，從第一性原理標準到數據驗證。 （來源：Nansen analysis）
研究項目的步驟如下：
· 第一步：根據空投目標，對值得分發代幣的活動定義首要原則。
這一步定義了鏈上活動是否是“有機”的預期標準。在這一點上，我們試圖在查看鏈上數據之前回答以下問題：一個錢包應該發起多少交易才有資格獲得空投？隨著時間的推移，有機行為應該是什麼樣的？相應的橋接和花費的美元價值應是多少？等等。
· 第二步：鏈上數據收集及量化符合條件的活動
在這一階段，我們對之前定義的定性假設進行建模，使用由Nansen處理的Arbitrrum One數據將其轉換為量化標準，包括交易、轉賬、日誌、跟踪等傳統字段以及Nansen標籤（見圖4）。
圖4：Nansen Query界面。 Arbitrum One代幣通過錢包地址轉賬。 （來源：Nansen Query）
· 第三步：敏感性分析
積分分配模型結合資格標准後，就產生了臨時的地址列表輸出。該模型為每個標準賦予了一定的正負分值。
我們審查了臨時地址列表，以評估我們的標準和積分分配是否過於嚴格，因為它們只捕獲了Arbitrum上地址的top百分數，或者反之亦然，我們也要評估標準是否太過寬鬆。我們通過為選定的分配標準提供可視化的錢包直方圖來說明這個過程（見圖5到圖8）。
該步驟涵蓋了多次迭代，最終帶來閾值和標準的優化。例如，該模型必須捕獲積分高於圖5至8所示中值閾值的地址：例如，標準“交易的不同月份數量”的閾值為兩個月及以上，高於一個月的中值。
除了敏感性分析，我們還進行了交集分析，以確保各種類別的資格標準是互補的，並捕捉到Arbitrum粘性用戶的主要行為。
圖5：按發起交易數量劃分的地址直方圖，2023年2月6日快照（Arbitrum One）。 （來源：Nansen Query、 Nansen analysis）
圖6：按第一筆交易到最後一筆交易的持續時間劃分的地址直方圖，2023年2月6日快照（Arbitrum One）。 （來源：Nansen Query、 Nansen analysis）
圖7：按不同交易月份數量劃分的地址直方圖，2023年2月6日快照（Arbitrum One）。 （來源：Nansen Query、 Nansen analysis）
圖8：按發送的美元總價值劃分的地址直方圖，2023年2月6日快照（Arbitrum One）。 （來源：Nansen Query、 Nansen analysis）
· 第4步：標準確定和Sybil分析
根據鏈上分析結果，修訂判定合格活動與不合格活動的標準，並更新積分系統。在這個階段，一些標準被廢棄，也會增加其他一些標準（特別是在Arbitrum Nova上作為Arbitrrum One的補充標準）。我們重新運行這個模型，直到得到滿意的結果。
Sybil分析是由Offchain Labs的研究人員推動的，他們在Arbitrum和以太坊上建模了歷史交易和轉賬的集群。疑似sybil的錢包會剔除出合格列表。
· 第5步：有資格獲得代幣空投錢包的預終極名單
最終模型產生了一個新的符合條件的錢包列表。屬於交易所、流動性池、“burn”地址和橋接的“功能性”錢包使用Nansen跨鏈標籤被標記。錢包列表已經準備好進行最後的、定性審查。
Part 4：資格標準和其他分發參數
經過上述過程產生了圍繞以下大類定義的最終標準列表（見圖9）：
· 關於錢包發起的交易和/或轉賬的數量、價值和時間跨度的定量閾值。
· 這些錢包為Arbitrum帶來總流動性。
· 探索並使用新的Arbitrum鏈，如Nova。
· 另外，強調了以下利益相關者：擁有社區管理treasury的Dapp獲得一部分空投，以符合空投目標的方式分配給他們的社區。將決策進行治理分配本地化一直是Arbitrum作為生態和社區的一個關鍵組成部分。這部分內容在Part 8中將進一步討論。
圖9：空投標準類別
Nansen收集的歷史數據從Arbitrum One的第一個區塊開始至：
（1）2022年8月31日，區塊號：22,207,817，就在Arbitrum升級到Nitro之前。
（2）2023年2月6日，區塊號：58,642,080，以說明Arbitrum在Nitro升級後活動的增加情況。
補充的資格標準被添加到另一個鏈，Arbitrum Nova，以肯定那些主動在早期測試這條新鏈的錢包。然而，這些標準次於Arbitrrum One標準，在我們的分配模型中獲得的分值更低。 Arbitrum Nova快照為：
（1）2022年10月2日，區塊號：499,342
（2）2023年2月6日，區塊號：2,108,676
每個“有機”活動都能獲得正的（鼓勵行為）或負的（抑制行為）分值。錢包在空投中接收的代幣數量是關於其所積累積分的函數。為了參與空投，錢包必須達到3分的最低門檻。獲得的積分越多，分配的可認領代幣也就越多。將“早期”和“晚期”快照日期的積分相加，獲得分配給每個地址的最終積分。
Part 5：積分系統和合格錢包profile示例
圖10：Arbitrum One和Nova上的標準和相關積分
將上面的積分相加，我們就得到了符合條件的錢包的各種行為概況，例如：
· 一個橋接到Arbitrum One的錢包，在兩個不同月份內進行了十多次交易，在空投快照時餘額不是空的。
· 一個橋接到Arbitrum One和Arbitrum Nova的錢包，在兩個不同月份裡，在One上進行了至少25筆交易。在Nova上，該錢包進行了十多次交易。
· 一個向Arbitrum One橋接超過25萬美元的錢包，在9個不同的月份裡進行了100多筆不同交易，價值超過25萬美元。在Nova上，同一個錢包發起了十多次交易。
Part 6：識別Sybil
在最初有資格接收Arbitrum代幣的列表中，一些地址可能不追求實用目的，而是期待參與未來可能的空投（見圖11和圖12）。這些地址被認為不太可能出於相信技術和社區而使用Arbitrum，不太可能積極參與治理。
即使在聚類模型的幫助下，sybil地址通常也很難與真實地址隔離，這在過去的空投操作中已經得到了證實。這兩種類型的地址可以在鏈上表現出完全相同的模式，但具有不同的目標，一個真正使用鍊或協議，另一個只是尋找潛在的空投。
因此，跟踪sybil地址需要一個定性的評估步驟，需要人工評估用於檢測sybil的模型是否會“懲罰”違背空投目標和協議價值的行為。
Offchain Labs的研究人員通過在來自Nansen Query的from_address / to_address交易對上運行聚類算法來識別潛在的sybil錢包，並在Arbitrum和以太坊上整合追踪和代幣轉賬。人工“檢查”誤報對算法進行了補充。關於sybil檢測工作的更多詳細信息，請查看Arbitrum Foundation Github。
圖11：疑似sybil的行為示例：一組約400個地址中的兩個地址的活動非常相似（將資金發送到相同的中心化交易所存款地址）。 （來源：Nansen Portfolio）
圖12：疑似sybil行為的示例，由來自相同地址和類似行為的代幣轉賬資助的地址鏈。 （來源：Nansen Query）
Part 7：合格錢包列表和統計數據概述
2023年2月6日之前橋接到Arbitrum One的約230萬個錢包中，有625,143個（約28%）獲得了3分或更高積分，有資格獲得新發行的Arbitrum 代幣。這個合格數量是ex-sybil前功能實體。約37000個地址與功能錢包相關——例如橋接智能合約、中心化交易錢包或burn地址——並且不包含在合格列表中。約135000個錢包被識別為sybil錢包排除在外。
為了直觀看到每個地址的代幣分配，我們繪製了下面的金字塔圖表。在所有符合條件的地址中，只有約8.6%的地址獲得了4000個或更多代幣：
圖13：按代幣收集數量劃分的符合條件的錢包。 （來源：Nansen analysis）
Part 8：去中心化治理
上述標準並沒有完全涵蓋對Arbitrum生態的所有積極貢獻。除了技術堆棧之外，Arbitrum還是一個由開發人員、建設者和用戶組成的社區，它的一個重要目標是向社區分配治理。因此，一部分空投分配給了社區擁有的treasury，根據每個子社區的價值進行分配。這些實體涵蓋了在Arbitrum上運行的各種Dapp和協議。協議將按如下條件獲得積分：
· 根據它們部署到Arbitrum的時間。
· 它們是Arbitrum原生協議、Arbitrum +以太坊協議還是多鏈協議。
· 根據總交易量和日交易量……
· ……以及活動的財務價值……
· ……與它們所代表的各自Dapp的活動統計數據的比例（圖14所示的是自Arbitrrum One上線以來，按實體劃分的實體內總合約日誌和交易的份額）。
將Dapp作為空投分發的一部分，目標是建立更廣泛的利益相關者群體，這些利益相關者將有資格為Arbitrum的未來發展做出貢獻。這與Arbitrum代幣分發的核心目標之一是一致的：過渡到一個更加去中心化的Arbitrum決策模型。
圖14：截至2023年2月6日，由Nansen標記的Arbitrrum One實體分配的實體內交易和合約日誌總數的份額。 （來源：Nansen Query）
總結：人人為我，我為人人！
通過利用鏈上分析，可提出一個有資格接收新發行的Arbitrum代幣的錢包列表，Arbitrum基金會和Nansen試圖回答這個問題：“如何公平地肯定所有那些幫助過並可能繼續幫助Arbitrum生態發展的人？”。
在最終的分發模型下，截止快照日期，三分之一的Arbitrum One地址是符合條件的，還有Arbitrum上的部分關鍵協議和Dapp也符合空投資格。
特別感謝以下Nansen探索者所做的貢獻：
· Akshay Ramasubramanian
· Maxim Razhev
· Barkin Tuncer
· Roger Gutzwiller
· Douglas Chia
· Daryl Lau
· Aurelie Boiteux
· Jason Xu
