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Wenn ich mit jemandem über Krypto-Währung und Steemit spreche, stellt er oft diese Frage. Woher kommt das Geld? Selbst nach einer langen Erklärung verstehen sie immer noch nicht richtig. Wenn Sie neu bei crypto sind, wie ich, könnte es eine gute Idee sein, meinen vorherigen Beitrag hier zu lesen. Bevor wir überhaupt versuchen können, die Geldfrage zu beantworten, müssen wir zuerst eine Blockkette verstehen.

Was ist ein Bitcoin Profit und Blockkette?

Eine Blockkette ist eine Software, die auf einem Computersystem verwendet wird, wo Datensätze gespeichert werden können und Fakten von jedermann überprüft werden können. Niemand kann Datensätze bearbeiten, da alle Informationen für jeden zugänglich sind. Blockketten und Bitcoin Profit speichern Informationen über das Netzwerk von Personalcomputern, wodurch sie dezentralisiert werden. Mit anderen Worten, es gibt zu viele Leute, die das System benutzen, was es schwierig macht, es zu korrumpieren. Die Leute, die dieses System betreiben, benutzen ihre Computer, um Bündel von Datensätzen zu speichern, die von anderen – wie Sie und ich hier bei Steemit – eingereicht wurden.

Diese Bündel von Datensätzen werden als Blöcke bezeichnet. Die Blockkette verwendet dann eine mathematische Formel, die verhindert, dass auf dem Block gespeicherte Informationen gefälscht oder gar verändert werden. Wenn also einmal etwas in der Blockkette ist, ist es für immer da. Statt von einem einzigen Administrator (wie bei einer Bank) gesteuert zu werden, ist die Blockkette dezentralisiert. Es gibt keine genaue Definition für das Wort „dezentralisiert“. Um dies leicht zu verstehen, müssen Sie nur wissen, dass eine Blockkette nicht von einer Person oder Regierung kontrolliert wird. Eine Blockkette wird von den Personen kontrolliert, die sie benutzen.

Jetzt, da wir verstehen, was eine Blockkette ist, können wir weiter erforschen.

Woher kommt das Geld?
Die bekannteste Online-Währung heißt Bitcoin. Wo kam die erste Bitmünze her? Die erste Bitmünze wurde tatsächlich abgebaut, ab Block Null. Das war der erste Block überhaupt und wird auch Genesis-Block genannt. Der Genesis-Block enthielt einen Algorithmus oder eine mathematische Formel, um zuerst das Bitcoin zu erzeugen und dann ein Bitcoin zu gewinnen. Lesen Sie hier mehr über die Geschichte von Bitcoin. Bitcoin ist eine digitale Währung, die als Zahlungsmittel verwendet werden kann. In Wirklichkeit kann jeder seine eigene Online-Währung erstellen. Der Trick ist, Leute zu finden, die daran interessiert sind, es zu kaufen. Wir können Bitcoin für jede Transaktion verwenden, wenn ein Lieferant bereit ist, diese zu akzeptieren.

Stellen Sie es sich so vor. Je mehr Lieferanten bereit sind, die Währung zu akzeptieren, desto höher ist der Preis der Währung. An der Börse unterscheiden sich die Preise für verschiedene digitale Münzen. Das liegt einfach daran, dass einige Münzen mehr gefragt sind als andere. Diese Münzen sind nur deshalb gefragter, weil es so viele Anbieter gibt, die sie akzeptieren.

Bitte beachten Sie meinen nächsten Beitrag, wenn Sie mehr über Krypto-Währung erfahren möchten. Denken Sie daran, dass ich auch lerne, und ich versuche, dies so einfach wie möglich zu verstehen und zu erklären.

Wer die Krypto-Währungs-Szene verfolgt hat, weiß bereits, wie lebhaft die Diskussion auf Twitter ist. Wir wollten einen Blick auf die Beziehungen zwischen den verschiedenen Teilen der Gemeinschaft werfen und wandten uns daher einer grundlegenden sozialen Netzwerkanalyse zu. Wir haben uns angesehen, wer die Tweets „mochte“, und haben Algorithmen ausgeführt, die die sozialen Gruppen in den Diagrammen finden sollten.

Die Karte, die wir bekommen, zeigt sehr deutlich die sozialen Beziehungen zwischen verschiedenen Sub-Communities, wie man es erwarten würde, wenn man der Krypto-Währungs-Szene folgt (zum Beispiel sind Bitcoin Cash und Bitcoin Core nicht sehr freundlich zueinander).

Disclaimer: Wir decken nicht wirklich den gesamten Raum ab. Nachfolgend sehen Sie, wie wir unsere Karten und gesammelten Daten erstellt haben. Die Daten wurden über einen kurzen Zeitraum erhoben und spiegeln möglicherweise die sozialen Interaktionen über einen längeren Zeitraum nicht vollständig wider.

Hier ist die Karte in ihrer ganzen Pracht (klicken Sie hier oder auf das Bild für eine größere Version).

Konten im Zusammenhang mit Krypto-Währungen. Kanten stellen „Vorlieben“ von Tweets dar.
Ein Blick auf die Ergebnisse zeigt uns die Struktur der Gemeinschaft:

Der kalkfarbene Bereich entspricht in etwa dem „Bitcoin Core“.

Ein weiterer großer und interessanter Cluster enthält einige Blockkettenbeeinflusser wie Mcafee, Vitalik, Eric Voorhees, Jackson Palmer, etc. Es ist auch mit einigen Börsen wie Coinbase, Binance. Dieser Cluster ist gut mit dem „Kern“-Cluster verbunden, und einige Leute, die sich zwischen den Clustern befinden, sind Elizabeth Stark, Andreas Antonopoulos, Tuur Demeester und andere bekannte Namen in der Gemeinde.

Der Lavendel-Cluster ist eindeutig „Bitcoin Cash“ verwandt, da er Roger Ver, Bitcoin.com und @Bitcoin enthält, die für die Unterstützung von Bitcoin Cash bekannt sind.

Unterhalb des grünen Clusters gibt es nur wenige andere Gemeinschaften, wie z.B. Litecoin (orange) & Ripple (rosa).

Schließlich sehen Sie eine Vielzahl von verschiedenen Blockchain-Projekten und Systemen, die sich in verschiedenen Clustern befinden, die meist „weit“ von der Hauptgruppe entfernt sind. Sie erzeugen eine ganze Reihe von Tweets, interagieren aber selten mit Konten in den anderen Clustern.

Wie wir die Daten erhoben haben:

Wir haben nach Tweets mit dem folgenden Suchbegriff gesucht:

blockchain | cryptocurrency | bitcoin | ethereum | ripple | bitcoin cash | eos | litecoin | cardano | monero | zcash | iota
Die Suche liefert eine Reihe von Tweets, Antworten und Retweets. Von denen haben wir alles behalten, was mindestens 100 Retweets oder 100 Gleiche hatte, und eine Liste der Benutzer geführt. Dies ergab eine Liste von 29.082 einzigartigen Twitter-Nutzern. Für jeden Benutzer haben wir 200 neue Vorlieben und 2500 Tweets (einschließlich Antworten) gesammelt.

Um das Diagramm in Unter-Communities zu gruppieren, haben wir ein Diagramm erstellt, in dem das Gewicht der Kante von Benutzer A nach Benutzer B die Anzahl der Male ist, die A einen der Tweets von B mochte. Wir haben dann Markov-Clustering (expansion=3, inflation=3.7) ausgeführt, um das Clustering zu erhalten, das Sie im Bild oben sehen. Das Bild selbst wurde mit Gephi erzeugt. Die Größe der Knoten entspricht dem PageRank-Wert. Namen von Konten mit niedrigem PageRank wurden nicht angezeigt.