Überprüfung der Fakten zur Synchronisation von AI-Gefühlen und Marktprognosen @Kindred_AI , @Polymarket , @SuiNetwork Der Versuch, die Gefühlsdaten von AI-Charakteren und die Wettmuster des Prognosemarktes gemeinsam zu betrachten, scheint ein interessantes Thema zu sein, an dem Technologie und Finanzen aufeinandertreffen. Allerdings gibt es auf der Grundlage der bisher veröffentlichten Fakten klare Grenzen, um diese Beziehung empirisch zu erklären. Dieser Artikel versucht, die von dem AI-Charakter Kindred generierten Gefühlsdaten, die tatsächliche Betriebsstruktur des Prognosemarktes Polymarket und die technischen Eigenschaften der als Hochgeschwindigkeitskette bekannten SUI ruhig zu verbinden und fasst die Struktur und Einschränkungen basierend auf den bestätigten Fakten zusammen. Kindred wird als ein AI-Charaktersystem vorgestellt, das den emotionalen Zustand auf der Grundlage von Eingaben wie Text, Sprache und Gesten quantifiziert. Laut dem veröffentlichten Whitepaper drückt dieses System die Emotionen jedes Charakters in Dimensionen wie Erregung, Positivität/Negativität und Dominanz aus und speichert Langzeitgedächtnis und zusammengefasste Zustände. Diese Beschreibung zeigt die Struktur und das Designziel des Systems, aber es gibt keine unabhängig validierte akademische Forschung, die überprüft, wie genau dieser emotionale Indikator die tatsächlichen Emotionen menschlicher Gruppen oder die gesellschaftliche Stimmung widerspiegelt. Insbesondere wurden bis jetzt keine objektiven Kriterien oder Vergleichsexperimente berichtet, die die Vorstellung von kollektiven Emotionen durch die Ausgaben von AI-Charakteren repräsentieren könnten. Der Prognosemarkt Polymarket hingegen ist eine Plattform, auf der Teilnehmer durch Wetten Wahrscheinlichkeiten für die Ergebnisse bestimmter Ereignisse bilden, und wird tatsächlich auf der Polygon-Blockchain betrieben. Dies steht im Gegensatz zur Annahme, dass Polymarket auf der SUI-Kette operiert, und bedeutet, dass es keine direkte technische Verbindung zwischen den beiden Systemen gibt. Die Handelsdaten und Wettmuster von Polymarket werden on-chain aufgezeichnet, aber die zugrunde liegende Infrastruktur ist Polygon, und die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung oder die Konsensgeschwindigkeit im Millisekundenbereich von SUI werden nicht im tatsächlichen Datenproduktionsprozess von Polymarket angewendet. SUI ist eine Blockchain, die auf schnelle Transaktionsbestätigungen und parallele Verarbeitung abzielt und technisch bekannt dafür ist, hohe Durchsatzraten und kurze Latenzzeiten zu bieten. Diese Leistungsmerkmale sind jedoch nur für Anwendungen von Bedeutung, die tatsächlich auf SUI betrieben werden, und in der Situation, in der Prognosemärkte wie Polymarket nicht auf SUI bereitgestellt sind, ist es schwierig, die zeitliche Reihenfolge von Gefühlsdaten und Wett-Daten präzise zu vergleichen. Mit anderen Worten, die bloße Existenz einer Hochgeschwindigkeitskette führt nicht automatisch zu einer feinen Analyse der Synchronisation von Gefühlen und Wettmustern. Es gibt bereits frühere Studien zur Beziehung zwischen Gefühlsdaten und Marktverhalten, die sich auf den Aktienmarkt oder den Kryptowährungsmarkt beziehen, aber diese Studien zeigen wiederholt, dass die Kausalität zwischen Gefühlen und Preisen nicht konstant ist und je nach Zeitpunkt und Marktsituation variiert. Darüber hinaus haben die meisten dieser Studien menschlich generierte Texte oder Mediendaten als Analyseobjekt verwendet und nicht behandelt, ob die von AI-Charakteren erzeugten emotionalen Ausgaben die tatsächliche Psychologie der Marktteilnehmer widerspiegeln. Es wurde auch festgestellt, dass es keine akademisch etablierten Analysefälle für gefühlsbasierte Frühindikatoren, die speziell für Prognosemärkte entwickelt wurden, gibt. Die Marktstruktur von Polymarket ist ebenfalls ein wichtiger Hintergrund, wenn es darum geht, die Vorläuferrolle von Gefühlsdaten zu diskutieren. Laut veröffentlichten Analysen bleiben viele kurzfristige Märkte von Polymarket in einem Zustand niedriger Liquidität oder fast ohne Handel, und in einigen Märkten werden Handelskonzentration und Herdenverhalten beobachtet. In dieser Umgebung können bereits wenige Transaktionen zu erheblichen Schwankungen der Wahrscheinlichkeiten führen, was es schwierig macht, die Korrelation mit externen Signalen stabil zu messen. Dies zeigt, dass Vorsicht geboten ist, wenn man interpretiert, dass Gefühlsdaten Wettmustern vorausgehen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es auf der Grundlage der derzeit bestätigten Fakten keine empirischen Beweise dafür gibt, dass zwischen den Gefühlsdaten von Kindred und den Wettmustern von Polymarket eine zeitliche Vorlaufbeziehung besteht. Der emotionale Indikator von Kindred wurde nicht auf seine Repräsentativität für kollektive Emotionen validiert, und Polymarket wird nicht auf SUI, sondern auf einer anderen Kette betrieben, und es wurde keine direkte Verbindung zwischen den beiden Systemen festgestellt. Wenn man zudem die spezifischen Liquiditätsprobleme des Prognosemarktes und die Instabilität der Forschung zur Beziehung zwischen Emotionen und Märkten berücksichtigt, bleibt die Synchronisation von AI-Gefühlen und Marktprognosen derzeit im Bereich konzeptioneller Diskussionen und kann nicht als objektiv bewiesenes Phänomen angesehen werden. Diese Zusammenfassung hilft, das Verständnis an der Schnittstelle von Technologie und Finanzen zu fördern und zeigt gleichzeitig klar auf, was noch nicht validiert wurde. $KIN $SUI $POL