Steemit Crypto Academy- Steem Blockchain(Convergent Linear Reward)- Week 6 Profesor @sapwood


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Un saludo a la comunidad de steemitCryptoAcademy, hoy les quiero presentar la TAREA 6, del profesor @sapwood, a continuación les presento mi investigación.

(1) ¿Cuáles son las ramificaciones económicas y sociales del voto a favor en Steem Blockchain? ¿Obtienes mejores recompensas de curación al votar a favor de otros en comparación con el autoafirmación? (Incluya ejemplos reales)

Desde los inicios de Steem blockchain, hemos visto cambios significativos en cuanto a el voto a favor y como este impacta en el área económica y social. En el año 2016 se creó esta gran plataforma de steemit, una blockchain descentralizadas, es una plataforma de red social, donde interactúan las personas y por generar contenido de alto valor esa persona recibe su recompensa, ahora veamos los cambios o ramificaciones económicas y sociales que esta Blockchain ha tenido.

  • Recompensa por medio de una función cuadrática: F(x) = x2: esta fue la primera curva de recompensa en el año 2016, donde la gente se animó a invertir en Steemy y luego lo convertían en Steem Power (SP), porque mientras más SP se tenía mayor recompensa podrían obtener las personas. Pero esto tenía un problema: Los que tenían mayor poder se hacían más ricos. Y por lo tanto desanimó a los recién llegados y a los participantes comunes. Esto generó que se cambiara la curva de recompensa.
  • Y en el 2017 la curva de recompensa se convierte en una ecuación lineal, es decir, F(x) = x. parecía una buena alternativa, pero presentó un gran problema. Muchos comenzaron a votar por sí mismo, egoístamente. Y adicional a esto se crearon unos bot, para votos a favor, donde una publicación deficiente podía llegar a la cima y por supuesto un descubrimiento de contenido deficiente.
  • Esto generó que se creara en el 2019, curva de recompensa ecuación lineal convergente (Convergenet Linear Reward), F(x) = x2 / (x+1) ésta quería abordar comportamientos egoístas, el uso de bots, el abuso del grupo de recompensas y para mejorar el descubrimiento de contenido. Con esta ecuación el auto voto es desalentador y promueve un voto comunitario, en vez del egoísta. Se genera mayor cantidad de dinero votando a favor por publicaciones de otros. Esto llevó a una mejor intersección social y a descubrimiento de contenidos de mayor valor.
    En estos años ha evolucionado la curva de recompensa, la actual (Recompensa Lineal Convergente) promueve el voto comunitario y se obtienen descubrimiento de contenido de mayor valor.

¿Obtienes mejores recompensas de curación al votar a favor de otros en comparación con el autoafirmación? (Incluya ejemplos reales)

Si se obtiene mayor recompensa de curación al votar a favor de otros. Lo bueno de esta curva de ecuación lineal convergente es que cada vez que una persona vota genera rShare y por cada voto el rShare aumenta y la recompensa, convirtiéndose la publicación en tendencia. Y el que vota obtiene mayor recompensa. Veamos un ejemplo de autoafirmación.

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En mi caso, cuando voté por mí mismo generó una recompensa por curación de 0,017$, y cuando voté por otra publicación, generó 0,18$, un valor mayor.

(2) ¿Cuál es la diferencia entre juicio aislado y juicio comunitario en la curaduría? ¿Cómo se adapta al juicio de la comunidad sobre el contenido de calidad en Steem Blockchain? ¿Eso le brinda un incentivo económico? En caso afirmativo, explique con ejemplos reales (incluya capturas de pantalla y compárelas con su juicio aislado).

La diferencia entre juicio aislado y juicio comunitario es la siguiente: el juicio aislado cada curador vota por publicaciones separadas, y su recompensa como curadores será menor. Mientras que el juicio comunitario es ponerse de acuerdo sobre contenido de calidad y votan unidos como comunidad, generando mayor recompensa como curadores.

¿Cómo se adapta al juicio de la comunidad sobre el contenido de calidad en Steem Blockchain?

La curva de recompensa lineal convergente anima al curador a llegar a un acuerdo con la comunidad en Proof-of-Brain (PoB).

Ya que el voto aislado genera menos recompensa los curadores se ven en la necesidad de buscar contenido de calidad y a la vez también ayuda a encontrar un mejor descubrimiento de contenido. Y por supuesto al encontrar estos contenidos de calidad, agregan valor a steemit. Los curadores individuales llegan a un acuerdo con la comunidad, ya que de esa forma obtienen mayor recompensa.

Cuando hay un contenido de alta calidad, éste marca la tendencia y permanece en la zona lineal. Es allí donde en esa zona, el juicio aislado se transforma en juicio comunitario.

El contenido de baja calidad y auto votado siempre se mantendrá en la zona inferior del gráfico.

El contenido de calidad moderada, puede que encuentre algún apoyo, y se va a encontrar entre la línea lineal y sub lineal.

¿Eso le brinda un incentivo económico? En caso afirmativo, explique con ejemplos reales (incluya capturas de pantalla y compárelas con su juicio aislado).

Si le brinda a uno un incentivo económico. Si observamos las tendencias, vemos que las tendencias tienen una cantidad de votos altas, porque ya los curadores han llegado a un acuerdo. Les mostraré un ejemplo, en mi caso.

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(3) Vaya a Steemworld.org, verifique su valor de Upvote (en el SP actual, VP). Tomar una captura de pantalla. Luego, vaya a la página de tendencias de Steemit, busque una publicación con un pago de más de $ 10 pero menos de $ 50 (Edad inferior a 6 días 12 horas). Votarlo. Tome capturas de pantalla antes y después de la votación a favor. Del mismo modo, vaya a otra publicación en la página Tendencias, busque una publicación con un pago de más de $ 100 (Edad inferior a 6 días 12 horas). Votarlo. Toma capturas de pantalla antes y después de la votación Di las diferencias entre los dos. ¿Cuál ha producido un mayor valor de Upvote y una recompensa de curación para ti con los mismos recursos (SP, VP)? ¿Explique?

Aquí les muestro mi valor de Upvote, en mi caso es 0,02$.

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Tomé una publicación que tiene un valor menos de 50$, pero más de 10$.

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X = 40.07 – 39.89 = 0,18 $. Este es mi aporte a esta publicación.

Veamos el segundo caso, donde el pago de la publicación es mayor a 100$.

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X = 259.29 – 258.95 = 0,34 $. Este es mi aporte a esta publicación.

Sin duda la segunda, que tiene un pago mayor a 100 $, generó un Upvote mayor, de 0.34$, comparado con el primer caso que generó 0,18$. Casi el doble.

Por lo tanto mi aporte es mayor, cuando es mayor el pago de la publicación.

con respecto a el pago por curación, en este caso me dio el miso valor. Es decir, el pago menor de 50$ me dio 0,03$ y la publicación que tenía un pago mayor a 100$ me dio la curación 0,030$. El valor fue el mismo en este caso, pero generalmente es mayor el valor de curación, aquel que tiene un pago mayor.

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CONCLUSIONES

Sin duda la curva de recompensa que más se adapta a este sistema de BLockchain es la curva lineal convergente, donde promueve la curaduría comunitaria. Dándole poca recompensa al auto voto.

Mi voto aislado tiene un poder de 0,02 $, pero cuando voto por una publicación de pago mayor a 100 $, mi poder de voto llegó a 0,34$.

Esta es i investigación de esta TAREA 6. Gracias al profesor @sapwood por su explicación detallada.

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Comments 2


Thank you for attending the lecture in Steemit-Crypto-Academy & doing the homework task-6.

where a poor publication could reach the top and of course a poor content discovery.

That was the major problem interface in 2017 and to address it the linear reward curve was replaced by convergent linear reward in 2019.

In my case, when I voted for myself it generated a curation reward of $ 0.017, and when I voted for another post, it generated $ 0.18, a higher value.

Not $0.18 rather 0.018 SP.

The difference between isolated trial and community trial is the following: the isolated trial each curator votes for separate publications, and their reward as curators will be less.

Mathematically the difference between isolated judgment and community judgment is the cumulative SP.

It is the quality content that drives demand and the curators to rally around such content, because in PoB ideally rewards content that is valuable for the ecosystem. The convergent linear reward further stimulates the curation judgment of individual voters. If all the individual voters reach a consensus to vote quality content, the post becomes a trending post and the reward curve converges to linearity, hence a better reward for the curators.

When there is high-quality content, it sets the trend and stays in the linear zone.

Indeed.

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In the screenshot, $0.03 is you upvote value and 0.021 SP is the projected curation reward.

Please note that the actual curation reward also depends on the time and position of your voting. However in most of the cases, if you curate a top trending post where the whales have already voted, your position of voting might not gain you a significant curation reward. But you still gain better curation reward than your isolated judgment.

Thank you.


Homework Task -6 successfully accomplished.
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20.03.2021 11:47
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Muchas gracias profesor por sus comentarios. Seguiré aprendiendo

20.03.2021 14:16
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