Gm Creators ¿Puede @zerufinance Hacer los Airdrops Más Justos? Uno de los mayores problemas con los airdrops en cripto es que los bots y monederos falsos pueden reclamar recompensas destinadas a usuarios reales. Aquí es donde entra el zScore de Zeru. Utiliza el comportamiento del monedero para ayudar a los proyectos a identificar qué participantes parecen genuinos y cuáles podrían ser sospechosos. Pero, ¿qué tan bien funciona? 1. RESULTADOS REALES DE GAIB Según Zeru, al comparar GAIB V1 y V2 se observaron estos cambios: → 56% menos de asignación fue a monederos identificados como sífiles. → La participación de monederos de mayor calidad aumentó un 49%. → La presión de venta tras la distribución disminuyó un 50%. → La asignación a monederos de baja calidad cayó del 21% al 13,5%. → La asignación a monederos de alta calidad aumentó del 41,7% al 54,7%. → El tiempo promedio de tenencia aumentó de 9,8 a 12,6 días. Estos números sugieren que la puntuación basada en comportamiento podría ayudar a mejorar la distribución de airdrops. Sin embargo, se necesitan más detalles para confirmar cuánto de la mejora se debió directamente al zScore. 2. PRUEBAS CONTRA AIRDROPS PASADOS Zeru también probó su sistema de puntuación utilizando datos históricos de EigenLayer, https://t.co/Lc9E4SVXqm, Optimism y Elixir. La idea es sencilla. ¿Qué habría pasado si el zScore hubiera sido utilizado para filtrar monederos durante esos airdrops? Estas simulaciones ayudan a estimar los beneficios potenciales, pero no son resultados reales de esas distribuciones pasadas. Muestran lo que podría haber sucedido, no lo que definitivamente habría sucedido. 3. EL MAYOR DESAFÍO Eliminar bots suena bien, pero ¿qué pasa cuando un usuario genuino es marcado por error? Un buen sistema de puntuación debe responder preguntas importantes: → ¿Cómo identifica monederos sospechosos? → ¿Cuántos usuarios reales podrían perder sus recompensas injustamente? → ¿Pueden otros investigadores verificar los resultados? → ¿Identifica comportamientos sospechosos sin bloquear automáticamente a todos los involucrados? El marco ZAP de Zeru también examina cómo deben atribuirse las recompensas y cómo identificar comportamientos abusivos. Esto está relacionado con hacer los sistemas de recompensas más justos, pero debe evaluarse por separado del filtrado de airdrops del zScore. MI OPINIÓN Zeru está abordando un problema real en Web3. Los airdrops deben recompensar la participación genuina, no solo a quienes crean cientos de monederos para reclamar más tokens. Los resultados reportados de GAIB son prometedores, y las simulaciones históricas ofrecen otra forma de probar la idea. Pero la prueba real es si el sistema puede reducir el abuso sin excluir a usuarios legítimos. Capturar bots importa, pero proteger a los usuarios genuinos importa igualmente.