論文の概要: Quest Love: Do Blockchain Points Build Loyalty or Just Feed the Bots?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18810v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 00:05:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:12.870378
• Title: Quest Love: Do Blockchain Points Build Loyalty or Just Feed the Bots?
• Title（参考訳）: Quest Love:ブロックチェーンポイントはロイヤリティを作るのか、それともボットに餌をやるのか?
• Authors: Joseph Al-Chami, Jeremy Clark,
• Abstract要約: 一般的なアプローチは、ユーザによるクエスト – ユーザが完了可能な小さなタスク – を提供することだ。 本稿では,1つのデプロイされたクエストシステムから10ヶ月で43のユニークなクエストを提供し,80万のコンプリートを完了したブロックチェーンデータをキャプチャする。 このデータを使用して、タスク完了に影響を与える要因、すなわち報酬の量、報酬の金銭的価値、困難、コストに関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15346678870160887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blockchain ecosystems -- such as those built around chains, layers, and services -- try to engage users for a variety of reasons: user education, growing and protecting their market share, climbing metric-measuring leaderboards with competing systems, demonstrating usage to investors, and identifying worthy recipients for newly created tokens (airdrops). A popular approach is offering user quests: small tasks that can be completed by a user, exposing them to a common task they might want to do in the future, and rewarding them for completion. In this paper, we capture blockchain data from one deployed quest system that offered 43 unique quests over 10 months with 80M completions. We use this data to offer insight about the factors that impact task completion: amount of reward, monetary value of reward, difficulty, and cost. We also discuss the role of farming and bots, and the factors that complicate distinguishing real users from automated scripts.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンエコシステム — チェーン、レイヤ、サービスを中心に構築された — は、ユーザ教育、マーケットシェアの拡大と保護、競合するシステムによるメトリクス測定のリーダボードの登頂、投資家への使用の実証、新たに作成されたトークン(背景)にふさわしい受取人を特定することなど、さまざまな理由からユーザを巻き込もうとしている。 一般的なアプローチは、ユーザによるクエスト – ユーザが完了可能な小さなタスク、将来やりたいと思われる共通タスクへの公開、完了に対する報酬 – を提供することだ。 本稿では,1つのデプロイされたクエストシステムから10ヶ月で43のユニークなクエストを提供し,80万のコンプリートを完了したブロックチェーンデータをキャプチャする。 このデータを使用して、タスク完了に影響を与える要因、すなわち報酬の量、報酬の金銭的価値、困難、コストに関する洞察を提供する。 また,農業とボットの役割や,実際のユーザと自動スクリプトを区別する要因についても論じる。

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