オンチェーン研究分野は長い間、厄介な問題に直面しています：コンテンツを無料のままにし、洞察を散発的に保ちながら、効果的な価値捕獲を実現する方法です。このジレンマは、盗作や悪用の頻発を引き起こすだけでなく、専門の研究者やデータエンジニアが持続可能な収入源を確立することを困難にしています。

この背景の下、Bubblemapsは「クラスタリング-接続-時系列」という方法を通じて、複雑なオンチェーン現象を解釈可能なマップに凝縮する革新的なアプローチを提案しました。この方法は、研究の効率を向上させるだけでなく、研究成果の標準化の基礎を築くことにも寄与しています。

InfoFiは新しい概念として、'インフォメーション'を流通可能、担保可能、決済可能な資産単位に変換することに核心があります。この変換には2つの重要なステップが必要です：

まず、研究の成果はモジュール化する必要があります。従来の長文レポートは再利用が難しいことが多いですが、グラフインサイトは複数の「証拠断片」に分割できます。これらの断片は特定のアドレスグループの資金源、クロスチェーン移転の関連性、または特定の時間ウィンドウ内の異常な市場活動である可能性があります。各断片はBubblemaps内に対応する検証可能な軌跡とメタデータを持っています。研究者はこれらの断片をEvidence NFTとしてパッケージ化し、BMT価格で市場参加者に販売またはライセンス供与できます。このモデルでは、購入者が得るのは抽象的な「見解」ではなく、戦略に直接適用できる「証拠モジュール」です。もし証拠がオンチェーン事実によって否定された場合、自動返金または請求メカニズムを発動させることができ、結果志向の価格モデルを形成します。

次に、研究の評判とリスクは密接に結びつく必要があります。そのために、三段階のゲームメカニズムが導入されました：証拠を提出するにはBMTを担保する必要があり、他の研究者は挑戦を開始し反証を提供できます。最後に、コミュニティの仲裁契約がオンチェーンの事実とタイムスタンプに基づいて勝敗を判定します。このメカニズムは研究の質を保証するだけでなく、研究者に公平な競争のプラットフォームも提供します。

この方法を通じて、InfoFiはオンチェーン研究のエコシステムを再構築し、研究者により良い価値捕獲の手段を提供し、同時に市場参加者により高品質で信頼性のあるオンチェーン情報を提供することが期待されています。これは業界全体の研究レベルを向上させるだけでなく、オンチェーンデータの深い応用に新たな可能性を開きます。