區塊鏈:數據和發現 NFT 的藝術_SON

摘要：本文探討了如何通過對 NFT 數據的分析和整理來實現對藝術家更合理的推薦機制以及更藝術化的呈現形式。

創作者：Mario Klingemann、Hic et Nunc - State of the Art - 2021 年 3 月 18 日（細節）、2021 年。由藝術家本人提供。

如今，數百萬種 NFT、數萬份 ERC-721 智能合約和數十個交易平臺橫跨多個區塊鏈。結果，NFT 生態中到處都是噪音和碎片。無論你是剛入圈的收藏者還是經驗豐富的加密老炮，想找到吸引人的新作品都不容易。但內容推薦并不是Web3所獨有的問題。

多虧他們積累的數據、多年的測試和訓練，像 Netflix 和 Spotify 之類的 Web2 公司已經精通了發現的藝術。但對 NFT 這種為「發現」帶來獨特新挑戰的東西，他們的做法可以移植嗎？

我在此研究了幾種發現 NFT 的可選方法。

動態 | 警惕“浣熊”惡意軟件利用大量瀏覽器盜取數據和加密貨幣:安全人員發現，名為“浣熊（Raccoon）”的惡意軟件可利用大量瀏覽器來竊取用戶的數據和加密貨幣。使用該軟件的成本不低，但由于其可以針對至少60個應用程序（其中許多是我們如今使用的瀏覽器），因而受到網絡罪犯的歡迎。該軟件最早是網絡安全公司Cybereason的研究人員在2019年發現的。根據安全公司Cyberark的說法，浣熊一般是通過網絡釣魚活動和利用工具包來傳播的。發送給潛在受害者的欺詐性電子郵件包含帶有惡意宏的Microsoft Office文檔附件，而這些攻擊包通常托管在網站上。（Zdnet）[2020/2/26]

圖片由 Foundation.app 提供

跟蹤數據?

根據銷量來發現 NFT 可能是最簡單的方法。無論如何，排名和排行榜都是確定最流行收藏品的實用數據點。它們也是收藏者自然側重的數據，這些人經常根據銷量來進行篩選。這種做法的好處之一就是它有可驗證性 —— 區塊鏈數據輕易就能獲取，通過運行以太坊節點，任何人都可以獨立驗證排名并親自收集數據。

歷史上的今天 | 五部委發布《意見》：積極運用大數據和區塊鏈等技術:2019年2月11日，人民銀行、銀保監會、證監會、財政部、農業農村部聯合發布《關于金融服務鄉村振興的指導意見》。《意見》指出，推動新技術在農村金融領域的應用推廣。規范互聯網金融在農村地區的發展，積極運用大數據、區塊鏈等技術，提高涉農信貸風險的識別、監控、預警和處置水平。

2018年2月11日，萬向區塊鏈推出萬云平臺，旨在幫助創業團隊降低區塊鏈本身的技術難度，從而讓創業者更加專注于自身業務和場景的開發。萬云會在技術方面對開發者和創業團隊提供支持，平臺根據不同的使用場景推出的三個公有鏈的沙盒。[2020/2/11]

排行榜天生就是一個排序的機制，只是沒有根據個人的喜好做微調。

畢竟，區塊鏈數據讓我們得以一窺藝術家和收藏者的復雜網絡。網絡科學家立刻意識到了 NFT 數據在揭示這種新興所有權模式上的力量。

然而，刷量（收藏者通過把作品賣給自己來讓它們看起來有銷量并受人歡迎）仍然是 NFT 交易市場的棘手問題。一些獨立加密研究者，比如 takenstheorem ，會通過可視化的方式呈現出相互交易的賬號間的聯系。

動態 | 馬來西亞大學MMU將建立該國大數據和區塊鏈中心:據Bernama消息，馬來西亞數字經濟公司（The Malaysia Digital Economy Corporation，MDEC）將助力該國多媒體大學（MMU）建立該國大數據和區塊鏈行業競爭力中心。據悉，該中心設在賽城，MDEC將在研究、高級課程、培訓等方面提供支持，但MMU目前尚未得到MDEC將提供的撥款以及服務種類的確認。[2019/11/25]

takenstheorem：刷量行為有時看著還挺漂亮

其他收藏者也喜?歡

另一種發現 NFT 的方法是分析和你相似的收藏者。這種做法假設，如果兩個收藏者擁有同一組藝術家的作品，那么他們就很可能就有著相似的品味，也許會從其中一人收藏而另一人沒有收藏的藝術家那里發現新大陸。這用的是 Facebook「共同好友」的邏輯。

通過透明、分布式、實時的「誰擁有啥」的記錄，區塊鏈豐富的數據尤其適合做成網絡分析圖。任何時候 NFT 被轉移，它的數據就被寫入相關公鏈的公共賬本，在兩個加密錢包間建立起新的聯系。這個數據隨后就能被用于拓展收藏者的社交圖譜。下圖是我使用網絡可視化工具分析 SuperRare 上 Jason Bailey 的收藏者網絡。這個工具也可以把藝術家的收藏者社區可視化，所以我把生成藝術家 Manoloide 的社交圖譜也加入進來。

聲音 | 國家電網王劍鋒：未來將應用區塊鏈等技術統一管理數據和傳感設備:據國家電網報消息，近日，國家電網有限公司召開泛在電力物聯網建設工作部署電視電話會議。國網天津電力科信部主任王劍鋒表示，“未來，我們將深化‘大’‘云’‘物’‘移’‘智’，區塊鏈、能源路由器等技術應用，突破相關技術瓶頸，力爭在信息化實用上率先突破，建設數據中臺和泛在電力物聯網管理平臺，對所有數據和傳感設備實現統一管理。”[2019/3/21]

與 Jason Bailey (artnomevault) 和 Manoloide 有聯系的 SuperRare 用戶。2022 年 8 月 6 日的數據。由 Kyle Waters 提供

圖一展示了 Jason 收藏的藝術家，圖二展示了 Jason 在 SuperRare 上的「共同收藏者」, 他們共同的特征就在于擁有 Manoloide 創作的作品。如果我們放大 Manoloide 的某個收藏者，就能夠搜尋 Jason 尚未收藏的藝術家。讓我們以化名 punk6529 的收藏者的藏品 6529Museum 為例。下圖展示了一大堆 Jason 可以考慮的新藝術家。基于這份網絡分析，他可能會愿意了解一下 Seerlight。

動態 | 新的惡意軟件能竊取數據和挖掘密碼 暫沒有反惡意軟件能處理:據 chepicap消息，一種名為L0rdix的新型惡意軟件能夠竊取數據，在受影響的電腦上謹慎地挖掘密碼，并避開研究人員剛剛發現的反惡意軟件工具檢測。使L0rdix更加危險的是，由于目前市場上還沒有反惡意軟件的解決方案能夠處理L0rdix，它很容易感染其他主機，例如可移動存儲、網絡驅動器以及網絡上的其他計算機。[2018/12/18]

與 6529Museum 有聯系的 SuperRare 用戶。2022 年 8 月 6 日的數據。由 Kyle Waters 提供。

盡管這是個過度簡化的大致模型，但它展示了這種基于網絡的方法的力量。更精細的模型可能會基于 Jason 的共同收藏者中有多少人擁有某個特定藝術家的作品的準確數據來排名。將這種做法在多條鏈上拓展開來（比如以太坊和 Tezos），會需要把藝術家的錢包鏈接起來以掌握跨鏈出處的軌跡。

ClubNFT 的探索工具是第一個純粹基于區塊鏈網絡數據做推薦的工具。然而，通過合并額外網絡層、代幣元數據甚至超越區塊鏈本身，還有把該算法從當前范圍進一步拓展的空間。

Mario Klingemann、Hic et Nunc - State of the Art - 2021 年 3 月 18 日、2021年。由藝術家本人提供。

給我更多這樣的藝作

還有一種方法則是從 NFT 層面本身來處理這類問題。上圖是藝術家 Mario Klingemann 于 2021 年 4 月所作，基于顏色相似度，他將來自 Tezos Hic Et Nunc 交易市場上的超過 25,000 份 NFT 匯集到了一起。還有很多高級計算機視覺技術 也能用來基于主題尋找好的匹配作品。

NFT 元數據（代幣指向的任何信息塊）也有可能給推薦幫上忙。對于加密藝術，元數據一般包括一個托管在 IPFS（星際文件傳輸系統）上的 JSON 文件。元數據通常包含標簽、描述和其他與作品內容有關的屬性。對這類元數據進行分析或許會幫助收藏者發現新作品。然而，沒有清晰的標準會讓這類信息的統一規范極其困難。

元數據能夠提供詳細的描述、標簽和其他信息，但有時無法提供同樣的信息豐富度，這可能削弱 Web3 推薦引擎的效力。

另一個問題是「抄襲挖礦」，即某人通過復制和鑄造別人的內容來假冒真正的創作者。這個問題最近已經升級到讓 OpenSea 使用 圖像識別技術 來防止偽作的程度。任何視覺推薦引擎都可能需要確保藝術家的作品出處以避免推薦抄襲的 NFT。盡管 ClubNFT 的探索工具沒有將移除抄襲作品作為明確訴求，但它的確要求這些作品需要有真實的收藏者，以此為惡意的推薦結果提供某種程度的防范。欲了解「抄襲挖礦」的作品都有哪些跡象，請觀看 ClubNFT 安全課程中關于欺詐的 短視頻。

Seerlight、High-Rise、2022年。由藝術家本人提供。

結論

成功的推薦引擎的共同點在于擁有海量的數據。基于 NFT 生態中的可用數據，顯然有機會構建出能夠幫助收藏者縱橫市場的各種發現系統，也可以開發出讓藝術家嶄露頭角（或重振雄風）的各類工具。無論選擇哪種方式，我們都必須留意 Web2 帶來的教訓，防止產生算法偏見，避免再次制造出獨霸一方的權力結構。Web3 工具也必須避免對某些藝術家厚此薄彼式的反復推薦，這只會讓一部分人輕而易舉地獲得特權。站在一名數據分析師的角度，發現藉藉無名的藝術家是一項巨大的挑戰，但只要我們通過對新藝術家的支持來代替追星文化，這個問題就能夠得以解決。

作者：Kyle Waters

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