As estimativas sobre o valor transferido em Bitcoin podem variar em até seis vezes, conforme o método de cálculo. A conclusão consta em um documento de trabalho do Banco de Compensações Internacionais, o BIS, publicado em 15 de setembro. Embora blockchains públicas registrem todas as transações, pesquisadores podem extrair medidas econômicas diferentes do mesmo livro-razão.

O resultado vale apenas para as abordagens testadas e não aponta uma diferença universal de seis vezes. Portanto, a conclusão não significa que todas as métricas disponíveis apresentem o mesmo grau de divergência. Ainda assim, o estudo mostra mudanças significativas quando analistas adotam critérios distintos para interpretar os registros.

Critérios alteram métricas de transferências

No caso do Bitcoin, a medição depende da forma como pesquisadores agrupam e interpretam as movimentações registradas. Nesse processo, diferentes critérios podem separar ou reunir operações técnicas dentro de uma mesma transferência econômica. Além disso, o estudo identifica a agregação de transações como uma das três fontes estruturais de divergência.

As outras fontes envolvem a programação de contratos inteligentes e a comparação de atividades entre blockchains. Assim, um gráfico pode aplicar seu método de forma consistente, mas ainda incorporar premissas pouco visíveis no resultado. Logo, os totais apresentados não refletem apenas dados brutos extraídos de um livro-razão público.

Os registros mostram os eventos ocorridos, porém não determinam sozinhos o significado econômico de cada movimentação. Por esse motivo, pesquisadores precisam definir quais operações representam transferências comparáveis. Essas escolhas técnicas influenciam diretamente a leitura da atividade econômica de uma rede.

Contratos e stablecoins ampliam a complexidade

O documento também analisa contratos inteligentes e o comportamento de stablecoins para demonstrar o mesmo problema de classificação. Ao todo, os autores classificaram 13 milhões de contratos ativos, incluindo cerca de 1,4 milhão de tokens. A ampla emissão desses instrumentos dificulta a identificação das atividades com relevância econômica.

Além da quantidade, a rápida expansão dos contratos cria novos desafios para a construção de indicadores consistentes. Nesse contexto, um evento técnico pode representar negociação, transferência, armazenamento ou interação com uma aplicação. Consequentemente, regras diferentes podem produzir leituras distintas sobre um mesmo conjunto de registros.

O estudo constatou forte concentração na atividade de negociação, que girava principalmente em torno de stablecoins. Por sua vez, os números associados a esses instrumentos assumiam significados econômicos diferentes em cada rede. Na Ethereum, a atividade com stablecoins mantinha relação mais próxima com interações realizadas por contratos inteligentes.

Já na Tron, os saldos de stablecoins apareciam com mais frequência fora de contratos inteligentes. Os autores consideraram esse padrão compatível com motivações transacionais e de reserva de valor. Com isso, rankings entre blockchains podem misturar comportamentos diferentes ao tratar cada unidade registrada como equivalente.

Indicadores on-chain dependem de transparência

De acordo com o documento, dados públicos ainda exigem premissas que relacionem eventos técnicos à atividade econômica. Por isso, os autores defendem a leitura dos indicadores on-chain como aproximações sujeitas a ruído. Em vez de medidas diretas, essas métricas representam estimativas construídas por meio de critérios analíticos específicos.

A pesquisa recomenda classificação técnica e desagregação dos registros para esclarecer o significado econômico de cada evento. Desse modo, métricas de valor transferido, contratos ativos e saldos de stablecoins podem ajudar a explicar o comportamento das redes. Contudo, as comparações entre esses indicadores continuam dependentes das regras de contagem adotadas.

O documento atribui as conclusões aos autores e esclarece que elas não representam necessariamente as posições oficiais do BIS. Assim, a utilidade de um indicador on-chain aumenta quando os responsáveis apresentam sua metodologia com clareza. Sobretudo, a pesquisa reforça que números aparentemente objetivos podem refletir escolhas analíticas distintas.

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