DeSci的自學之路009
當我們在上文提及資助 Public Goods 發展的資金來源於一個良好發展的生態環境，吸引外部的資金加入不同項目；同時，各自項目可以透過 round runding 去支持更多初創的發展。
假如你就是那個擁有著一萬美元，希望透過捐助有需要的項目來支持 Public Goods 的生態環境發展，你將會面對一個問題︰
究竟應該怎樣把錢送到最有需要的項目手上？
直接捐助你有認識的項目，容易忽略了你所不知道的項目；所以Gitcon Grant採取了一種可以放大這手頭一萬美元，同時又能借助Web3社群力量的方案︰
配捐池 Matching Fund
顧名思義，這一百萬美元不再是直接捐助，而是成立了一個配捐基金池。當不同的項目申請參與Gitcoin Grant 後，世界各地的 Web3 牧民都會前來 Gitcoin Grant 以小額捐助通過申請的項目。
通過各地 Web3 牧民的小額捐助，我們知道了哪些項目得更多牧民的關注更值得支持。
而為了有擴大小額捐款的效應，配捐池並非 1兌1的比例配捐，1美元的小額捐款可以得到多於1美元價值的配捐池分配資金。雖然單一大額的50美元捐助比起50個牧民捐助一美元，更容易操作。金額一樣都是50美元，但是1位捐助者和50位捐助者，何者更獲得社區不同參與者的支持，顯而易見。
透過Gitcoin Grants的配對池，有需要的項目拿到了比小額捐助更為有力的資金應付項目開支。
為了推動去中心化的精神，由機制上推動更多社群個體的參與，Gitcoin Grants 引入了一套配對資金池的分配方法，以回應 「錢去哪裡」的問題。
QF Quadratic Funding 平方募資法
我們先看明白例子，再回頭說背後的原理︰
Gitcoin Grants 開始，項目在自行籌款後，將根據籌款情況，從一萬美元的配對池中分得額的資金。
項目A 找到兩個支持者，一共捐出了 $1000元，人均$500。
項目B 找到五個支持者，一共捐出了 $1000元，人均$200。
項目C 找到二十個支持者，一共捐出了 $1000元，人均$50。
項目A 找到兩個支持者，一共捐出了 $1000元，人均$500。它從Gitcoin Grants的一萬美元配對池拿到$740.74。由原來的$1000美元籌款，增加了+74%，總額為$1740.74。
項目B 找到五個支持者，一共捐出了 $1000元，人均$200。它從Gitcoin Grants的一萬美元配對池拿到$1851.85。由原來的$1000美元籌款，增加了+85%，總額為$1851.85。
項目C 找到二十個支持者，一共捐出了 $1000元，人均$50。它從Gitcoin Grants的一萬美元配對池拿到$7407.41。由原來的$1000美元籌款，增加了+740%，總額為$8407.41。
換言之，透過數學公式的引入，由配對池的分配可以看出，小額資助，參與捐款的人數越多，項目越受不同的人支持，它所獲得的配對資金亦越多，甚至遠超於捐款人的小額資助。
這一段為數學拆解，沒有興趣的朋友可以直接跳入下一段說明︰
我們先計算出三個項目的權重因子︰
項目A 權重因子 = (500平方根 x 2) 2次方 = 2000
項目B 權重因子 = (200平方根 x 5) 2次方 = 5000
項目C 權重因子 = (50平方根 x 20) 2次方 = 20000
所以三項目應得Gitcoin Grants 配對池的百份比為︰
A = 2000/(2000+5000+20000) = 7.4074% of 1萬美金，分得$740.74
B = 5000/(2000+5000+20000) = 18.5185% of 1萬美金，分得$1851.85
C = 20000/(2000+5000+20000) = 74.0741% of 1萬美金，分得$$7407.41
數學原式在此︰https://arxiv.org/pdf/1809.06421.pdf
所謂的「平方」募資法中的「平方」二字就是由此而來。
你可以透過以下的網站去做更多不同情況的模擬計算
WTF is Quadratic Funding? (wtfisqf.com)
在QF平方募資法下，Gitcoin Grants 在配對資金時獲得了更為適當的分配。人數比起捐贈的金額來得重要。雖然解決了金額配對的問題，但仍有一事困擾著Gitcoin Grants 的團隊。
這事，我們每年都會迎來不止一次這類似的投票。
最受歡迎的歌手選舉 - Winner takes all。人數越多，越大型的項目越容易在Gitcoin Grants中獲得大量資助。這真的是Gitcoin Grants的初衷嗎？初創項目，缺乏人氣的項目，難度就因為人數原因而無法得到資助嗎？
下一次 DeSci的自學之路，我們去看看QF 平方募資法後在Gitcoin Grants 18 最新使用的 Cluster Matching