Há cerca de três anos, quando entrei na empresa, meu chefe @simonkim_nft me apresentou a um projeto interessante chamado "Modhaus" (@officialmodhaus)
A maioria dos ídolos do K-pop tem sua empresa decidindo tudo por eles, mas e se as atividades fossem determinadas por votação? E se os cartões de foto, que desperdiçam recursos desnecessariamente, fossem substituídos por NFTs? E se aqueles que contribuíssem para o sucesso desse ídolo tivessem direitos de voto? Assim, a fandom funcionaria como um DAO? E se as músicas-título, seleções de unidades, etc., fossem decididas por votos e verificadas na blockchain?
A Modhaus estreou seu primeiro grupo de ídolos @triplescosmos - um grupo feminino de 24 membros. Quando os vi pela primeira vez, 8 membros haviam sido revelados e 4 deles estrearam como a primeira unidade. Os membros foram revelados um a um, e toda vez que um novo álbum era lançado, a votação ocorria na blockchain. Os cartões de foto se tornaram NFTs chamados 'Objekt', e os direitos de voto eram representados por tokens não negociáveis chamados $COMO.
A primeira votação teve 10 mil $COMO e 2 mil contas participando, mas as votações posteriores tiveram quase 1 milhão de $COMO e 20 mil contas participando. Ficamos tão empolgados que pudemos ver todos esses registros de votação na blockchain.
Agora, o "tripleS" da Modhaus já conquistou o primeiro lugar em programas musicais coreanos, e o talentoso grupo de ídolos "ARTMS"(@official_artms) formou uma comunidade semelhante. Em breve, um grupo masculino chamado "idntt"(@idntt_cosmo) será revelado.
A cadeia migrou de @0xPolygon para @AbstractChain, e enquanto os usuários no aplicativo não sabem que estão usando blockchain, eles podem 'mintar' seus cartões de foto desejados e votar com seus 'tokens' semelhantes a pontos através de uma UX muito suave.
Eles agora incorporaram 250 mil usuários e 7,5 milhões de NFTs foram mintados até agora. 7,5 milhões de cartões de foto é um número muito significativo no mercado de cartões de foto, e todos esses valores continuam sendo registrados na cadeia.
Como analista de dados on-chain, estes são os dados e painéis mais interessantes e agradáveis.