Comment la rareté NFT est-elle calculée?

Comprendre les mesures de rareté NFT

1. La rareté NFT est déterminée en analysant l'unicité des traits individuels au sein d'une collection. Chaque NFT se compose généralement de plusieurs attributs tels que le fond, les vêtements, les accessoires et les expressions faciales. La fréquence de chaque trait à travers l'ensemble de l'ensemble joue un rôle essentiel dans le calcul de la rareté d'une NFT.

2. Une méthode commune consiste à attribuer un score statistique à chaque trait en fonction de son taux d'occurrence. Par exemple, si seulement 5 NFT sur 10 000 ont une couronne d'or, ce trait a une valeur de rareté beaucoup plus élevée que celle apparaissant sur 2 000 NFT. Ces scores sont souvent agrégés en un score de rareté total pour chaque NFT.

3. Des plates-formes comme Rarity.Tools et Trait Sniper utilisent des algorithmes qui pèsent plus fortement les traits plus rares. Ils calculent un rang de rareté global en additionnant l'inverse des fréquences de traits. Cela signifie que plus la caractéristique d'une fonctionnalité est courante, plus sa contribution est grande au score final.

4. Certains systèmes considèrent également les combinaisons de traits. Une NFT peut ne pas avoir les caractéristiques individuelles les plus rares, mais pourrait toujours être très précieuse en raison d'une combinaison unique de traits modérément rares qu'aucun autre jeton ne possède.

5. La perception de la communauté peut influencer la rareté perçue au-delà des données brutes. Même si deux NFT ont une rareté statistique identique, l'attrait visuel ou la pertinence culturelle peut entraîner un traitement comme plus souhaitable sur le marché.

Sources de données et méthodes de calcul

1. Les métadonnées de la blockchain publiques servent de base aux calculs de rareté. Étant donné que la plupart des NFT sont construits sur des normes comme ERC-721 ou ERC-1155, leurs attributs sont stockés dans des fichiers JSON accessibles via des contrats intelligents ou des liens IPFS.

2. Les agrégateurs grattent ces métadonnées pour compiler une liste complète de tous les jetons dans une collection et cartographier chaque type et valeur d'attribut. Cet ensemble de données devient la base de l'analyse de fréquence.

3. La formule couramment utilisée est: score de rareté = σ (fréquence 1 /% de chaque trait) . Par exemple, un chapeau qui apparaît sur 1% des avatars contribue à 100 points au score, tandis que l'un apparaissant sur 50% n'ajoute que 2 points.

4. Les techniques de normalisation assurent la cohérence entre les collections de différentes tailles. Un trait apparaissant une fois sur 100 unités a la même rareté relative que celle apparaissant une fois sur 1 000, en supposant une mise à l'échelle proportionnelle.

5. Les modèles avancés intègrent une notation pondérée, où certaines catégories de traits - comme le «fond» ou les «yeux» - peuvent être jugées plus impactantes que d'autres lors de la détermination de l'unicité globale.

Subjectivité et influence du marché

1. Bien que les algorithmes fournissent des classements quantitatifs, les prix du marché réels s'écartent souvent de ces scores. Les acheteurs peuvent favoriser des conceptions esthétiquement agréables à des conceptions statistiquement rares, conduisant à des écarts entre les mesures de rareté et la valeur commerciale.

2 . Un jeton apparemment moyen présenté par un collectionneur de premier plan peut se vendre beaucoup plus que les homologues de premier plan.

3. Illusions de rareté émergent parfois lorsque les projets qualifient certains traits de «secrètes» ou «cachés», même si leur distribution n'est pas radicalement différente. La rareté psychologique suscite l'intérêt indépendamment de la rareté mathématique.

4. La manipulation des prix du sol et le trading de lavage peuvent fausser les perceptions de la valeur. Les NFT à forte rareté répertoriées à des prix artificiellement bas peuvent attirer l'attention, créant de faux signaux concernant leur position de marché.

5. Modifications des métadonnées après la minutie, bien que controversée, peuvent modifier rétroactivement les distributions de traits. Si un projet met à jour les images ou les descriptions, des fonctionnalités auparavant rares pourraient devenir courantes, sapant les évaluations de rareté antérieures.

Questions fréquemment posées

Quels outils puis-je utiliser pour vérifier la rareté d'un NFT?

Vous pouvez utiliser des plates-formes comme Rarity.Tools, Trait Sniper ou Holony pour analyser les scores Rarity. Ces sites tirent directement les données des métadonnées de la blockchain et génèrent des classements en fonction de la fréquence des traits.

Les deux NFT peuvent-ils avoir le même score de rareté?

Oui, en particulier dans les grandes collections avec des distributions de traits similaires. Cependant, les mécanismes de rupture tels que le numéro de série le plus bas ou les traits composites uniques peuvent les différencier dans la pratique.

La blockchain vérifie-t-elle la rareté NFT?

Non, la blockchain stocke la propriété et les métadonnées mais ne calcule pas la rareté. L'évaluation de la rare se produit hors chaîne à l'aide d'outils d'analyse externe qui interprètent les attributs stockés.

Les NFT plus anciens sont-ils intrinsèquement plus rares?

Pas nécessairement. L'âge n'affecte pas la rareté basée sur les traits. Une ancienne NFT avec des fonctionnalités communes aura un score de rareté inférieur à celle plus récente avec des combinaisons uniques, quelle que soit la date de la menthe.