Political Leanings in Web3 Betting: Decoding the Interplay of Political and Profitable Motives

利用透明的区块链用户行为数据，我们构建了“政治投注倾向分数”（PBLS），以基于Web3预测市场内的投注来衡量政治倾向。我们以Polymarket为重点，从2024年美国总统选举开始，综合了来自15000个地址、4500个事件和8500个市场的行为，通过PBLS捕捉他们的政治倾向的强度和方向。我们通过内部一致性检查和外部比较验证了PBLS的准确性。我们通过超过800个特征捕捉了我们PBLS与投注行为之间的关系，涵盖了各种行为方面。2022年美国参议院选举的案例研究进一步展示了我们测量的能力，同时解码了政治和盈利动机之间的动态互动。我们的研究结果有助于理解去中心化市场决策，增强对Web3预测环境中行为的分析。本研究的洞见揭示了区块链在启用创新的跨学科研究方面的潜力，并可能为开发更有效的在线预测市场、提高预测准确性以及帮助平台机制的设计和优化提供指导。本文的数据和代码可在以下链接中获得：https://github.com/anonymous。

本论文旨在通过利用透明的区块链用户行为数据，构建政治投注倾向分数（PBLS），以衡量基于Web3预测市场中的投注的政治倾向。研究者试图通过PBLS来捕捉投注者的政治倾向及其强度和方向，以更好地理解去中心化市场中的决策制定和行为分析。

论文的关键思路是使用透明的区块链数据来构建政治投注倾向分数（PBLS），以衡量基于Web3预测市场中的投注的政治倾向。通过对超过800个特征进行捕捉，研究者揭示了PBLS与投注行为之间的关系。

论文使用了透明的区块链数据来构建政治投注倾向分数（PBLS），并通过内部一致性检查和外部比较对其进行了验证。研究者还进行了800多个特征的捕捉，以揭示PBLS与投注行为之间的关系。此外，论文还进行了2022年美国参议院选举的案例研究，以展示PBLS的测量能力，并揭示了政治和盈利动机之间的动态互动。论文的数据和代码可以在GitHub上获得。

最近在这个领域中，还有一些相关研究，如《Augur: A Decentralized, Open-Source Platform for Prediction Markets》和《Designing Markets for Prediction with Continuous Trading》等。