Sa likod ng pagsikat ng prediction market: Kapag humupa na ang meme craze, ang atensyon ay naghahanap ng bagong mesa ng sugal

Mga May-akda: Kyle (@Cryptonymk), Dapangdun (@DaPangDunCrypto)

Orihinal na Pamagat: Panahon Pagkatapos ng Attention Economy—Prediction Markets

Ang artikulong ito ay magdadala sa iyo mula sa panlabas na anyo patungo sa likod ng mga lohika ng ekonomiya, mula sa mga phenomena hanggang sa esensya, isa-isang bubusisiin.

1. Ang Pagsikat ng Prediction Markets

Kasabay ng pagbagsak ng meme, o masasabi nating ito ay nasa pababang trend, isang bagong merkado ng attention economy ang tahimik na sumisibol: prediction markets (event contracts).

Nagsimulang sumikat ang prediction markets sa labanang panalo ni Trump sa halalan sa polymarket. Nang ipinapakita ng tradisyonal na survey at voting support rate na nangunguna pa rin si Harris laban kay Trump, tumaya ang mga French trader ng sampu-sampung milyong dolyar na si Trump ang mananalo sa US election. Ang Polymarket ay nag-predict 8 oras bago ang opisyal na resulta na si Trump ay may 98% chance na manalo bilang ika-47 na presidente ng US, at napatunayan ang prediksyon na ito. Binago nito ang nakasanayang data rules ng US elections at binago rin ang pananaw ng mga sugarol sa buong mundo tungkol sa mga pustahan at casino.

Pagkatapos nito, nagpatuloy ang Polymarket sa pagiging nangunguna, at maraming event predictions ang isinilang, bagaman hindi kasing laki ng US election, nagdala ito ng bagong creativity at attention economy sa buong market.

2. Prediction Markets: Tunay na Boses ng User

Bakit nagawang maagang ma-predict ng Polymarket na si Trump ang mananalo bilang ika-47 na presidente ng US? Isa itong napakahalagang paksa na dapat talakayin.

Sa mga sumunod na pagsusuri: — Ang tradisyonal na data survey ay hindi talaga nakakapagpakita ng tunay na boses ng masa.

Kapag nagsasagawa ng survey ang mga polling organizations, kadalasan ang mga sumasagot ay hindi nagsasabi ng totoong iniisip upang hindi maiba sa karamihan o ma-outcast sa paligid. Mas pinipili nilang sumabay sa emosyon ng masa, mas nagiging bulag ang pagsunod, at kadalasan ay nauuwi sa hindi makatwirang bubble. Ito ang dahilan ng pagkakaiba ng poll data at aktwal na boto.

Sa prediction markets, ang mga user ay tumataya gamit ang totoong pera, kaya't nakasalalay dito ang kanilang tunay na interes at hindi sila naaapektuhan ng opinyon ng iba o ng kapaligiran. Sa ganitong kalagayan, mas naipapakita ng kanilang pagpili ang tunay na iniisip at aktwal na behavioral preference. Kaya't mas mataas ang accuracy ng prediction markets. Ang ganitong behavior ay may paliwanag sa economics—ang tinatawag na incentive compatibility mechanism. Prediction markets ay nakatayo sa pundasyon ng incentive compatibility, nilalapatan ng financial incentives, at ginagamitan ng market mechanisms upang makabuo ng bawat prediction event market deal.

Ang kakayahan ng prediction markets na magpakita ng tunay na iniisip ng user ay may buong lohika ng ekonomiya sa likod nito—ang economic logic ng prediction markets ay ang proseso ng pag-convert ng dispersed information sa price signals. Bawat user na tumataya ay may sariling risk preference, fund management mechanism, at information depth (kung gaano kalapit sa totoong resulta at ang kakayahan ng bawat isa sa pag-aggregate ng information). Kaya't hindi pare-pareho ang value scale ng bawat user. Kapag sapat na ang sample size ng mga tumataya, lalakas ang collective information aggregation ability, at ang value scale ng users ay magbubunga ng price signals. Ang signals na ito ay magko-correct ng bias sa information aggregation, kaya't mas lalapit sa totoong resulta ang prediction. Ang ganitong aggregation ang nagbibigay ng value sa prediction; ang collective information aggregation accuracy ay mas mataas kaysa sa individual sample choice o kaalaman ng tinatawag na eksperto.

3. Pagkakaiba ng Prediction Markets at Tradisyonal na Casino

May ilan na itinuturing na magkapareho ang prediction markets (Polymarket, Kalshi, PredictIt) at tradisyonal na casino (Las Vegas casino, Macau gambling, online betting sites). Sa aming masusing pagsusuri, hindi ito objective dahil maraming pagkakaiba ang dalawa.

Ipapaliwanag namin ang pagkakaiba sa walong aspeto: [Centralization], [Game Object], [Mechanism Complexity], [Market Purpose], [Result Value], [Transparency], [Participation Motivation], [Herd Effect].

Kaya, kumpara sa tradisyonal na casino, may natatanging mga bentahe ang prediction markets:

• Decentralized structure: Labanan ng iba't ibang pananaw ng mga kalahok;

• Simpleng rules: Walang mental burden ang user, mas madaling kumalat at gamitin sa malawakang scale;

• Mataas ang timeliness: Laging konektado sa market hotspots, mas maraming variety at mas masaya kaysa tradisyonal na laro;

• Dahil sa pagsanib sa Crypto: 7*24h na automated at walang supervision na operasyon.

4. Dunning-Kruger Effect sa Prediction Markets

Para mas madaling maintindihan ang mga susunod na paksa, tingnan muna natin ang isang termino: Dunning-Kruger Effect. Ang core theory ng Dunning-Kruger Effect ay:

Ang mga kulang sa kakayahan ay madalas na sobra ang tiwala sa sarili, samantalang ang tunay na may kakayahan ay madalas na minamaliit ang sarili.

Ang mangmang ay tiwala, ang eksperto ay mapagkumbaba.

Narito ang psychological mechanism ng Dunning-Kruger Effect:

1. Mga taong kulang sa kaalaman o kakayahan:

▪️Dahil kulang sa kaalaman o kakayahan, hindi nila nakikita ang sarili nilang kakulangan

▪️Walang kakayahan sa paglutas ng problema, at kulang din sa kakayahan na suriin kung tama sila

▪️Sobrang tiwala sa sarili

2. Mga taong may malawak na karanasan:

▪️Mas malinaw ang komplikasyon ng problema

▪️Alam nila kung ano ang hindi nila alam

▪️Kaya't mas nagiging kulang sa tiwala sa sarili

Ang curve ay ganito ang itsura:

Paano naaapektuhan ng Dunning-Kruger Effect ang prediction markets?

Ang mga laro sa tradisyonal na casino ay karaniwang may mathematical complexity at matagal nang pinag-aaralan, kaya't may "professionalism". Ang ordinaryong tao na walang karanasan ay kadalasang hindi sumasali dahil alam nilang kulang sila sa kaalaman at kakayahan.

Ngunit iba ang prediction markets. Maraming klase ng prediction markets, kaya't bawat isa ay makakahanap ng event na interesado sila, at madalas ay iniisip nilang mas magaling sila o mas marami silang alam kaysa sa iba. Ang ganitong pag-iisip ay nagtutulak sa user na tumaya. Halimbawa, mahilig ako sa motorsiklo, kaya kapag may motogp race, pinipredict ko ang fastest lap sa practice, grid position sa qualifying, at final ranking sa race. Pero bilang fan lang ako, hindi ko alam ang totoong kondisyon ng motorsiklo ng mga pro riders, hindi ko rin alam ang weather, o ang kondisyon ng bawat rider. Pero dahil sa hilig ko at pagkahumaling kay Marquez, nahuhulog ako sa bitag ng Dunning-Kruger Effect.

Kaya't ang tunay na iniisip ng user kapag tumataya ay: malamang na mangyari ang event ayon sa aking prediction, at ang mga tumataya sa kabaligtaran ay mga tanga lang na magbibigay sa akin ng pera. Ang maling paghusga sa kakayahan sa information aggregation, depth ng kaalaman, logical thinking, at real-time information processing ay mas mataas dito kaysa sa mga propesyonal na sugarol sa casino.

Dagdag pa, dahil sa natural na kasikatan ng prediction markets, bawat piniling event ay may malaking potential user base. Ang prediction markets ay may napakababang entry barrier—mula 8 taong gulang hanggang 80 anyos ay pwedeng sumali. Sa ganitong kalagayan, mas malakas ang epekto ng Dunning-Kruger Effect.

Siyempre, dapat din nating makita na dahil sa effect na ito, may malaking profit value sa prediction markets. At, maaaring asahan na habang lumalago ang prediction markets, mas maraming professional groups ang sasali, ngunit maaari rin silang mahulog sa Dunning-Kruger Effect.

5. Estruktura ng Prediction Markets

Sa kasalukuyan, may dalawang pangunahing estruktura ang prediction markets: binary structure at multiple structure.

Ang binary structure ay ang kasalukuyang YES or NO mode, habang ang multiple structure ay nangangailangan ng mas maraming pagpipilian. Halimbawa, sa sports, ang binary structure ay kung sino ang mananalo sa dalawang teams, habang sa multiple structure, pipiliin mo ang score o point difference: 0-1, 1-1, 1-2, 1-3, 2-1, 3-1, atbp.

Karamihan sa mga prediction market products ngayon ay binary structure, dahil napakababa ng entry barrier—isang click lang sa YES or NO.

Pero habang dumarami ang complexity ng binary structure events, ang kakayahan ng individual sa information aggregation, knowledge depth, information gap processing, at logical thinking ay nahahati sa maraming level mula mahirap hanggang madali. Ang mga highly professional prediction events ay nagiging arena ng mga eksperto, pero kakaunti lang ang mga ito, kaya't ang mas simpleng prediction markets ay mas may chance na mag-monopolize ng kita.

Ngayon, pag-usapan natin ang multiple structure. Kapag dumami ang pagpipilian, mas nagiging komplikado ang system at mas mataas ang entry barrier, dahil maaaring magkaroon ng information overload ang user at decision fatigue. Sa multiple structure, mas lumalakas ang Dunning-Kruger Effect ng individual user. Ang mga baguhan ay mas mabilis mahulog sa "walang mas magaling sa akin sa XXX" na bitag; ang mga eksperto naman ay mas nagiging maingat at aware sa risk at uncertainty. Napakababa ng entry barrier, pero mataas din ang upper limit. Kaya't ang multiple markets ay kadalasang nangangailangan ng specific na scenario, kung saan nagtitipon ang mga fanatic at aktibong sumasali, na may trend na palitan ang tradisyonal na casino. Bagaman may limitasyon ito, kapag naging accepted ang direction, mas madaling mag-monopolize sa specific na track kumpara sa binary structure products.

Kung susuriin ang difficulty ng prediction market structures, narito ang hierarchy:

@FractionAI_xyz@Polymarket@Kalshi @theclearingco @PredictBase @Opiniondotfun @MyriadMarkets @triadfi @fireplacegg @polldotfun @trylimitless @butterygg

6. Mga Trend sa Pag-unlad ng Prediction Markets

Matapos ang aming masusing pananaliksik sa prediction markets, napaka-positibo ng aming pananaw sa hinaharap nito, dahil sa mga sumusunod:

▪️Ecosystem projects ay sumasabog ang paglago, mas maraming projects ang pumapasok sa market at sa aming radar, at mas lumalalim ang mga dimension

▪️Sa kasalukuyang malamig na panahon ng primary investment market, patuloy ang pagtaas ng funding sa track, at ang mga institusyon ay bumoboto gamit ang totoong pera

▪️Explosive growth ng projects: Ang bilang ng mga bagong project na pumapasok sa market ay lumalaki nang mabilis, at mas nakatuon sa niche vertical fields.

7. Kompetisyon at Pagbaba ng Prediction Markets

Ang prediction markets ay nakabuo na ng matatag na dalawang pangunahing manlalaro: Polymarket at Kalshi, at ang kompetisyon ay nasa matinding antas na. Ang mga nangungunang platform ay may first-mover advantage, capital accumulation, at user network effect, kaya't halos hawak na nila ang karamihan ng market traffic at TVL.

Gayunpaman, habang dumarami ang mga homogenous na produkto sa track, lumalabas ang problema ng kompetisyon. Mahirap para sa mga bagong pasok na lampasan ang user growth bottleneck, at mahirap ding tapatan ang liquidity at market depth ng mga nangunguna, kaya't maraming produkto ang mabilis na napupunta sa vicious cycle ng "walang nagte-trade—>mahina ang liquidity—>nababawasan ang atraksyon".

Sa ganitong kalagayan, may ilang bagong prediction market platforms na piniling "bumaba sa niche", iniwasan ang direct competition sa giants sa lahat ng kategorya, at nag-focus sa single [binary structure] prediction market. Ang ganitong produkto ay kadalasang malalim ang focus sa isang field, at may mga sumusunod na bentahe:

▪️Focus advantage: Nakatuon ang resources sa isang uri ng market, mas malinaw ang user perception, mas precise ang product positioning.

▪️Concentrated liquidity: Ang limitadong trading depth ay nakatuon sa ilang contracts, kaya't mas maganda ang pricing mechanism at trading experience.

▪️Differentiation barrier: Sa pamamagitan ng pagpasok sa niche field, naiiwasan ang direct homogenous competition sa mga nangunguna.

▪️Mas mabilis ang user growth: Ang lightweight binary prediction ay mas madaling maintindihan, mas mababa ang entry barrier para sa bagong users.

▪️Mas malakas ang community stickiness: Ang vertical community atmosphere ay mas madaling magbuo ng identity at loyalty ng users.

Bagaman mahirap para sa ganitong platform na maging "all-around prediction market giant", may chance silang maging unicorn sa niche track.

Halimbawa, ang @trylimitless BTC, ETH, SOL, DOGE at iba pang popular na token binary price markets, dahil sa malinaw na product positioning at high-frequency trading opportunities, mabilis na nakabuo ng core user base na mataas ang stickiness.

Kasunod nito, ang @trylimitless ay naglunsad ng points incentive plan na epektibong nagtaas ng user retention at trading frequency. Nitong linggo, pinalawak pa ng platform ang stock price prediction market, na nagpalawak pa ng trading scenarios ng users.

Kapansin-pansin, ang @trylimitless ay nakapag-ipon ng higit sa 300 million USD na total trading volume gamit lang ang crypto price prediction na isang single scenario. Ang lohika sa likod nito ay:

▪️Tumpak ang market selection: Malaki ang volatility ng token prices at malakas ang topic, kaya't natural na bagay sa short-cycle binary prediction.

▪️Malinaw ang user mindset: Simple ang platform positioning, kaya't mababa ang learning cost ng bagong users.

▪️Malakas ang community atmosphere: Ang trading users ay kadalasang aktibo sa crypto community, kaya't mas malakas ang participation at motivation sa pag-share.

Kaya't ang growth path ng @trylimitless ay nagpapakita ng development path ng single prediction market product: Sa pamamagitan ng pag-focus sa isang high-frequency, high-demand track, hindi lang naiiwasan ang direct competition sa mga nangunguna, kundi nakakapagpatakbo rin ng sariling differentiated advantage sa pamamagitan ng deep operation. Sa pangmatagalan, ang ganitong "niche track unicorns" ay maaaring maging mahalagang bahagi ng prediction market ecosystem.

8. Buod

Batay sa mga nabanggit na analysis, narito ang aming mga konklusyon:

• Prediction markets ay magdudulot ng impact sa "tradisyonal na casino" at magpapalawak ng kategorya at saklaw ng "casino"

• Prediction markets ay magiging pangunahing labanan ng attention economy pagkatapos ng Meme era

• Prediction markets ay makakamit ng mas malawak na user acquisition at liquidity kaysa Meme