Бизнес-стратегии торговых площадок Даркнета

Последние несколько лет исследователи активно изучают закоулки Даркнета, а именно – торговые площадки, представленные в темной сети. Постоянный мониторинг данных ресурсов проводится с целью изучения стратегий, выбранных руководством той или иной площадки.

С экономической точки зрения рынок Даркнета или рынок криптовалют можно определить как виртуальный трехсторонний рынок, состоящий из анонимных поставщиков, товаров и клиентов. В этом контексте криптовалютный рынок представляет собой хороший пример экономической модели полностью рациональных и анонимных участников с ограниченным числом контактов и установленных отношений, основанных исключительно на экономическом обмене. С такой уникальной структурой логично задаться вопросом, возможно ли развивать экономику участников, которые не доверяют друг другу напрямую? Кроме того, по каким причинам некоторые поставщики на рынке получают конкурентное преимущество, несмотря на свою анонимность?

Модель устойчивого конкурентного преимущества Барни предполагает, что разные поставщики на одном и том же рынке могут демонстрировать разные уровни производительности, которые подпитываются в свою очередь уникальными ресурсами каждого поставщика. Настоящее исследование иллюстрирует, что эти идеи в отношении поставщиков соответствуют Теории возможностей, предложенной Идальго и Хауссманом, в которой постулируется, что группа различных продуктов различных поставщиков представляет основной источник конкурентоспособности.

Исходя из вышеупомянутых аргументов, чтобы представить количественный анализ, исследователями была сформулирована обобщающая модель алгоритма пригодности, разработанная Лучано Питронеро и его коллегами в 2017 году. В основном, новая метрика была предложена для трехсторонней сети поставщиков, клиентов и продуктов, которые фокусируются на способности диверсифицировать свою деятельность в рамках расширенной группы клиентов в качестве основного источника конкурентоспособности поставщиков. Результаты иллюстрируют заметную связь между состоянием поставщиков и их генерируемыми доходами, что подтверждает важность этого нового параметра.

Данный тезис сделал два важных вклада. Во-первых, он успешно проанализировал динамику продавцов криптовалюты. Во-вторых, он разработал новый подход, который увеличивает применимость теорий экономической сложности на индивидуальном уровне .

 Анализируя бизнес-модель Шелкового пути, можно выделить два явления:

1) Продавцы с низким доходом будут работать над повышением своего дохода, пытаясь достичь среднего уровня дохода на рынке. Это явление можно объяснить тем фактом, что клиенты всегда были готовы покупать у новых поставщиков из-за высокого уровня доверия на рынке.

2) Продавцы с более высоким уровнем дохода, но низким уровнем подготовки всегда были готовы повысить свою «физическую форму». Это можно объяснить следующим:

В контексте глобальной экономики, если страна способна экспортировать редкий продукт, такой как космические корабли, алгоритм пригодности будет означать, что эта страна способна производить почти все остальное, и, следовательно, является одной из наиболее приспособленных к любому развитию событий на мировом рынке. В модели глобальной экономики это действительно так. Однако в контексте криптовалютного рынка, если поставщик способен продавать самый редкий продукт, алгоритм влечет за собой то, что он также может предоставлять более распространенные продукты, но на самом деле этого не происходит.

Интересно, что лишь небольшой процент поставщиков мог действительно диверсифицировать свои списки продуктов, таким образом, повышая их уровень пригодности, но такое поведение не отражается в увеличении их доходов. В модели торговых площадок Даркнета диверсификация не оказывает скорейшего положительного влияния на рынок, в отличие от модели глобальной экономики. Объяснение может быть предоставлено путем изучения различных требований двух рыночных моделей; в модели глобальной экономики страны в конечном итоге экспортируют продукты только в том случае, если существует устойчивый глобальный спрос, в то время как на крипто-рынках большинство предлагаемых продуктов должны удовлетворять требованиям клиентов, следовательно, они не влияют на доходы поставщиков. Как можно сопоставить тот факт, что доходы продавцов тесно связаны с относительно невысоким разнообразием товара, с тем фактом, что большинство продавцов способны генерировать почти одинаковую сумму денег, несмотря на их уровень пригодности?

Интерпретация может заключаться в том, что из-за конкуренции действительно существует равновесие между оптимальной подготовкой и продажами. Может случиться так, что сходство с моделью экономики стран не обязательно должно применяться в случае криптовалют, поскольку пространство решений и потенциал для творчества и роста очень отличаются от таковых в модели экономики стран. На самом деле, в случае криптовалют, единственными продуктами, которые могут значительно изменить ситуацию на рынке, являются вездесущие продукты, которые предлагаются почти всеми поставщиками. Кроме того, следует подчеркнуть, что общий средний рейтинг между поставщиками и высокая надежность клиентов в системе условного депонирования дают покупателям желание покупать эти несколько продуктов у тех, кто способен их продавать, увеличивая доходы всех поставщиков, несмотря на их уровни пригодности.

Можно заметить, что наиболее важными продуктами обычно являются товары, отнесенные к широким категориям, и эта очевидная ошибка может объяснить, почему полученные доходы столь непропорционально распределены по категории продуктов. Нелегко различить типологию наиболее ценных продуктов, таких как «травка, марки, или таблетки», в то время как, с другой стороны, легко различить, с крайней степенью специфичности, что некоторые психоделические продукты или некоторые виды галлюциногенных грибов представляют собой более редкую и, следовательно, более подходящую категорию продукта. Это сравнимо с тем, что вы находитесь в торговом центре и пытаетесь провести сравнение между категорей обуви и категорией часов.

Agora предлагает возможность анализа сети, которая не страдает от эволюционных особенностей Шелкового пути. Количество поставщиков и продуктов практически одинаково в каждом временном окне, от 700 до 900 поставщиков, со средним количеством предлагаемых продуктов от 63 до 77. Более того, в наборе данных Agora нет такой беспорядочной категоризации продуктов, как это было на Шелковом пути

Эволюция рейтинга пригодности поставщиков показывает, что, как и в случае с «Шелковым путем», поставщики, которые приносили больший доход, вовсе не занимали первые места в рейтинге пригодности. Очевидно, что даже в этой более стабильной рыночной экосистеме режим понижения еще более силен, показывая, как трудно поставщикам увеличивать свои доходы сверх среднего значения, а также насколько неэффективно поддерживать более диверсифицированный товарный запас, чтобы быть конкурентоспособным.

В настоящем исследовании анализируются некоторые из наиболее распространенных бизнес-стратегий, которые можно наблюдать на рынках даркнета. В исследовании предпринята попытка проиллюстрировать сравнение между моделью глобальной экономики и моделью торговой площадки Даркнета. Было доказано, что наиболее успешные, то есть наиболее подходящие, поставщики, как правило, продают ограниченное количество продуктов, однако они стремятся заключать сделки с большим количеством клиентов. С другой стороны, клиенты всегда готовы покупать у новых поставщиков благодаря надежности, обеспечиваемой системой условного депонирования на рынках криптовалюты, а так жесистемами обратной связи поставщиков.

Чтобы быть вкурсе всех свежих новостей нашего сайта, подписывайтесь на наш телеграм канал https://t.me/joinchat/AAAAAEN6RYDtq2uLaMOeLQ