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Effet de train en marche

Qu’est-ce que l’effet d’entraînement ?

L'effet de train est la tendance naturelle à adopter des comportements ou des croyances particulières en raison de l'effet de masse ou simplement à faire des choix ou des décisions en raison de l'influence de la foule. Quand quelqu’un décide de faire quelque chose hors de l’influence de la majorité de la population, il prend le train en marche.

Les victimes de l’effet d’entraînement ignorent leur morale, leurs croyances et leurs idées en raison des normes et pratiques sociétales.

Causes de l’effet d’entraînement

L’effet d’entraînement a été étudié en détail par des sociologues et des psychologues afin d’en déterminer la cause réelle. Jusqu’à présent, ils ont avancé les raisons possibles suivantes.

Anatomique

Notre cerveau utilise la technique heuristique pour proposer des solutions rapides qui pourraient être plus optimales et plus pratiques. Pendant l’effet de train en marche, le cerveau utilise la méthode du raccourci pour résoudre n’importe quel problème en évitant de prendre la décision lui-même et en s’appuyant sur les autres. En conséquence, la personne saute son processus d’évaluation.

Insécurités

Les insécurités font référence à tout ce qui est physique ou mental qui, selon nous, nous rend inférieur aux autres. Souvent, les personnes souffrant d’insécurité ont tendance à prendre des décisions acceptées par la société. Ils font abstraction de leur personnalité et suivent la foule pour « mieux s'intégrer ». Par conséquent, ils obtiennent l’approbation du public et sont acceptés dans la société.

Souvent, l’effet d’entraînement est observé lorsque les gens obtiennent des objets coûteux pour prouver leur valeur financière. Par exemple, acheter des voitures chères et n’obtenir que des articles de marques connues pour montrer leur valeur au monde font tous partie de l’effet de train en marche.

Impact du train en marche

Finances familiales

L’effet d’entraînement peut aider à comprendre les motivations et les fondements psychologiques des décisions monétaires. Par exemple, supposons que nous achetions systématiquement les mêmes produits au magasin. Dans ce cas, ce sont les marques les plus connues, que tout le monde achète sans même se demander si c’est une option appropriée. De plus, parce qu’ils semblent être une valeur sûre, nous sélectionnons fréquemment les stands de nourriture qui accueillent le plus de clients. Il s’agit d’un cas où l’effet d’entraînement évolue vers un effet d’attraction, un facteur qui détermine souvent la popularité sans tenir compte de l’abordabilité ou de la nécessité.

Finances à long terme

L’effet d’entraînement peut déterminer des décisions majeures et mineures qui ont des effets significatifs et durables. Par exemple, cela pourrait influencer notre décision d’acheter une maison plutôt que d’en louer une. En outre, il peut déterminer si nous louons une voiture ou en achetons une nouvelle ; de telles décisions financières ont un impact à long terme sur les finances personnelles. La connaissance préalable de l’effet d’entraînement joue un rôle clé dans les décisions indépendantes.

Financement des investissements

L’effet d’entraînement affecte également la façon dont nous investissons notre épargne. Les crypto-monnaies ou les hausses soudaines des cours des actions le rendent évident (précisément parce que l’effet d’attraction se produit). Par conséquent, plutôt que de laisser les produits financiers les plus populaires ou les plus fréquemment achetés au cours d’une année donnée influencer notre décision, nous devrions nous concentrer sur leur potentiel de profit.

De nombreux investisseurs ont perdu toutes leurs économies en essayant de suivre la foule chaque fois qu'une crypto ou un jeton donné monte en flèche, pour se rendre compte qu'il s'agissait d'une stratégie de pompage et de vidage. Par conséquent, l’effet de train en marche sur les marchés boursiers et cryptographiques peut être trompeur, et il est grand temps d’apprendre comment l’éviter.

Comment utiliser l’effet train en marche ?

Utiliser l’effet d’entraînement pour influencer les opinions et les comportements des gens présente parfois des avantages. Par exemple, si vous êtes un auteur, utilisez cette stratégie et d'autres signaux de preuve sociale sur la couverture de votre livre pour encourager les gens à l'acheter, comme les approbations de personnes influentes ou les annonces de statut de best-seller.

Comprendre les caractéristiques, les causes et l'impact potentiel de l'effet d'entraînement est crucial pour en tirer le meilleur parti.

Environnements d'exécution de confiance (TEE)

Les environnements d'exécution de confiance (TEE) sont des zones sécurisées au sein d'un processeur principal qui fournissent un espace protégé où le code et les données sensibles peuvent fonctionner sans crainte de falsification ou d'observation du monde extérieur.

Clés humaines

Les clés humaines sont des clés cryptographiques dérivées de ce que vous êtes, de ce que vous savez ou de ce que vous possédez. Ils sont utilisés pour sécuriser les actifs numériques, protéger la confidentialité et accéder au Web décentralisé.

Finance ouverte (OpenFi)

OpenFi, abréviation de « Open Finance », est un cadre financier qui intègre la finance traditionnelle (TradFi) à la finance décentralisée (DeFi).

Rollups en tant que service (RaaS)

Rollups-as-a-Service (RaaS) permet aux constructeurs de créer et de lancer rapidement leurs propres rollups. Les fournisseurs RaaS proposent des solutions de bout en bout telles que des personnalisations de la pile technologique sous-jacente, une gestion sans code et des intégrations personnalisées en un clic avec l'infrastructure de base.

Échantillonnage de disponibilité des données (DAS)

L'échantillonnage de disponibilité des données (DAS) est une méthode qui permet aux applications décentralisées de vérifier la disponibilité des données de bloc sans nécessiter le téléchargement de l'intégralité de l'ensemble de données par chaque participant.

Disponibilité de données multiples (MultiDA)

Cette architecture blockchain utilise plusieurs services de disponibilité des données (DA) pour garantir la redondance des données.