Warum Curation-Daten wichtiger sind als Bauchgefühl
In den letzten Tagen ist bei VoteBroker etwas Spannendes passiert.
Wir sammeln inzwischen nicht mehr nur Votes, sondern auch deren spätere Ergebnisse. Das heißt: Ein Vote wird nicht einfach ausgeführt und vergessen. Wir warten, bis der Post ausbezahlt wurde, und prüfen dann, wie viel Curation tatsächlich entstanden ist.
Damit entsteht langsam eine Datenbasis, die auf Steem bisher kaum jemand systematisch auswertet.
Die erste interessante Beobachtung
Ich habe verschiedene Autorengruppen in meiner Strategie.
Einige Autoren sind für mich Lieblingsautoren. Diese vote ich oft mit sehr hoher Gewichtung, teilweise mit 80 %.
Andere Autoren sind bevorzugte Autoren. Diese vote ich häufiger, aber meist mit deutlich kleinerem Gewicht, etwa 10–30 %.
Intuitiv würde man erwarten:
Höheres Vote-Gewicht = bessere Curation-Ergebnisse.
Aber die ersten Daten deuten an, dass es nicht so einfach ist.
Die bevorzugten Autoren mit kleineren Votes scheinen aktuell pro Vote teilweise bessere Curation-Ergebnisse zu liefern als einzelne große Votes auf Lieblingsautoren.
Die Datenbasis ist noch klein. Daraus sollte man noch keine endgültigen Schlüsse ziehen.
Aber die Richtung ist interessant.
Warum das Sinn ergibt
Curation hängt nicht nur vom eigenen Vote-Gewicht ab.
Wichtig sind auch:
- der Zeitpunkt des Votes,
- die spätere Aufmerksamkeit anderer Kuratoren,
- die Aktivität einer Community,
- die Entwicklung des Post-Payouts,
- und die Frage, ob ein Autor noch unterschätzt ist oder bereits viel Aufmerksamkeit bekommt.
Ein 80 %-Vote auf einen Lieblingsautor kann sozial vollkommen sinnvoll sein. Man unterstützt jemanden, den man kennt, schätzt und regelmäßig liest.
Aber curation-technisch kann ein kleinerer Vote auf einen weniger offensichtlichen Autor manchmal effizienter sein.
Zum Beispiel dann, wenn der Post früh entdeckt wird und später weitere Kuratoren folgen.
Viele kleine Entscheidungen statt weniger großer Votes?
Vielleicht liegt ein Teil erfolgreicher Curation nicht darin, wenige große Votes zu setzen.
Vielleicht liegt er darin, viele solide Entscheidungen zu treffen.
Das erinnert ein wenig an ein Portfolio.
Nicht jeder einzelne Vote muss perfekt sein. Entscheidend ist, ob die Strategie über viele Votes hinweg funktioniert.
Genau das wollen wir mit VoteBroker messbar machen.
Von Gefühl zu Daten
Auf Steem wird viel über Curation diskutiert.
Manche sagen:
- Vote möglichst früh.
- Folge starken Kuratoren.
- Unterstütze deine Lieblingsautoren.
- Suche kleine Autoren mit Potenzial.
- Setze lieber wenige große Votes.
- Oder viele kleinere Votes.
All diese Aussagen können richtig sein.
Aber ohne Daten bleibt vieles Bauchgefühl.
VoteBroker soll genau hier ansetzen.
Wir wollen nicht nur Empfehlungen geben, sondern später auch messen können, welche Signale tatsächlich funktionieren.
Was wir dafür sammeln
Aktuell entsteht eine einfache, aber wichtige Datenkette:
Signal → Vote → Payout abwarten → tatsächliches Ergebnis messen
Daraus lassen sich später Fragen beantworten wie:
- Welche Autoren liefern langfristig gute Curation-Ergebnisse?
- Welche Communities sind besonders aktiv?
- Welche Timing-Fenster funktionieren am besten?
- Welche Vote-Gewichte sind effizient?
- Sind fünf kleinere Votes besser als ein großer Vote?
- Welche Signale sagen spätere Curation am zuverlässigsten voraus?
Warum das wichtig ist
Voting Power ist begrenzt.
Jeder Vote verbraucht einen Teil dieses Budgets.
Deshalb ist die zentrale Frage nicht nur:
Wen möchte ich unterstützen?
Sondern auch:
Wie setze ich meine Voting Power möglichst sinnvoll ein?
Beides muss sich nicht widersprechen.
Gute Curation kann Autoren unterstützen und gleichzeitig effizient sein.
Der nächste Schritt
Die aktuelle Datenbasis ist noch jung. Viele Werte stammen aus der Anfangsphase, in der auch alte Posts nachträglich gevotet wurden.
Deshalb werden wir die ersten Zahlen nicht überbewerten.
Aber der wichtigste Schritt ist geschafft:
Wir können jetzt echte Outcomes messen.
In einigen Wochen und Monaten wird daraus eine deutlich stabilere Grundlage entstehen.
Dann kann VoteBroker nicht nur sagen:
„Dieser Post sieht interessant aus.“
Sondern vielleicht irgendwann:
„Historisch haben ähnliche Posts unter ähnlichen Bedingungen deutlich bessere Curation-Ergebnisse erzielt.“
Das ist die Richtung.
Nicht einfach automatisches Voting.
Sondern datenbasierte Curation.
VoteBroker – Curation Intelligence für Steem
