Введение
В эпоху быстрого развития технологий блокчейн децентрализованные автономные организации (ДАО) становятся новым стандартным подходом к управлению [1-3]. Развивающиеся структуры, основанные на прозрачности, децентрализации и участии сообщества, прокладывают путь для инклюзивных и эмерджентных моделей управления. Они также преодолевают ограничения традиционных централизованных систем, предлагая децентрализованные механизмы принятия решений и управления активами, что делает эмпирические исследования подобных организационных структур особенно актуальными.
Однако их практическая реализация сталкивается с фундаментальным противоречием: стремление к децентрализации часто вступает в конфликт с технической сложностью создания и управления такими организациями. Платформы, такие как DAOhaus, решают эту проблему с помощью фабричных механизмов. Фабрика представляет собой смарт-контракт, который позволяет разворачивать с помощью него другие стандартизированные смарт-контракты. В контексте ДАО такой подход позволяет упростить процесс создания и конфигурирования новых организаций и их компонентов для пользователей без необходимости написания кода [4]. При этом стандартизированный подход упрощает мониторинг и управление организацией для участников экосистемы.
Как отмечает V. Buterin, ДАО служат платформами для реализации коллективного управления без посредников, что позволяет эффективно объединять участников для достижения общих целей [5, c. 22]. Тем не менее первые реализации, такие как The DAO, столкнулись с проблемами безопасности и масштабируемости, что подчеркнуло важность разработки устойчивых решений для внедрения организационного управления [6, c. 72].
В работе Y. Faqir-Rhazoui и др., в которой сравниваются различные платформы для создания ДАО на блокчейне Ethereum, авторы отмечают, что фабричные механизмы часто связаны с проблемами фиксированных параметров голосования и отсутствием средств гибкой настройки прав доступа [7]. Эти факторы влияют на способность организации адаптироваться к потребностям участников.
Современные исследования также сосредоточены на компромиссе между децентрализацией и эффективностью. Например, H. Axelsen и др. отмечают, что высокая степень децентрализации повышает стабильность системы, но усложняет координацию участников [8]. Это напрямую связано с фабричными механизмами, которые снижают технический порог входа для создания ДАО, но зачастую способствуют централизации из-за негибкости шаблонов по умолчанию.
В этом контексте использование фабричных механизмов, как в DAOhaus V3, создает значительные преимущества: автоматизация развертывания, снижение технических барьеров и стандартизация процессов. Однако практические аспекты использования конкретных фабрик ДАО недостаточно представлены в научной литературе, что делает актуальным более глубокое изучение поведения участников в рамках таких платформ.
Все чаще исследования ДАО опираются на анализ данных блокчейна. Например, работа M. Goldberg и F. Schär демонстрирует, как протоколы индексации помогают исследовать показатели голосования, распределение токенов и активность участников [9]. Кроме того, исследование показывает, что низкая активность участников часто связана с отсутствием стимулов для голосования, что приводит к делегированию активности «ядру» энтузиастов. Это наблюдение коррелирует с выводами о низких уровнях децентрализации и вовлеченности в некоторых ДАО, где большинство организаций имеют низкий коэффициент Накамото, в некоторых случаях равный 5 и менее [10-12]. Такие метрики, как уровень участия в голосовании и распределение токенов управления, стали ключевыми индикаторами децентрализации [13-15].
Низкая вовлеченность участников ограничивает способность ДАО к масштабированию. На фабричных платформах эта проблема особенно актуальна, поскольку простота создания ДАО не сопровождается наличием инструментов для поддержки деятельности в долгосрочной перспективе. Однако сама по себе активность не имеет значения. Например, работа R. Feichtinger и др. демонстрирует более 20% бесполезных голосов и делегаций во многих ДАО [15].
Данное исследование расширяет результаты, полученные и описанные в академической и специализированной литературе, путем предоставления эмпирического анализа использования фабрик в DAOhaus V3. В нем исследуются модели поведения участников и их связь с эффективностью децентрализации. Оно дополняет работу по анализу эффективности ДАО, предлагая новые доказательства для улучшения систем управления.
В то время как децентрализованные автономные организации действительно являются успешными реализациями моделей коллективного управления, их работа нетривиальна. Одной из важнейших задач является баланс между развертыванием и эффективностью управления. Механизмы фабрик DAOhaus V3 предлагают мощный инструмент для автоматизации создания ДАО с нуля, тем не менее в значительной степени остается открытым вопрос, действительно ли эти механизмы способствуют созданию более децентрализованных и легко управляемых ДАО.
На практике часто наблюдается значительное отклонение между заявленными принципами децентрализации и их реализацией. Многие ДАО страдают от централизованного контроля и недостаточного вовлечения участников. Проблема усугубляется отсутствием четкого понимания того, как пользователи фактически взаимодействуют с фабриками ДАО и какие модели поведения и вовлеченности пользователей можно выявить.
Цель данного исследования – эмпирический анализ on-chain данных протокола DAOhaus V3, с целью выявления и оценки пользовательских паттернов использования ДАО, созданных с помощью фабричных механизмов.
Материалы и методы исследования
Исследование направлено на выявление пользовательских паттернов использования фабричных механизмов протокола DAOhaus V3. Для выявления закономерностей и последующей оценки было решено использовать графическую визуализацию данных.
Методология сбора данных включает извлечение on-chain данных об участниках и их транзакциях из децентрализованных автономных организаций, созданных с использованием протокола DAOhaus V3, в EVM сети Gnosis. Для анализа был использован снимок состояния блокчейна по состоянию на 02.12.2024, для индексирования данных использовался протокол The Graph, который предоставляет доступ к данным о событиях и транзакциях из публичного реестра блокчейна.
В качестве интерфейса для извлечения данных использовались подграфы с открытым исходным кодом, созданные разработчиками DAOhaus. Для исследования были выбраны 10 сущностей: 162 строки «Dao», 1024 строки «Proposal», 1370 строк «Vote», 376 строк «Record», 1081 строка «Member», 38 строк «RageQuit», 95 строк «Shaman», 4199 строк «EventTransaction», 324 строки «TokenLookup», 214 строк «Vault» – данные которых собраны с помощью GraphQL-запросов и записаны в соответствующие представления базы данных SQLite с помощью приложения Node.js. Для получения конкретных выборок использовались SQL-запросы, отражающие количественные метрики пользовательских паттернов для графической визуализации.
Полученная база данных, CSV-данные и исходный код доступны в публичном репозитории GitHub (https://github.com/Kirill-Ateev/article-tools/tree/main/DAOHausV3).
Результаты исследования и их обсуждение
В этой главе данные, отражающие основные тенденции в использовании платформы DAOhaus V3, иллюстрируются с помощью графиков и диаграмм.
На рисунке 1 круговой диаграммой «Количество активных участников организаций» показано распределение количества ДАО по количеству активных участников. Активными пользователями являются пользователи, владеющие долями или правами в ДАО.
Подавляющее большинство ДАО имеет небольшое количество активных участников, от 1 до 5 человек. Это свидетельствует о более широком использовании платформы для создания организаций с узким кругом участников, таких как небольшие команды или временные проекты. В то же время нет ДАО с 200 и более участниками, что указывает на сложность привлечения ДАО с широким кругом участников, поскольку более крупные организации чаще используют стандартизированные смарт-контракты сообщества или внутренние решения.
Рис. 1. Круговые диаграммы соотношений показателей в данных организаций протокола Источник: составлено авторами по результатам данного исследования
Небольшое количество ДАО без активных участников свидетельствует о «замороженных» или незавершенных организациях, созданных для тестирования фабрики или для других нереализованных целей.
Полученные результаты указывают на сложности в масштабировании деятельности участников. Часто это связано с отсутствием мотивации к участию или сложностями в управлении большими группами. Как правило, для достижения консенсуса в больших группах требуются более сложные решения, чтобы процесс голосования был эффективным.
Круговой диаграммой «Количество предложений организаций» показано количество предложений, которые были созданы в ДАО экосистемы. Анализ количества предложений показывает значительную поляризацию. Несмотря на возможность спонсирования предложений, большинство ДАО имеет 0 или от 1 до 5 предложений. 75,3% ДАО имеют от 0 до 5 предложений, в то время как 9,3% (например, Bootleggers, RaidGuild) являются очень активными и имеют 16 и более предложений. Это указывает на то, что большинство организаций находятся на ранних стадиях развития или их использование ограничено временными или краткосрочными целями. Тем не менее организации с более чем 16 предложениями представляют собой значимую часть экосистемы.
Круговой диаграммой «Соотношение решений для всех голосований протокола» показано соотношение голосов «Да» и «Нет» для всех предложений в ДАО, созданных на платформе DAOhaus V3. Подавляющее большинство голосов – «Да». Среднее количество голосов «Да» на одно предложение значительно превышает среднее количество голосов «Нет». Например, среднее количество голосов «Да» составляет 1,26, а среднее количество голосов «Нет» – 0,074. Это свидетельствует о высокой согласованности участников внутри или о преимуществе предложений, которые изначально удовлетворяют большинство участников. Кроме того, выдвижение предложений, которые с большой вероятностью будут отклонены, требует дополнительных материальных затрат. Однако это также может быть результатом низкого кворума, а не глубокого консенсуса. Например, в RaidGuild только 24% участников голосуют регулярно, что может свидетельствовать об иллюзии децентрализации, в которой доминирует ядро активных членов.
Круговой диаграммой «Соотношение участников, которые делегировали и не делегировали свой голос» показано количество членов ДАО, делегировавших свои права голоса или решивших этого не делать.
Делегирование является полезным инструментом для повышения эффективности голосования, особенно в крупных организациях. Однако большинство участников организаций протокола предпочитают голосовать самостоятельно. Делегирование голоса избыточно для большинства организаций на платформе, представляющих собой небольшие согласованные группы участников. При этом в относительно крупных ДАО, таких как «Kokonut DAO», низкая активность в голосовании: 8,2% участников голосуют – не компенсируется механизмами делегирования, что усиливает централизацию.
Рисунок 2 подтверждает активное использование платформы для коллективного принятия решений. Количество голосов часто связано с размером активного сообщества. ДАО с большим количеством участников показывают пропорционально больше голосов, что соответствует ожиданиям. Периоды активности голосования совпадают с пиковыми периодами создания предложений.
Рис. 2. Тренды голосования Источник: составлено авторами по результатам данного исследования
Рис. 3. Количество Rage Quit в организациях Источник: составлено авторами по результатам данного исследования
Рис. 4. Уровень участия в организациях и голосовании Источник: составлено авторами по результатам данного исследования
В то же время локальное снижение процента одобрения предложений может подтверждать высокий уровень согласованности между участниками в преобладающих малых группах.
Данные на рисунке 3 сгруппированы по количеству таких событий в каждом ДАО. Редкие и чаще всего единичные случаи Rage Quit свидетельствуют о значительных внутренних разногласиях или изменениях в стратегии управления, которые не устраивали некоторых участников. В этом случае условия создаваемых ДАО предоставляют таким участникам возможность свободно выйти из организации со своей частью активов.
90,1% организаций не зафиксировали ни одного случая Rage Quit, что свидетельствует о стабильности или отсутствии конфликтов между участниками. Это подтверждает гипотезу о том, что платформа используется в основном небольшими, крепко сплоченными группами участников. Более высокая стабильность групп указывает на эффективность фабричных механизмов создания ДАО.
Как видно на рисунке 4, почти все участники имеют долю в активах ДАО. Более высокий процент участия в голосовании наблюдается в небольших организациях до 20 участников, что указывает на их сплоченность и вовлеченность.
Процент участия избирателей в различных ДАО не отражает количество пользователей в них и сильно варьируется. Средний процент держателей активов в ДАО составляет 96,2%, а средний процент избирателей на ДАО – 31,2%. 49,4% организаций, участвовавших в голосовании, имели участников без права голоса. Следует учесть, что 34% организаций не имеют никаких предложений, а 41,3% организаций имеют от одного до пяти предложений.
Заключение
В результате анализа данных о создании и использовании децентрализованных автономных организаций в рамках платформы DAOhaus V3 удалось выявить ключевые закономерности и особенности, связанные с реализацией фабричных механизмов.
Несмотря на техническую эффективность фабрик, большинство организаций остаются небольшими по масштабу и сталкиваются с низкой вовлеченностью участников. При этом низкая активность событий Rage Quit свидетельствует о стабильности большинства ДАО, что потенциально указывает на долгосрочное формирование команд.
Большинство ДАО имеет небольшое количество активных участников: от 1 до 5 человек, что указывает на популярность использования платформы для небольших проектов. Такая структура указывает на две ключевые тенденции.
1. Специализированное использование: DAOhaus V3 востребован для координации небольших групп, таких как профсоюзы, команды хакатонов и т. п., где фабричные шаблоны упрощают управление без необходимости сложной настройки.
2. Ограничения масштабирования: низкая активность в крупных ДАО. Например, в случае «Raid Brood Beer DAO» из 100 участников активен только 1, что свидетельствует об отсутствии структур, мотивирующих к постоянному участию.
Фабричные механизмы создают видимость распределенного управления в крупных сообществах, но на практике воспроизводят модели централизации через пассивность большинства, аналогично проблемам, выявленным в крупных ДАО на Ethereum.
Выявленные тенденции дают основания для перепроектирования фабричных механизмов на более гибкие, модульные системы, которые способны адаптировать организацию на разных этапах зрелости к изменяющимся условиям, вовлекать участников и интегрироваться с автономными AI-агентами. Такие механизмы могут включать в себя игровые механики, динамический кворум от количества активных участников, кластеризацию групп участников и взвешенную по времени участия силу голоса.
Это исследование демонстрирует, как использование фабричных механизмов на платформе DAOhaus V3 влияет на децентрализацию, вовлеченность и эффективность управленческих решений. Результаты служат основой для дальнейшего совершенствования фабричных механизмов и углубленного анализа поведения пользователей.
Конфликт интересов
Библиографическая ссылка
Атеев К.О. ИССЛЕДОВАНИЕ ФАБРИЧНЫХ МЕХАНИЗМОВ DAOHAUS ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫМИ АВТОНОМНЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ // Современные наукоемкие технологии. 2025. № 9. С. 16-21;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=40480 (дата обращения: 04.10.2025).
DOI: https://doi.org/10.17513/snt.40480