When Elections Are No Longer Scarce, How Do Prediction Markets Break Through with 'Fandom Culture'?

比推Xuất bản vào 2026-02-24Cập nhật gần nhất vào 2026-02-24

Tóm tắt

With the increasing saturation of prediction markets, platforms are shifting their competitive focus from public macro-events to niche, community-driven content—particularly leveraging "fan culture" as a differentiator. Early leaders like Polymarket and Kalshi built trust through regulatory compliance, liquidity, and macro-themed markets (e.g., elections, geopolitical events), but these topics lack exclusivity and are easily replicated. Emerging platforms on networks like BNB Chain are instead cultivating hyper-specific, emotionally charged markets around community-centric topics: Binance ecosystem updates, celebrity appearances, or esports outcomes. These "fan-driven" markets—though not globally significant—generate high engagement within dedicated circles, transforming speculation into participatory narrative-building. This approach lowers entry barriers, amplifies social sharing, and fuels transactional activity through concentrated emotional investment. Crucially, such culture-bound markets create defensible advantages: they thrive on localized discourse, foster recurring interaction, and resist replication by outsiders. Asian crypto communities, for instance, naturally gravitate toward personality-driven narratives and ecosystem gossip, making fan culture a potent growth lever. The real edge lies not in technical infrastructure but in deep cultural alignment—turning prediction platforms into inseparable components of community identity.

Author: Asher

Original Title: Fandom Culture Is Becoming a Differentiating Variable for Prediction Markets


Public Issues Cannot Form the Moat for Emerging Prediction Markets

The competition in prediction markets is quietly changing.

In the early stages of prediction market development, competition revolved more around "underlying capabilities." Who is more compliant, who can gain regulatory approval, who has deeper liquidity and more efficient market-making structures determined who could first establish market trust. Platforms like Polymarket and Kalshi built markets around macro politics and global major events, gradually establishing clear cognitive advantages and user mindshare in the American context.

However, macro events themselves are not exclusive. Presidential elections, government shutdowns, war outcomes—these issues are inherently public in nature, and any platform can create similar markets. First-mover platforms rely on the accumulation of time and liquidity, not the exclusivity of the content itself. For latecomers, competing on the same issues can only unfold on worse liquidity and weaker trust foundations, making it difficult to form a structural difference.

For emerging prediction markets on BNB Chain, if rule design cannot form a barrier, then content structure and cultural positioning might become new competitive variables. It is precisely at this stage that "fandom culture" begins to matter.

Fandom Culture and Exclusive Content Supply

When prediction market platforms design events around specific ecosystems, figures, or community hotspots, what they provide is no longer a public issue for everyone but content embedded in a certain circle's context. For example, predict.fun's predictions around Binance ecosystem dynamics, such as "Will the SAFU fund wallet balance change?" or "How many posts will CZ make on platform X in a week?" are essentially closer to the daily discussion rhythm of the crypto community. They may not have macro significance but are often at the center of circle sentiment.

This logic becomes more intuitive when placed in a more typical Asian fandom scenario. For instance, whether G-Dragon adds a last-minute concert, whether Bai Lu appears at a certain brand press conference, whether Faker wins one more championship before retiring—the appeal of such topics does not come from global attention but from the high-density discussion within the fan circle. They are not public issues but highly emotionally concentrated topic nodes.

Fandom culture here provides another dynamic mechanism. When a community is highly focused on a certain issue, participation itself becomes a way to express an attitude. Betting is no longer just probability judgment but participation in the narrative. Compared to macro markets that require extensive information analysis, such topics make it easier for people to participate directly and are more likely to drive actual trading and discussion heat in the early stages.

What is truly valuable about fandom culture is not the emotion itself, but the fact that once concentrated, emotion naturally translates into participation. The denser the discussion, the more active the trading, and the topic itself is continuously amplified.

This might become the biggest difference between emerging prediction markets and leading platforms. The former relies on sustained activity within the circle, while the latter relies on the scale advantage of macro issues. The paths are different, and so is the logic.

From Communication Efficiency to Cultural Barriers

Prediction markets are essentially a product driven by discussion. Without discussion, there is no price discovery; without discussion, it is difficult to form sustained participation. The activity level of a platform largely depends on whether topics can be repeatedly disseminated and amplified.

Discussion of macro issues usually revolves around data and analysis, is relatively restrained in pace, and has a more rational diffusion path. Issues revolving around community figures or controversies, however, naturally have stronger social attributes. Conflicts of stance, faction expression, and emotional participation make them easier to spread quickly on social media and within communities. In this structure, prediction markets are not just trading tools but nodes for topic fermentation.

For emerging prediction platforms, communication efficiency itself is a growth lever. A market designed around community controversy is often more likely to form a discussion loop than a macro-economic event. Participation, sharing, commenting, and re-participation form a cycle of reinforcement; the higher the emotional density, the more concentrated the trading behavior. What fandom culture brings is not just heat, but sustainable interaction frequency.

More importantly, when this interaction occurs long-term in the same community context, the communication advantage gradually precipitates into cultural binding. Current prediction market platforms on BNB Chain with high community discussion heat, such as Opinion, predict.fun, and Probable, have core users who themselves come from Asian communities. The concentration of user structure naturally embeds the platform into a specific discussion environment and emotional structure.

Under such conditions, prediction markets are no longer just a replaceable trading tool but gradually become part of the community's operation. Macro markets can be copied, but the interaction model built within a specific cultural context is difficult to transplant. What fandom culture brings is not just short-term activity, but an emotional soil that is harder for external platforms to replicate.

The Asian Path Under Cultural Division

Prediction markets are not an industry where technology creates a gap; what truly determines the direction of a platform is content selection and the cultural soil it binds to.

Liquidity depth, product experience, and the number of events are certainly important, but these are more like entry thresholds than breakthroughs. For emerging platforms, simply copying hot events from Polymarket or Kalshi is unlikely to shake the established scale and mindshare advantages.

A number of emerging prediction market platforms have core users who themselves come from Asian communities. The difference in user structure determines the difference in content logic. Compared to macro political issues, Asian crypto communities emphasize personal narratives, ecosystem dynamics, and community interaction more. In this context, designing around community hotspots makes more practical sense than replicating public issues.

The reason fandom culture is important is not because it is emotional, but because it naturally fits this user structure. It lowers the participation threshold, increases communication efficiency, and activates real trading behavior in a short time. More crucially, this cultural soil is difficult to simply copy. Once a platform forms a bond with a specific community, the content is no longer just events but becomes a continuously operating narrative space.

When prediction markets enter the stage of cultural competition, what determines the direction of a platform is no longer just mechanism design, but the depth of understanding of its own user structure. Whoever understands their community better is more likely to hold their ground in a fragmented landscape.

This, perhaps, is the real opportunity for emerging prediction markets.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Bitpush TG Discussion Group:https://t.me/BitPushCommunity

Bitpush TG Subscription: https://t.me/bitpush

Original link:https://www.bitpush.news/articles/7614119

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the main competitive variable for emerging prediction markets according to the article?

AThe article argues that 'fan culture' (饭圈文化) and content structure have become key competitive variables for emerging prediction markets, as they provide differentiated engagement and cultural barriers that are hard to replicate.

QHow does fan culture contribute to the activity of prediction markets?

AFan culture concentrates community emotion and discussion around specific topics, transforming participation into a form of narrative engagement. This leads to higher trading activity, faster dissemination, and sustained interaction within the community.

QWhy can't public issues like elections form a moat for new prediction markets?

APublic issues are not exclusive; any platform can create markets around them. Early platforms rely on accumulated liquidity and trust, not content exclusivity, making it difficult for newcomers to compete on the same topics without structural differentiation.

QWhat role does cultural context play in the development of prediction markets in Asia?

ACultural context, particularly in Asian communities, emphasizes narratives around personalities, ecosystem dynamics, and community interactions. Platforms that understand and embed themselves in this cultural soil can create sustainable narrative spaces that are difficult for external platforms to replicate.

QHow do prediction markets benefit from high emotional density in community topics?

AHigh emotional density in community topics facilitates rapid dissemination on social media, lowers participation barriers, and activates real trading behavior quickly. It transforms prediction markets into nodes for topic fermentation, enhancing both discussion and transaction activity.

Nội dung Liên quan

Can thiệp Mỹ-Nhật: Khởi đầu của 'Hiệp định Plaza' mới, hệ thống Bretton Woods 2.0 và cái kết của kỷ nguyên Carry Trade Yên Nhật

Tác giả: Diệp Trân, Phố Wall Kiến Văn Mỹ và Nhật Bản đã có hành động phối hợp hiếm có trong nhiều thập kỷ để hỗ trợ đồng yên, khiến thị trường đánh giá lại mô hình dòng vốn toàn cầu vốn phụ thuộc lâu dài vào việc vay vốn với lãi suất thấp bằng đồng yên. Các nhà chiến lược cho rằng nếu xu hướng chính sách này tiếp tục, nó có thể đánh dấu bước ngoặt cho các giao dịch carry trade bằng yên và thúc đẩy những điều chỉnh sâu hơn trong việc phân bổ vốn toàn cầu. Bộ trưởng Tài chính Mỹ Bessent và Tổng thống Trump đã xác nhận sự tham gia tích cực của Mỹ trong việc hỗ trợ đồng yên. Bessent tuyên bố Mỹ sẽ không ngần ngại tham gia các hành động can thiệp chung tiếp theo để điều chỉnh tình trạng định giá thấp nghiêm trọng của đồng yên. Trump nhấn mạnh can thiệp này thể hiện mối quan hệ đồng minh và kỳ vọng Washington sẽ thu được lợi ích tài chính thực chất. Sự phối hợp chính sách hiếm có này ngay lập tức gây ra phản ứng mạnh trên thị trường tài chính. Đồng yên tăng mạnh lên mức 157,40 yên/USD, mức mạnh nhất kể từ đầu tháng 5, nhờ can thiệp trực tiếp, hướng dẫn bằng lời nói của giới chức và hướng dẫn cho các ngân hàng giao dịch. Phân tích thị trường chỉ ra rằng động thái của liên minh Mỹ-Nhật đã vượt ra ngoài phạm vi quản lý tỷ giá thông thường. Việc Nhật Bản có thể bán dự trữ ngoại hối để bảo vệ đồng tiền của mình, cùng với việc định giá lại phần dài hạn của đường cong lợi suất trái phiếu Mỹ liên quan, đang đẩy thị trường vốn toàn cầu vào một trạng thái bình thường mới được định hình bởi việc tái cơ cấu thanh khoản. Sự phục hồi mạnh mẽ của đồng yên không chỉ là kết quả của hoạt động can thiệp mà còn chạm đến logic cơ bản của hệ thống tài chính toàn cầu. Phân tích cho thấy trật tự cũ dựa trên carry trade bằng yên và nới lỏng định lượng của ngân hàng trung ương đang tan rã. Lãi suất thị trường trong tương lai sẽ ngày càng được quyết định bởi chính thị trường vốn. Các nhà phân tích lưu ý rằng nếu Tokyo phải bảo vệ đồng yên, Bộ Tài chính Nhật Bản có thể cần bán trái phiếu Mỹ. Khi chủ nợ nước ngoài lớn nhất của Mỹ trở thành người bán, lợi suất dài hạn của trái phiếu Mỹ chắc chắn phải được định giá lại. Việc tăng lợi suất trái phiếu dài hạn được cho là do quá trình thanh lý dự trữ ngoại hối của Nhật Bản và sự chuyển đổi vai trò vốn của các công ty công nghệ lớn, vốn đang phát hành trái phiếu quy mô lớn để đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, chứ không chỉ đơn thuần là rủi ro lạm phát. Phân tích cho rằng những biến động trên thị trường hối đoái hiện tại không chỉ là một cuộc can thiệp kỹ thuật mà còn mang ý nghĩa của một "Thỏa thuận Plaza" mới và khởi đầu cho Hệ thống Bretton Woods 2.0. Hoa Kỳ đang tìm cách thoát khỏi tình trạng trì trệ lâu dài thông qua kinh tế học phía cung, trong khi Nhật Bản cũng có thể tái cấu trúc vai trò kinh tế và địa chính trị của mình. Dù cuộc can thiệp chung này cuối cùng chỉ là một hành động ổn định tỷ giá ngắn hạn hay là sự khởi đầu của sự phối hợp chính sách quốc tế dài hạn hơn, nó đã buộc thị trường phải xem xét lại mô hình carry trade bằng yên kéo dài hàng thập kỷ và những thay đổi mới có thể xảy ra trong dòng vốn toàn cầu.

marsbit40 phút trước

Can thiệp Mỹ-Nhật: Khởi đầu của 'Hiệp định Plaza' mới, hệ thống Bretton Woods 2.0 và cái kết của kỷ nguyên Carry Trade Yên Nhật

marsbit40 phút trước

Robot 'Teletubbies' Đến Nhà Làm Vệ Sinh, 200 Nghìn Đồng/Giờ, Trí Tuệ Nhân Tạo 'Thuần Khiết'

Ở San Francisco, một công ty khởi nghiệp robot có tên Tau Robotics đã ra mắt dịch vụ dọn dẹp nhà cửa bằng robot hình người với giá 30 USD/giờ. Tuy nhiên, điểm đáng chú ý là các robot này hiện hoạt động dựa trên điều khiển từ xa (teleoperation) hơn là trí tuệ nhân tạo tự chủ hoàn toàn. Công ty, thành lập năm 2024 với khoảng 10 nhân viên, giới thiệu ba robot "nhân viên": Chelsea chuyên dọn dẹp nhà bếp và phòng tắm, Elon phụ trách dọn dẹp định kỳ và ghi nhớ vị trí đồ đạc, và Tony tập trung vào việc vệ sinh chuyên sâu. Lý do chọn thiết kế hình người, theo bài viết, là để tạo điều kiện thuận lợi cho việc điều khiển từ xa, vì người vận hành có thể ánh xạ trực quan các cử động của mình lên robot. Cách tiếp cận "gian lận thông minh" này nhằm mục đích thu thập dữ liệu từ môi trường thực tế để huấn luyện AI trong tương lai, tương tự mô hình "chế độ bóng" trong xe tự lái. Bài viết so sánh với thị trường Trung Quốc, nơi trọng tâm chính của robot hình người vẫn là trong môi trường công nghiệp có kiểm soát, và đề cập đến một công ty Mỹ khác là 1X Neo cũng theo đuổi hướng đi tương tự. Mặc dù hiệu quả về mặt kỹ thuật, nhưng việc người tiêu dùng có sẵn sàng trả tiền cho một robot được điều khiển từ xa với camera trong nhà mình hay không vẫn là một câu hỏi mở. Dịch vụ của Tau Robotics hiện đang trong chế độ mời thử nghiệm tại San Francisco.

marsbit1 giờ trước

Robot 'Teletubbies' Đến Nhà Làm Vệ Sinh, 200 Nghìn Đồng/Giờ, Trí Tuệ Nhân Tạo 'Thuần Khiết'

marsbit1 giờ trước

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại thị trường lao động. Bằng đại học 4 năm không còn là "tấm vé an toàn", trong khi các nghề kỹ thuật như thợ điện, thợ hàn, thợ sửa ống nước đang có nhu cầu cao và mức lương hấp dẫn chưa từng thấy. Thanh niên từ Mỹ đến Hàn Quốc đang thay đổi quan điểm về giáo dục và nghề nghiệp. Số liệu cho thấy sự chuyển dịch rõ rệt: doanh thu trường dạy nghề ở Mỹ tăng mạnh 11.4%, trong khi các đợt sa thải nhân viên văn phòng do AI cũng lên mức cao kỷ lục. Áp lực AI thay thế lao động trí thức, cộng với nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu, đang đẩy cung-cầu nghiêng về lao động kỹ thuật. Khảo sát cho thấy 60% thế hệ Z có kế hoạch làm nghề lao động kỹ thuật vào năm 2026, vì tin rằng những nghề này có tính an toàn nghề nghiệp cao hơn trước AI. Nhiều nghề kỹ thuật hiện có mức lương trung bình ngang bằng hoặc vượt các nghề yêu cầu bằng đại học. Mô hình học việc "vừa học vừa làm" hấp dẫn, và công việc này khó bị AI thay thế hoặc gia công ra nước ngoài. Tại Hàn Quốc, học sinh tốt nghiệp trung học bán dẫn có tỷ lệ có việc làm ngay lên tới 96.4%. Tuy nhiên, ngành này đang đối mặt với khoảng trống kép: làn sóng nghỉ hưu ồ ạt và nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng. Dự báo Mỹ sẽ thiếu hụt hàng triệu lao động có kỹ năng. Nhiều tập đoàn lớn như Meta, Lowe's đã đầu tư hàng trăm triệu USD vào các chương trình đào tạo. Dù nhu cầu thị trường rõ ràng, định kiến xã hội coi trọng bằng đại học hơn học nghề vẫn tồn tại. Các chuyên gia nhấn mạnh cần có những nỗ lực chủ động từ ngành công nghiệp để thu hẹp khoảng cách nhận thức này, thông qua các chương trình trải nghiệm thực tế cho giới trẻ, nhằm giải quyết tận gốc tình trạng thiếu hụt lao động kỹ thuật.

marsbit1 giờ trước

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

marsbit1 giờ trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

Trong buổi phỏng vấn tại YC Startup School 2026, Jeff Dean chia sẻ tầm nhìn về tương lai của AI. Ông nhấn mạnh rằng cuộc cạnh tranh AI không còn là ai có mô hình lớn hơn, mà là ai có thể tổ chức trí thông minh hiệu quả hơn. Điểm then chốt là sự chuyển dịch từ việc huấn luyện các mô hình đơn thuần sang xây dựng các hệ thống "Agent" có khả năng làm việc lâu dài, tự động thử nghiệm, xác minh và tích lũy kinh nghiệm. Các Agent này cần được trang bị công cụ, bộ nhớ, môi trường thực thi và cơ chế phản hồi rõ ràng. Jeff Dean cho rằng cơ hội cho các startup nằm ở những lĩnh vực chuyên biệt nơi các mô hình phổ thông hiện có tỷ lệ thành công rất thấp (gần 0-1%), nhờ vào dữ liệu độc quyền, công cụ đánh giá chuyên môn hoặc mô hình chuyên sâu. Ông cũng dự đoán phần cứng chuyên dụng cho suy luận (inference) với độ trễ thấp và tiêu thụ năng lượng thấp sẽ là chìa khóa. Khi chi phí tạo mã trở nên rẻ hơn, giá trị thực sự sẽ nằm ở khả năng xác định vấn đề đáng giải quyết, thiết kế thông số kỹ thuật rõ ràng và có "khiếu" thẩm định. Tương lai của AI là xây dựng các hệ thống có thể tự động hóa phương pháp khoa học, chạy các vòng lặp thử nghiệm với tốc độ cao để khám phá và cải tiến không ngừng.

marsbit1 giờ trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片