DAO 기여자 신원의 최고의 차이점 탐색: 다자간 작업이 계속되는 이유는 무엇입니까?
저자: 조이 드브루인
이 기사는 The SeeDAO에서 발췌한 것입니다.
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여러 커뮤니티에서 활동하는 기여자는 DAO 조직에서 자주 볼 수 있습니다. 저자는 이러한 현상을 설명하기 위해 "최고의 차이" 이론을 사용합니다. 경향. 이 백서는 또한 DAO 도구의 설계가 기여자 유동성의 객관적 현실과 요구를 고려해야 한다고 지적합니다. 결국 유동적인 정체성과 기여에 관한 것입니다.
동시에 여러 커뮤니티에 기여하는 것은 Web3에서 생계를 유지하는 많은 사람들의 표준입니다. 일부 DAO 기여자의 트위터 프로필을 자유롭게 열면 일반적으로 3-5개의 커뮤니티가 나열되어 있음을 알 수 있습니다. 그렇게 하는 것이 초점이 맞지 않는 것처럼 보일 수 있지만, 학계에서는 할 말이 있습니다. 실제로 학계는 분산형 네트워크에서 두뇌 작업자를 위한 "최적의 차이"를 얻는 방법을 수십 년 동안 연구했습니다.
가장 좋은 분산은 단일 정체성 내에서 여러 계열사를 계단식으로 연결하는 이론으로, 직관적으로 이해할 수 있을 뿐만 아니라 수학적으로도 예측 가능합니다. 본질적으로 사람들은 항상 소속감과 차별화라는 두 가지 욕구 사이의 균형을 추구합니다. Web3에 의해 생성된 다중 언어(또는 "다자간 작업")는 Web2의 "9:5 근무"에 대한 우연한 배신이 아니라 점점 더 경쟁이 치열해지는 노동 시장에서 정신 노동자를 위한 논리적인 단계입니다. 고용주는 직원이 자신을 위해 풀타임으로 일하기를 기대할 수 있지만 경쟁이 더 치열한 시장에서 자립적인 직원은 여러 커뮤니티에서 일하는 것을 선호합니다.
디지털 네이티브 작업의 부상은 우리 모두가 과학자처럼 행동하게 만들 것입니다. 제 개인적인 경험에서 나온 주장입니다. 다양한 각도에서 디지털 네이티브 커뮤니티를 탐색했습니다. 저는 과학자들이 서로 연결할 수 있는 주요 플랫폼인 ResearchGate를 구축하는 데 도움을 준 전 실험실 신경과학자입니다. 최근에는 커뮤니티 참여를 더 쉽고 재미있게 만들기 위해 토큰 및 기타 Web3 인프라를 활용하는 플랫폼인 Backdrop이 만들어졌습니다. 제가 과학을 떠나 Web3에 온 이유는 학계와 같은 분산된 커뮤니티가 그들이 창출하는 가치를 더 잘 공유할 수 있는 기반을 구축하고 있다고 굳게 믿기 때문입니다. 나는 Web3에서 일하는 사람들과 이야기하는 것을 좋아합니다. 왜냐하면 그들은 특히 그들이 정체성 구축에 대해 어떻게 생각하는지 계단식 감각으로 과학자와 매우 흡사하게 들리기 때문입니다.
최고의 차이점 - "다른 불꽃놀이"
Marilynn Brewer 박사는 개인의 정체성이 집단의 정체성에 의해 어떻게 형성되는지 연구하는 데 자신의 경력을 바친 심리학자입니다. 1991년에 그녀는 최적의 차이 이론에 대해 처음으로 글을 썼습니다. 이 이론의 장점은 50페이지에 달하는 논문일 뿐만 아니라 한 문장으로 간결하게 요약할 수 있다는 것입니다.
"인간 개인은 두 가지 기본적이고 경쟁적인 욕구, 소속 욕구와 달라져야 할 욕구를 가지고 있습니다. 두 가지 욕구는 적당히 포용적인(최적으로 다른) 그룹에 가입함으로써 충족될 수 있습니다."
생존과 협력을 위해 가장 차별화된 사회 집단에 편입되기를 바라는 것은 근본적으로 인간의 본성이다. 이것은 우리가 사랑하는 공동체에 진정한 소속감을 느낄 때 왜 그렇게 행복한지, 그리고 왼손잡이가 오른손잡이보다 깊은 사회적 유대를 형성할 가능성이 더 높은 이유를 설명합니다(공동체로서 오른손잡이 어린이는 충분한 차별화가 없습니다).
과학에서 가장 좋은 차이점은 다른 사람들에 의해 "잘려지지" 않고 바람직한 분야에서 일하는 것입니다(다른 과학자들이 당신보다 먼저 출판함). ResearchGate의 연구에 따르면 과학자들은 일반적으로 "CRISPR 유전자 | 낭포성 섬유증 | 초파리" 또는 "재생 | 다발성 경화증 | 마우스"(제 실험실 전문 분야)와 같은 3-5가지 주제의 교차점으로 연구 분야를 정의합니다. ). 3~5개의 주제는 대부분의 학자들에게 "최고의 차이"인 것 같습니다.
바라건대 3-5 평균은 Web3에서 여전히 작동합니다. 벤 다이어그램이 다르게 보이지만 예를 들어 "NFT|변호사|음악"일 수 있지만 논리는 동일합니다. NFT, 법률 및 음악 DAO에 동시에 기여하는 것은 누군가가 집중력을 잃지 않고 독특하게 만듭니다.
과학 커뮤니티와 Web3 세계에서 3-5 커뮤니티 규칙에 대한 한 가지 일반적인 예외가 있습니다: Founders 및 Core Contributors. 성공적인 커뮤니티를 만들거나 어떤 종류의 기술 또는 연구 분야를 발명하는 경우 추가 제휴를 캐스케이드할 필요 없이 차이점을 최대한 활용하면 됩니다. 이러한 반대는 DAO 도구에 대한 사용자 경험의 모순을 가져옵니다: 창립자는 다양한 작업에 대해 별로 관심이 없으며 일부 측면에서는 자신의 커뮤니티를 보호해야 합니다. 창립자를 위해 설계된 DAO 도구는 대부분의 기여자를 고려하지 않습니다. 소속 관리가 필요합니다.
COVID-19 연구에서 얻은 UX 교훈
계단식 커뮤니티를 염두에 두지 않고 설계하면 어떤 문제가 발생할 수 있습니까? COVID-19 연구 커뮤니티를 위해 제작된 제품이 좋은 예입니다.
COVID-19에 대응하여 많은 과학 단체는 백신을 연구하고 COVID-19를 치료하는 과학자들을 돕기 위해 최선을 다하고 있습니다. 전염병 초기에 과학자들은 다음 세 가지 이유로 발표된 정보를 적시에 후속 조치할 수 없었습니다.
수량. 전체 과학계가 COVID에 관심을 돌리면서 코로나바이러스에 대한 출판물 비율이 몇 주 만에 극적으로 증가했습니다. 일부 연구에서는 팬데믹이 격렬해지기 전보다 약 100배 더 높다고 추정합니다.
품질. 양의 증가에 더해 저품질 출판물도 그에 따라 증가했습니다. 대부분의 출판물은 전통적으로 느린 피어 리뷰 프로세스를 우회하여 사전 인쇄 서버(누구나 출판할 수 있음)에 출판되기 때문입니다.
기존 쿼리 및 통합 도구의 분류. 과학자들이 최신 상태를 유지하기 위해 사용하는 많은 도구는 사전 인쇄 급증에 대처하는 데 시간이 걸립니다. 예를 들어 두 개의 주요 과학 검색 엔진인 Google Scholar와 Pubmed는 대부분의 사전 인쇄를 색인화하지 않습니다.
이에 대응하여 많은 조직에서 COVID-19와 관련된 사전 인쇄 및 간행물을 수집하고 선별하는 도구를 개발했습니다. 우리는 ResearchGate에 COVID 커뮤니티를 구축했습니다. 이는 상당히 철저한 출판물 데이터베이스에 연결된 하위 레딧과 같습니다. Johns Hopkins University와 같은 기관과 Semantic Scholar와 같은 회사에서도 유사한 노력을 기울였습니다. 우리는 사용자의 장기적인 경험을 고려하지 않고 일선 과학자를 돕기 위해 노력하고 있습니다.
이러한 솔루션에 대한 작업은 동기 부여를 느꼈고 초기에 구멍을 막는 데 도움이 되었습니다. 그러나 그 이후로 대부분은 제거되거나 원래 제품으로 다시 접혀 있습니다. (ResearchGate를 떠나기 직전에 COVID 커뮤니티가 종료되었습니다.) 이러한 제안이 지속되지 않은 이유는 간단합니다. COVID 주제는 과학자에게 완벽하게 맞는 양동이가 아니라 과학 내 여러 주제의 교차점입니다. 하늘.
당신이 개발도상국의 전염병 확산을 연구하는 수학자라고 가정해 봅시다. 먼저 COVID 연구에 뛰어들어 "코로나바이러스|수학|역학|개발도상국"의 영역을 점유하고 여기에서 최상의 분산을 얻습니다. 수학에 관한 COVID 간행물을 최신 상태로 유지해야 하지만 수학 저널 및 기타 전염병과 관련된 역학 간행물도 주시해야 합니다. 탐색 대상 커뮤니티는 COVID 관련 간행물만 제공한다고 완성되지 않습니다. 그러나 수학적, 역학적 출처를 추가하는 것처럼 간단하지 않습니다. Sarah의 전문 분야는 "New Crown | Epidemiology | Mouse Models"일 수 있으므로 다른 전염병 연구를 위한 마우스 모델에 대한 출판물이 필요합니다. 즉, 커뮤니티를 답답하게 취급하는 제품은 누구에게나 최적화되지 않을 것입니다.
Web3으로 플레이하기──Twitter는 작동하지만 Discord는 작동하지 않는 이유
사용자 경험 문제에 대한 간단한 해결책은 인터넷의 가장 강력한 도구인 웹입니다. 나는 네트워크에서 최고의 차별화 영역을 구축하고 Sarah도 마찬가지입니다. Twitter가 여전히 Web3에서 가장 중요한 플랫폼인 이유는 사람들이 관심 그래프를 보다 원활하게 관리할 수 있기 때문입니다. Twitter는 최신 뉴스와 관심 있는 모든 사람과의 연결을 위한 원스톱 목적지가 됩니다.
대조적으로 Discord는 커뮤니티를 높은 벽으로 둘러싸인 답답한 탱크나 정원으로, 커뮤니티 간에 이동이 거의 또는 전혀 없는 것으로 상상합니다. 서버 간에 공유 채팅을 만들거나, 다른 커뮤니티와 이벤트를 공동 주최하거나, 작업을 완료하기 위해 모든 사람에게 알리기 위해 입력하는 서버 사이를 이동해야 할 수도 없습니다. 답답한 탱크에 갇힌 구름처럼 느껴지는 때입니다.
그러나 이 모든 것이 흑백논리는 아니다. Discord의 일부 기능은 온라인 커뮤니티의 흐린 특성을 고려합니다. 예를 들어 개인 채팅 메시지는 서버 간이거나 공유 서버가 프로필에 표시될 수 있습니다. 저는 Discord와 같은 답답한 도구를 폄하하는 것이 아니라 단일 커뮤니티 내에서 더 깊은 연결을 구축하는 데 매우 중요합니다. 그러나 작업 다중 부문으로서, 특히 web3에 의해 가져온 데이터 상호 운용성과 함께 교차 커뮤니티 간 상호 작용을 촉진하는 경험을 구축할 수 있는 큰 잠재력이 있습니다.
다자간 협력이 계속되는 이유
최고의 차이점과 같은 연구는 DAO와 다자간 작업에 대한 사용 용이성을 암호 화폐를 넘어선 추세에 대한 응답으로 지정합니다. 부업의 증가와 DAO 조직에서의 다자간 작업의 출현은 이러한 거시적 추세의 일부입니다.
The DAO의 비평가들은 다자간 작업 방식이 궁극적으로 아무 소용이 없을 것이라고 주장합니다. 그러한 비판은 암호화폐에 대한 것이 아니라 부업 시장이 둔화될 것인지 사라질 것인지에 대한 고위급 논쟁에 대한 것입니다. 이런 종류의 토론은 훨씬 더 가치 있고 단순한 "블록체인은 비싸다"라는 수사로 그것을 전복시키기가 더 어렵습니다.
학계로서 연구 및 제품 개발 경험을 바탕으로 저는 다음과 같이 생각합니다. 글로벌 인재 시장의 경쟁 감소만이 다자간 작업으로의 추세를 늦출 것입니다. 하지만 재택근무가 가져오는 새로운 에너지를 감안할 때 그런 일이 일어날 것이라고는 상상할 수 없습니다. 취업 시장이 더욱 고용 가능해짐에 따라 나는 다른 지식인들이 과학 분야에서와 같이 3-5개의 다자간 직업을 갖기를 기대합니다. 사람들은 일반적으로 주요 비즈니스에 집중하고 탐색을 위해 부업을 사용하지만 여러 동시 프로젝트가 표준이 될 것입니다.
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