Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Dark Side of NFTs: A Large-Scale Empirical Study of Wash Trading

論文の概要: The Dark Side of NFTs: A Large-Scale Empirical Study of Wash Trading

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12544v3
Date: Mon, 22 Jul 2024 09:08:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 05:07:10.776059
Title: The Dark Side of NFTs: A Large-Scale Empirical Study of Wash Trading
Title（参考訳）: NFTのダークサイド:ウォッシュトレーディングの大規模実証研究
Authors: Shijian Chen, Jiachi Chen, Jiangshan Yu, Xiapu Luo, Yanlin Wang,
Abstract要約: 我々は,2,701,883 NFTから8,717,031の転送イベントと3,830,141のセールイベントを分析した。 NFTの3種類の洗剤取引を識別し,識別アルゴリズムを提案する。また,マーケットプレース設計,収益性,NFTプロジェクト設計,支払トークン,ユーザ行動,NTTエコシステムといった6つの側面からの洞察も提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.20696034160891
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: NFTs (Non-Fungible Tokens) have seen significant growth since they first captured public attention in 2021. However, the NFT market is plagued by fake transactions and economic bubbles, e.g., NFT wash trading. Wash trading typically refers to a transaction involving the same person or two colluding individuals, and has become a major threat to the NFT ecosystem. Previous studies only detect NFT wash trading from the financial aspect, while the real-world wash trading cases are much more complicated (e.g., not aiming at inflating the market value). There is still a lack of multi-dimension analysis to better understand NFT wash trading. Therefore, we present the most comprehensive study of NFT wash trading, analyzing 8,717,031 transfer events and 3,830,141 sale events from 2,701,883 NFTs. We first optimize the dataset collected via the OpenSea API. Next, we identify three types of NFT wash trading and propose identification algorithms. Our experimental results reveal 824 transfer events and 5,330 sale events (accounting for a total of \$8,857,070.41) and 370 address pairs related to NFT wash trading behaviors, causing a minimum loss of \$3,965,247.13. Furthermore, we provide insights from six aspects, i.e., marketplace design, profitability, NFT project design, payment token, user behavior, and NFT ecosystem.
Abstract（参考訳）: NFT(Non-Fungible Tokens)は2021年に初めて注目されて以来、大きく成長している。しかし、NFT市場は偽の取引や経済バブル、例えばNFTウォッシュトレーディングに悩まされている。ウォッシュトレーディング(Wash trading)とは、通常、同一人物または2人の個人を巻き込んだ取引のことであり、NFTエコシステムにとって大きな脅威となっている。これまでの研究では、金融面からのみNFTウォッシュトレーディングが検出されていたが、現実のウォッシュトレーディングケースはより複雑である(例えば、市場価値を膨らませることを目的としていない)。 NFTウォッシュトレーディングをよりよく理解するためのマルチディメンジョン分析の欠如がある。そこで本研究では,NFTの輸送イベント8,717,031件,販売イベント3,830,141件を2,701,883件から分析した。最初に、OpenSea API経由で収集されたデータセットを最適化します。次に,NFT洗剤取引の3つのタイプを特定し,識別アルゴリズムを提案する。実験の結果,824件の転送イベントと5,330件のセールイベント(合計で8,857,070.41)および370件のNFT洗剤取引行動に関連するアドレスペアが報告され,最低損失は3,965,247.13であった。さらに,マーケットプレース設計,収益性,NFTプロジェクト設計,支払トークン,ユーザ行動,NTTエコシステムの6つの側面から洞察を提供する。

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