Supermind：让分析学成为一项协作运动

信息来源自decentralised.co，略有修改，作者 Joel John

编译：RR

今天，我将介绍一个可以帮助加密原生分析师在生态系统的噪音中导航的平台。在加密生态系统中工作意味着你的思维会被拉向许多方向。人们需要关注Twitter、Discord、Telegram和链上所发生的事情。分析师需要关注的地方很多，这意味着他们很少有时间进行深入的工作。像Messari的Governor和Nansen的hot-contracts这样的平台对不同的工作方式都有着吸引力。

Messari的产品汇编并超链接到相关的治理讨论。Nansen使用链上活动来指出可能发生的事情。TokenTerminal是这方面的一个变体。它们允许你下载带有你需要的所有相关链上数据的CSV。然后，分析师可以找出对他们最重要的东西。Dune登陆页面上的“趋势”仪表板是分析师找到他们所需内容的另一个途径。

如今，大多数数据平台共享的数据都是基于相同的链上资源的用户行为。它们的不同之处在于如何重新包装数据并将其交付给最终用户。这个流程分割了数据点是如何被发现、被关联和被协作的。你可能会在Dune上找到一个流行的仪表盘，但却无法与背后的人交谈(除了通过Twitter)。可能有一个平台在TokenTerminal上产生的费用激增，而在链上却找不到任何原因。

一个数据要与分析师的工作流程相关，需要具备三个条件:意图、相关性和检索。当分析师开始一个工作流程时，他们可能具有不同程度的意识和目的精确性。这种“目的”通常从模糊到更清晰。这是一个迭代的过程，直到信息需求得到满足。

第二层是相关性。给出一个结构良好的目的-回到与之相关的内容。最后，可靠且无摩擦地“检索”分析师过去用于构建未来工作流程的内容。

任何加密研究人员几乎都不可能准备好这三样。但新的协作工具可以有所帮助。这就是Supermind今天的重点所在，他们的主导产品完全专注于搜索和发现，并将其作为合作的切入点。

建立桥梁

几个月前，我通过领英认识了Ekta，她给我发了一封冷冰冰的邮件，说她正在开发一种新的分析工具，希望能保持联系。在接下来的几周里，我观察到她通过我运营的Telegram社区对无数用户进行了采访，并对她所做的一切感到好奇。一般来说，你会发现创始人对某件事很感兴趣，但他们的兴趣会随着市场状况的变化而减弱。Ekta在做研究时更加系统化，所以我联系了她，我们进行了交谈。

她曾在Sharechat领导数据平台并提供动态个性化服务。在此之前，她于2020年离开了一家她在其数据科学岗位上工作了9年的企业。Ekta正在寻找一个新的机会，使用户体验提高10倍，并在未来20年内实现增长。她偶然发现了web3应用程序，并开始每天花4到5个小时研究它们。她发现的一个普遍主题是缺乏关于用户的数据以及新工具如何改进这一点。如今的数据产品允许你查看已经发生的情况，但很少有产品关注预测能力或协作。

我提到这些是因为她正在构建的产品使用搜索作为重新定义分析师工作流程的基础。当分析师搜索有关Avalanche或Near的信息时，Supermind首先会显示在该产品的公开聊天记录中来自相关帐户的所有相关对话。如果你看看目前在Telegram或Reddit上的搜索情况，你会发现分析师们的工作流程非常笨拙。搜索的主要模式锚定在文本搜索上。但是如果你想深入一点呢？

她给我举的一个例子是，跨渠道搜索你关注的人或人们的宏观属性，比如“今天运行协议的人或web3创始人共享的内容”。在这一点上，它开始变得有趣，并反映了分析师实际搜索和发现的方式。在这种情况下，产品索引了相关人员在不同平台上进行对话的上下文。

一旦分析师找到了所需的信息，他们就可以在平台上查询链上数据，并与其他分析师就数据集进行合作。数据和工作流程是平台的原生原语。分析师不需要经历下载数据、清理数据或不断同步数据集的过程。该平台将拥有可视化、协作和与他人分享分析的工具。

分析师还可以在平台上开源预定义模板，以便其他人插入新的数据集并与之协作。在我看来，这个工具是Kaggle、Tradeview和Twitter的混合体。数据本身并不是产品，多名分析师在平台上发现和协作的网络效应才是。

如今，对于处理链上数据的分析师来说，最困难的是社区和协作者。有些人可能精通数据，但缺乏有关新协议的必要背景。很多时候，决策者可能没有足够的技术来设置数据流或使用SQL。Supermind正在构建的协作工具也减少了新分析师的进入障碍。理想情况下，就像Dune和Nansen所做的那样，它们也可以成为对行业中发生的事情进行更多问责的一个门户。

Supermind的堆栈专注于分析师通常需要的多个层次。他们从为那些可以随时查询和重新访问的对话建立索引开始。然后，为了确保数据的准确性和延迟，该团队在内部对大部分数据进行了索引。然后，分析师可以使用平台工具进行可视化并与他人协作。我相信Supermind在其理想状态下将获得来自平台用户的紧急分析的反馈。这让我思考协作研究是如何侵蚀当今市场运作的。

社交交易vs协作研究

在整个2021年，人们多次尝试让社交交易成为加密货币。在牛市期间，该领域有足够的散户流动性来创建这样的风险投资。但在大多数人都在赔钱的时候，我怀疑这种情况是否会持续下去。尽管去年出现了热潮，但很少有社交交易平台能够真正取得成功。监管的缺乏和普遍的激励错位是其中的部分原因。如果有人真的可以交易某样东西并赚到钱，那么他们最好自己交易。

到目前为止，协作研究的情况完全不同。GameStop的故事始于一个人在Reddit上发帖。我们在金融研究方面进行合作是因为它为决策提供了不同的视角，而不需要任何个人预先投入资金。相反，每个人都要根据能获得的信息来决定何时是进入或离开某个职位的最佳时机。这种向更多希望协作研究的用户转变是Supermind赌注的核心。

现有的数据分析平台明白这一点。例如，Dune允许建立多个分析师可以在其中协作处理查询的“团队”。Nansen采取了一种更加社交化的方式，允许NFT持有者和VIP会员在平台上互相聊天。愈加明显的是，越来越多的数据平台将会在已经建立的查询堆栈之上创建社交层。这有两个作用。分析师在跳转到其他地方之前，会在该平台上花费更多时间。更重要的是，它使一个分析师要求另一个分析师加入该平台从事某项工作的网络效应得以实现。