Im folgenden werde ich nocheinmal versuchen zu erklären, warum ich n^2 ( oder ein Derivat davon ) für die beste Rewardkurve halte.
Ohne zu wissen, wessen ursprüngliche Idee n^2* und 40 Votes/Tag* waren, nehme ich an, dass diese Werte nicht willkürlich festgesetzt wurden.
*Die 'Kurve' vor HF 19
Die optimale Kurve, wie ein Post belohnt werden sollte, sieht meiner Meinung nach so aus:
So oder ähnlich sieht eine Sigmoid Funktion ( S- Funktion ) aus.
Das ganze basiert auf der Exponential- bzw logarithmischen Funktion.
Viele Abläufe in der Natur lassen sich so präzise beschreiben.
Zum Beispiel, wie sich ein Stein in der Sonne erwärmt, oder das Algenwachstum in einem Teich, Gärungsvorgänge, Pilzwachstum usw.
Dabei läuft der Wert irgendwann gegen eine natürliche Schwelle, die zum Beispiel durch die maximale Sonneneinstrahlung, die Größe des Ökosystems oder des Brautanks, der Menge an Nährstoffen usw gegeben ist.
Der aufmerksame Leser wird sich nun vielleicht wundern, warum ich für n^2 ( x² ) bin.
Eine Parabel, bzw Quadratfunktion sieht höchstens näherungsweise so aus wie der untere Teil der S-Funktion und geht dann nur noch steil nach oben:
Ich habe jetzt mal ganz bewusst die Achsen beider Graphen nicht bezeichnet.
Meine Hypothese:
Wenn man den Rewards eine quadratische Funktion zugrunde legen würde, würde sich die tatsächliche Rewardverteilung ganz natürlich einem Sigmoid (S) annähern:
Zunächst mal wäre eine natürliche Obergrenze für Rewards gegeben.
Betrachtet man die Rewards über die Zeit, und geht von einem natürlich stabilen System aus, würde für jeden Post irgendwann der Punkt erreicht sein, an dem irgendein Steem Power Besitzer den Post für überbewertet halten würde. Spätestens wenn der Post in den sehr steilen Bereich der Parabel übergehen würde, würde ein sehr starker Druck 'von oben' entstehen, da auch Downvotes mit verhältnismäßig wenig SP nun stark Einfluß nehmen würden.
Selbst wenn fast alle sich bei einem besonderen Post einig wären ( nochmal: bei einer halbwegs natürlichen Verteilung der Anteile ) würde die tatsächliche Rewardverteilung sich einem Sigmoid (S) annähern:
In sozialen Medien verbreitet sich besonders guter content viral.
Das sieht dann tatsächlich auch näherungsweise aus wie eine S Kurve.
Nur ein paar Leute finden zunächst den content und verbreiten ihn, bis ein bestimmter Punkt erreicht ist, ab dem ein exponentielles Wachstum eintritt und man davon sogar im Fernsehen berichtet, bis irgendwann eine Sättigung eintritt und nur noch vereinzelt einige die Nachricht endlich auch mitbekommen ( Und die Mehrheit längst den nächsten Hype verfolgt ).
TL;DR: Meiner Meinung nach müssen wir nur bei der Rewardverteilung mit einer Quadratfunktion nachhelfen, um wieder ein System anzuregen, dass sich quasi natürlich selbst regulieren kann.