Desentraliserte autonome organisasjoner (DAO) står overfor systemiske utfordringer som undergraver deres mål om deltakende og gjennomsiktig styring, spesielt på grunn av delegeringsmekanismer som fører til en alvorlig konsentrasjon av stemmerett. Til tross for hensikten med delegering – å dempe velgernes apati ved å la token-innehavere tildele stemmene sine – forsterker den nåværende implementeringen, ofte på populære plattformer som Tally, strukturelle skjevheter og resulterer i skjev beslutningstaking. Et sentralt funn i en ny studie er at DAO-styring lider av en "rik-bli-riker"-dynamikk. Delegasjonsgrensesnitt rangerer ofte delegater etter stemmestyrke eller mottatte delegasjoner, og fremmer noen få svært synlige delegater som akkumulerer uforholdsmessig innflytelse uavhengig av deres tilpasning til det bredere samfunnets interesser. Studien, som kombinerte arkivdata på kjeden fra fem hovedprotokoller (Uniswap, Aave, Arbitrum, ENS og Compound) med diskusjoner utenfor kjeden fra 14 DAO-styringsfora, viste at nåværende delegeringsvalg ofte er feiljustert med tokeninnehavernes uttrykte prioriteringer. Analyser avslørte ekstreme nivåer av sentralisering på tvers av DAO-er: Token-eierskap er svært ulikt, med Gini-koeffisienter over 0,99 for store protokoller som Aave, Compound, ENS og Uniswap. Denne ubalansen forsterkes når tokens delegeres, med Gini-koeffisienter for stemmestyrke som alle overstiger 0,94. I både Compound og Uniswap trengs så få som 13 til 16 delegater for å kontrollere terskelen på 50\% for delegert makt. Modellering av delegering som en rettet graf bekreftet en disassortativ "nav-og-eike"-struktur. Denne topologien viser mange lavgradsdelegatorer som kobler seg til noen få høygradsdelegater, som er en nøkkelmekanisme for å konsolidere innflytelse. Den vanlige praksisen med delegatorer som tildeler makt til bare en enkelt delegat bidrar også til denne konsentrasjonen. For å måle feiljustering utviklet studien en metodikk for å kvantifisere velgernes interesser: En presis prosess ble brukt til å koble forumbrukernavn til adresser på kjeden via Tally-delegatprofiler og ENS-registrering, noe som muliggjorde kobling av diskusjoner til stemmeatferd. LLM-drevet ekstraksjon: Store språkmodeller (LLM-er), spesielt en variant av GPT-5, ble brukt på over 15 000 foruminnlegg for å trekke ut emnenøkkelord, følelser og ideologiske signaler. Disse søkeordprofilene ble konvertert til semantiske vektorer og gruppert, og avslørte fem distinkte grupper av velgerinteresser, inkludert finansdrevet (statskasse, ansvarlighet), styringsdrevet (prinsipper, fellesgoder) og Arbitrum DeFi-drevet (risikostyring, likviditet). Konklusjon Funnene viser at eksisterende grensesnitt, ved å fremme synlighet fremfor justering, forverrer sentraliseringen. Forskningen argumenterer for at inkorporering av interessetilpasning i delegeringsprosesser, kanskje ved å gjøre tilpasning mer gjennomsiktig for brukerne, kan bidra til å omfordele delegatorstøtte mer rettferdig og forbedre rettferdigheten og representativiteten til DAO-beslutningstaking. Siden mye av det samme gjelder for alle proof of stake og dPOS-nettverk, har de universelt mislyktes i alle sine mål. PoS og DAO-er betyr at de rike blir rikere på bekostning av usynlige små investorer.