InfoFi es un experimento importante en el diseño y la operación de nuevas estructuras económicas. Su potencial puede ser plenamente realizado cuando se desarrolle en una estructura donde se puedan compartir información y conocimientos valiosos.
Escrito por: Jay Jo, Tiger Research
Compilado por: AididiaoJP, Foresight News
TL;DR
InfoFi es un intento estructurado de cuantificar la atención y las actividades de los usuarios y relacionarlas con recompensas.
InfoFi actualmente enfrenta algunos problemas estructurales, incluyendo la disminución de la calidad del contenido y la centralización de las recompensas.
Estas no son limitaciones del modelo InfoFi en sí, sino problemas de diseño en los criterios de evaluación y en la forma de distribución de recompensas que necesitan ser mejorados urgentemente.
La era de la atención como token
La atención se ha convertido en uno de los recursos más escasos en las industrias modernas. En la era de Internet, la información abunda, mientras que la capacidad humana para procesar información es extremadamente limitada. Esta escasez ha llevado a muchas empresas a competir ferozmente, y la capacidad de captar la atención del usuario se ha convertido en una ventaja competitiva clave para las empresas.
La industria de las criptomonedas ha mostrado un nivel extremo de competencia por la atención. La cuota de atención desempeña un papel importante en la fijación de precios de los tokens y en la formación de liquidez, lo que se ha convertido en un factor clave que determina el éxito o fracaso de un proyecto. Incluso los proyectos tecnológicamente avanzados a menudo son eliminados del mercado si no logran atraer la atención del mercado.
Este fenómeno se deriva de las características estructurales del mercado de las criptomonedas. Los usuarios no solo son participantes, sino también inversores, y su atención conduce directamente a la compra real de tokens, creando así una mayor demanda y efectos de red. La fluidez se crea donde se concentra la atención, y la narrativa se basa en esa fluidez. Estas narrativas establecidas atraen una nueva atención y forman un círculo virtuoso que impulsa el mercado.
InfoFi: Un intento sistemático de tokenización de la atención
El mercado opera en función de la atención. Esta estructura plantea una pregunta clave: ¿quién puede beneficiarse realmente de esta atención? Los usuarios generan atención a través de actividades comunitarias y creación de contenido, pero estas acciones son difíciles de medir y no tienen un mecanismo de recompensa directo claro. Hasta ahora, los usuarios comunes solo pueden obtener beneficios indirectos a través de la compra y venta de tokens. Actualmente, no existe ningún mecanismo de recompensa para los contribuyentes que realmente crean atención.
Red InfoFi de Kaito, fuente: Kaito
InfoFi es un intento de resolver este problema. InfoFi combina información con finanzas y crea un mecanismo que evalúa la contribución del usuario en función de la atención generada por el contenido del usuario (por ejemplo, vistas, comentarios y comparticiones) y lo vincula a recompensas en tokens. El éxito de Kaito ha permitido que esta estructura se difunda ampliamente.
Kaito utiliza algoritmos de IA para evaluar la actividad de las redes sociales, incluidas cosas como publicaciones y comentarios. La plataforma ofrece recompensas simbólicas basadas en puntuaciones. Cuanta más atención atraiga el contenido generado por el usuario, más exposición podrá obtener el proyecto. El capital ve este enfoque como una señal y lo utiliza para tomar decisiones de inversión. A medida que crece la atención, más capital fluye hacia el proyecto, al igual que las recompensas para los participantes. Los actores, los proyectos y el capital trabajan juntos a través de los datos de atención como medio, creando un círculo virtuoso.
El modelo InfoFi ha hecho contribuciones destacadas en tres áreas clave.
Primero, cuantificó las actividades de contribución de los usuarios cuyos criterios de evaluación no estaban claros. Basado en un sistema de puntos, permite a las personas definir estructuralmente sus contribuciones y ayuda a los usuarios a predecir qué recompensas pueden obtener a través de comportamientos específicos, lo que mejora la sostenibilidad y consistencia de la participación de los usuarios.
En segundo lugar, InfoFi transforma la atención de un concepto abstracto en datos cuantificables y negociables, y la participación de los usuarios pasa del simple consumo a la actividad productiva. La mayor parte de la participación en línea existente implica invertir o compartir contenido, y las plataformas ganan dinero con la atención generada por estas actividades. InfoFi cuantifica la respuesta del mercado de los usuarios a este contenido y emite recompensas basadas en estos datos, lo que da como resultado que las acciones de los participantes se consideren trabajo productivo. Este cambio otorga a los usuarios el papel de creadores de valor de la red, no solo de miembros de la comunidad.
En tercer lugar, InfoFi ha reducido la barrera de entrada a la producción de información. Anteriormente, las grandes cuentas de Twitter y las cuentas institucionales dominaban la distribución de información y acaparaban la mayor parte de la atención y las recompensas, mientras que ahora los usuarios comunes, después de obtener un cierto nivel de atención en el mercado, también pueden obtener recompensas tangibles, creando más oportunidades de participación para usuarios de diferentes orígenes.
La trampa de la economía de la atención provocada por InfoFi
El modelo InfoFi es un nuevo experimento de diseño de recompensas en la industria de las criptomonedas, que cuantifica la contribución de los usuarios y la vincula a recompensas. Sin embargo, la atención se ha convertido en un valor demasiado centralizado, y sus efectos secundarios comienzan a hacerse evidentes.
El primer problema es la excesiva competencia por la atención y la disminución de la calidad de los contenidos. Cuando la atención se convirtió en el criterio de recompensa, el propósito de crear contenido ha pasado de proporcionar información o fomentar un compromiso significativo a simplemente recompensar. La IA generativa, por otro lado, facilita la creación de contenido y el contenido masivo que carece de información o conocimientos del mundo real se vuelve viral. Estos llamados "AI Slops" se están extendiendo por todo el ecosistema, lo que genera preocupación.
Mecanismo Ruidoso, fuente: Ruidoso
El proyecto Loud muestra claramente esta tendencia. Loud intenta tokenizar la atención, y la plataforma elige distribuir recompensas a los principales usuarios que reciben más atención durante un período de tiempo específico. Esta estructura es experimentalmente interesante, pero la atención se convierte en el único criterio de recompensa, lo que provoca una competencia excesiva entre los usuarios y genera una gran cantidad de contenido repetido y de baja calidad, lo que finalmente conduce a la homogeneización del contenido en toda la comunidad.
Fuente de datos: Kaito Mindshare
La segunda cuestión es la centralización de las recompensas. Las recompensas basadas en la atención comienzan a centrarse en proyectos o temas específicos, y el contenido de otros proyectos en realidad desaparece o se reduce pasivamente del mercado, como lo indican claramente los datos compartidos de Kaito. Loud llegó a ocupar más del 70% del contenido criptográfico en Twitter, dominando el flujo de información dentro del ecosistema. Cuando las recompensas se centran en la atención, la diversidad del contenido disminuye, y la información tiende a girar en torno a los proyectos que ofrecen altas recompensas en tokens. En última instancia, la magnitud del presupuesto de marketing determina la influencia dentro del ecosistema.
Limitaciones estructurales de InfoFi: evaluación y distribución
4.1. Limitaciones de los métodos simples de evaluación de contenido
Una estructura de recompensas centrada en la atención plantea una cuestión fundamental: ¿cómo debe evaluarse el contenido y cómo deben distribuirse las recompensas? Actualmente, la mayoría de las plataformas de InfoFi se basan en métricas simples (como visualizaciones, likes y comentarios) para juzgar el valor del contenido. Esta estructura asume que "un alto compromiso equivale a buen contenido".
Es cierto que el contenido de alto compromiso puede tener una mejor calidad de información o entrega, pero esta estructura es principalmente para contenido de muy alta calidad. Para la mayoría de los contenidos de gama baja y media, la relación entre la cantidad y la calidad de los comentarios no está clara, lo que da lugar a altas puntuaciones por el formato repetitivo y el contenido demasiado positivo. Al mismo tiempo, el contenido que presenta diversas perspectivas o explora nuevos temas lucha por obtener el reconocimiento que merece.
Resolver estos problemas requiere un mejor sistema de evaluación de la calidad del contenido. Los criterios de evaluación puramente basados en el compromiso son fijos, mientras que el valor del contenido puede cambiar con el tiempo o en el contexto. Por ejemplo, la IA puede identificar contenido significativo, además de introducir métodos de ajuste algorítmico basados en la comunidad. Este último puede ayudar al sistema de evaluación a responder con flexibilidad a los cambios al permitir que el algoritmo ajuste los criterios de evaluación en función de los datos de retroalimentación de los usuarios proporcionados regularmente.
4.2. Estructura de recompensas, concentración y necesidad de equilibrio
Las limitaciones de la evaluación de contenido coexisten con problemas en la estructura de recompensas, y esta última también agrava el sesgo en el flujo de información. En el ecosistema de InfoFi actual, generalmente cada proyecto opera con su propia clasificación, utilizando sus propios tokens para las recompensas. En esta estructura, los proyectos con grandes presupuestos de marketing pueden atraer más contenido, y la atención de los usuarios tiende a concentrarse en proyectos específicos.
Para resolver estos problemas, necesitamos ajustar la estructura de distribución de recompensas. Cada proyecto puede mantener sus propias recompensas, y la plataforma puede monitorear la concentración de contenido en tiempo real y ajustarla con los tokens de la plataforma. Por ejemplo, cuando el contenido puede estar demasiado centrado en un proyecto específico, las recompensas de los tokens de la plataforma pueden reducirse temporalmente, mientras que los temas con una cobertura relativamente baja pueden recibir tokens de plataforma adicionales. También hay recompensas adicionales disponibles para contenido que cubra varios proyectos. Esto creará un ambiente con diversos temas y perspectivas.
La evaluación y la recompensa constituyen el núcleo de la estructura de InfoFi. La forma en que se evalúa el contenido determina el flujo de información del ecosistema, y quién recibe qué tipo de recompensa también es crucial. La estructura actual combina un sistema de evaluación basado en un único criterio con una estructura de recompensas centrada en el marketing, acelerando la dominación de la atención, mientras que también debilita la diversidad de la información. La flexibilidad de los criterios de evaluación es fundamental para la operación sostenible, y el ajuste equilibrado de la estructura de distribución también es un desafío clave que enfrenta el ecosistema de InfoFi.
Conclusión
El experimento estructurado de InfoFi tiene como objetivo cuantificar la atención y convertirla en valor económico, transformando la actual estructura de consumo de contenido unidireccional en una economía participativa centrada en los productores, lo que es de gran significado. Sin embargo, el actual ecosistema de InfoFi enfrenta efectos secundarios estructurales en el proceso de tokenización de la atención, que incluyen la disminución de la calidad del contenido y sesgos en el flujo de información. Estos efectos secundarios son más bien un dilema que se debe superar en la fase de diseño inicial que una limitación del modelo.
El modelo de evaluación basado en retroalimentación simple ha expuesto sus limitaciones, y la estructura de recompensas influenciada por los recursos de marketing también ha revelado problemas. Actualmente, hay una necesidad urgente de mejorar un sistema que pueda evaluar correctamente la calidad del contenido, además de un mecanismo de ajuste algorítmico basado en la comunidad y un mecanismo de regulación de equilibrio a nivel de plataforma. InfoFi tiene como objetivo crear un ecosistema donde los miembros puedan obtener recompensas justas a través de la participación en la producción y difusión de información. Para lograr este objetivo, se necesitan mejoras tecnológicas, así como fomentar la participación de la comunidad en el diseño.
En el ecosistema criptográfico, la atención opera como un token. InfoFi es un experimento importante en el diseño y operación de una nueva estructura económica. Su potencial solo puede realizarse plenamente cuando se desarrolla en una estructura donde la información y los conocimientos valiosos se pueden compartir. Los resultados de este experimento acelerarán el proceso de desarrollo de la economía cuantificada de la información en la era digital.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
El dilema de InfoFi en la economía de la atención
Escrito por: Jay Jo, Tiger Research
Compilado por: AididiaoJP, Foresight News
TL;DR
La era de la atención como token
La atención se ha convertido en uno de los recursos más escasos en las industrias modernas. En la era de Internet, la información abunda, mientras que la capacidad humana para procesar información es extremadamente limitada. Esta escasez ha llevado a muchas empresas a competir ferozmente, y la capacidad de captar la atención del usuario se ha convertido en una ventaja competitiva clave para las empresas.
La industria de las criptomonedas ha mostrado un nivel extremo de competencia por la atención. La cuota de atención desempeña un papel importante en la fijación de precios de los tokens y en la formación de liquidez, lo que se ha convertido en un factor clave que determina el éxito o fracaso de un proyecto. Incluso los proyectos tecnológicamente avanzados a menudo son eliminados del mercado si no logran atraer la atención del mercado.
Este fenómeno se deriva de las características estructurales del mercado de las criptomonedas. Los usuarios no solo son participantes, sino también inversores, y su atención conduce directamente a la compra real de tokens, creando así una mayor demanda y efectos de red. La fluidez se crea donde se concentra la atención, y la narrativa se basa en esa fluidez. Estas narrativas establecidas atraen una nueva atención y forman un círculo virtuoso que impulsa el mercado.
InfoFi: Un intento sistemático de tokenización de la atención
El mercado opera en función de la atención. Esta estructura plantea una pregunta clave: ¿quién puede beneficiarse realmente de esta atención? Los usuarios generan atención a través de actividades comunitarias y creación de contenido, pero estas acciones son difíciles de medir y no tienen un mecanismo de recompensa directo claro. Hasta ahora, los usuarios comunes solo pueden obtener beneficios indirectos a través de la compra y venta de tokens. Actualmente, no existe ningún mecanismo de recompensa para los contribuyentes que realmente crean atención.
Red InfoFi de Kaito, fuente: Kaito
InfoFi es un intento de resolver este problema. InfoFi combina información con finanzas y crea un mecanismo que evalúa la contribución del usuario en función de la atención generada por el contenido del usuario (por ejemplo, vistas, comentarios y comparticiones) y lo vincula a recompensas en tokens. El éxito de Kaito ha permitido que esta estructura se difunda ampliamente.
Kaito utiliza algoritmos de IA para evaluar la actividad de las redes sociales, incluidas cosas como publicaciones y comentarios. La plataforma ofrece recompensas simbólicas basadas en puntuaciones. Cuanta más atención atraiga el contenido generado por el usuario, más exposición podrá obtener el proyecto. El capital ve este enfoque como una señal y lo utiliza para tomar decisiones de inversión. A medida que crece la atención, más capital fluye hacia el proyecto, al igual que las recompensas para los participantes. Los actores, los proyectos y el capital trabajan juntos a través de los datos de atención como medio, creando un círculo virtuoso.
El modelo InfoFi ha hecho contribuciones destacadas en tres áreas clave.
Primero, cuantificó las actividades de contribución de los usuarios cuyos criterios de evaluación no estaban claros. Basado en un sistema de puntos, permite a las personas definir estructuralmente sus contribuciones y ayuda a los usuarios a predecir qué recompensas pueden obtener a través de comportamientos específicos, lo que mejora la sostenibilidad y consistencia de la participación de los usuarios.
En segundo lugar, InfoFi transforma la atención de un concepto abstracto en datos cuantificables y negociables, y la participación de los usuarios pasa del simple consumo a la actividad productiva. La mayor parte de la participación en línea existente implica invertir o compartir contenido, y las plataformas ganan dinero con la atención generada por estas actividades. InfoFi cuantifica la respuesta del mercado de los usuarios a este contenido y emite recompensas basadas en estos datos, lo que da como resultado que las acciones de los participantes se consideren trabajo productivo. Este cambio otorga a los usuarios el papel de creadores de valor de la red, no solo de miembros de la comunidad.
En tercer lugar, InfoFi ha reducido la barrera de entrada a la producción de información. Anteriormente, las grandes cuentas de Twitter y las cuentas institucionales dominaban la distribución de información y acaparaban la mayor parte de la atención y las recompensas, mientras que ahora los usuarios comunes, después de obtener un cierto nivel de atención en el mercado, también pueden obtener recompensas tangibles, creando más oportunidades de participación para usuarios de diferentes orígenes.
La trampa de la economía de la atención provocada por InfoFi
El modelo InfoFi es un nuevo experimento de diseño de recompensas en la industria de las criptomonedas, que cuantifica la contribución de los usuarios y la vincula a recompensas. Sin embargo, la atención se ha convertido en un valor demasiado centralizado, y sus efectos secundarios comienzan a hacerse evidentes.
El primer problema es la excesiva competencia por la atención y la disminución de la calidad de los contenidos. Cuando la atención se convirtió en el criterio de recompensa, el propósito de crear contenido ha pasado de proporcionar información o fomentar un compromiso significativo a simplemente recompensar. La IA generativa, por otro lado, facilita la creación de contenido y el contenido masivo que carece de información o conocimientos del mundo real se vuelve viral. Estos llamados "AI Slops" se están extendiendo por todo el ecosistema, lo que genera preocupación.
Mecanismo Ruidoso, fuente: Ruidoso
El proyecto Loud muestra claramente esta tendencia. Loud intenta tokenizar la atención, y la plataforma elige distribuir recompensas a los principales usuarios que reciben más atención durante un período de tiempo específico. Esta estructura es experimentalmente interesante, pero la atención se convierte en el único criterio de recompensa, lo que provoca una competencia excesiva entre los usuarios y genera una gran cantidad de contenido repetido y de baja calidad, lo que finalmente conduce a la homogeneización del contenido en toda la comunidad.
Fuente de datos: Kaito Mindshare
La segunda cuestión es la centralización de las recompensas. Las recompensas basadas en la atención comienzan a centrarse en proyectos o temas específicos, y el contenido de otros proyectos en realidad desaparece o se reduce pasivamente del mercado, como lo indican claramente los datos compartidos de Kaito. Loud llegó a ocupar más del 70% del contenido criptográfico en Twitter, dominando el flujo de información dentro del ecosistema. Cuando las recompensas se centran en la atención, la diversidad del contenido disminuye, y la información tiende a girar en torno a los proyectos que ofrecen altas recompensas en tokens. En última instancia, la magnitud del presupuesto de marketing determina la influencia dentro del ecosistema.
Limitaciones estructurales de InfoFi: evaluación y distribución
4.1. Limitaciones de los métodos simples de evaluación de contenido
Una estructura de recompensas centrada en la atención plantea una cuestión fundamental: ¿cómo debe evaluarse el contenido y cómo deben distribuirse las recompensas? Actualmente, la mayoría de las plataformas de InfoFi se basan en métricas simples (como visualizaciones, likes y comentarios) para juzgar el valor del contenido. Esta estructura asume que "un alto compromiso equivale a buen contenido".
Es cierto que el contenido de alto compromiso puede tener una mejor calidad de información o entrega, pero esta estructura es principalmente para contenido de muy alta calidad. Para la mayoría de los contenidos de gama baja y media, la relación entre la cantidad y la calidad de los comentarios no está clara, lo que da lugar a altas puntuaciones por el formato repetitivo y el contenido demasiado positivo. Al mismo tiempo, el contenido que presenta diversas perspectivas o explora nuevos temas lucha por obtener el reconocimiento que merece.
Resolver estos problemas requiere un mejor sistema de evaluación de la calidad del contenido. Los criterios de evaluación puramente basados en el compromiso son fijos, mientras que el valor del contenido puede cambiar con el tiempo o en el contexto. Por ejemplo, la IA puede identificar contenido significativo, además de introducir métodos de ajuste algorítmico basados en la comunidad. Este último puede ayudar al sistema de evaluación a responder con flexibilidad a los cambios al permitir que el algoritmo ajuste los criterios de evaluación en función de los datos de retroalimentación de los usuarios proporcionados regularmente.
4.2. Estructura de recompensas, concentración y necesidad de equilibrio
Las limitaciones de la evaluación de contenido coexisten con problemas en la estructura de recompensas, y esta última también agrava el sesgo en el flujo de información. En el ecosistema de InfoFi actual, generalmente cada proyecto opera con su propia clasificación, utilizando sus propios tokens para las recompensas. En esta estructura, los proyectos con grandes presupuestos de marketing pueden atraer más contenido, y la atención de los usuarios tiende a concentrarse en proyectos específicos.
Para resolver estos problemas, necesitamos ajustar la estructura de distribución de recompensas. Cada proyecto puede mantener sus propias recompensas, y la plataforma puede monitorear la concentración de contenido en tiempo real y ajustarla con los tokens de la plataforma. Por ejemplo, cuando el contenido puede estar demasiado centrado en un proyecto específico, las recompensas de los tokens de la plataforma pueden reducirse temporalmente, mientras que los temas con una cobertura relativamente baja pueden recibir tokens de plataforma adicionales. También hay recompensas adicionales disponibles para contenido que cubra varios proyectos. Esto creará un ambiente con diversos temas y perspectivas.
La evaluación y la recompensa constituyen el núcleo de la estructura de InfoFi. La forma en que se evalúa el contenido determina el flujo de información del ecosistema, y quién recibe qué tipo de recompensa también es crucial. La estructura actual combina un sistema de evaluación basado en un único criterio con una estructura de recompensas centrada en el marketing, acelerando la dominación de la atención, mientras que también debilita la diversidad de la información. La flexibilidad de los criterios de evaluación es fundamental para la operación sostenible, y el ajuste equilibrado de la estructura de distribución también es un desafío clave que enfrenta el ecosistema de InfoFi.
Conclusión
El experimento estructurado de InfoFi tiene como objetivo cuantificar la atención y convertirla en valor económico, transformando la actual estructura de consumo de contenido unidireccional en una economía participativa centrada en los productores, lo que es de gran significado. Sin embargo, el actual ecosistema de InfoFi enfrenta efectos secundarios estructurales en el proceso de tokenización de la atención, que incluyen la disminución de la calidad del contenido y sesgos en el flujo de información. Estos efectos secundarios son más bien un dilema que se debe superar en la fase de diseño inicial que una limitación del modelo.
El modelo de evaluación basado en retroalimentación simple ha expuesto sus limitaciones, y la estructura de recompensas influenciada por los recursos de marketing también ha revelado problemas. Actualmente, hay una necesidad urgente de mejorar un sistema que pueda evaluar correctamente la calidad del contenido, además de un mecanismo de ajuste algorítmico basado en la comunidad y un mecanismo de regulación de equilibrio a nivel de plataforma. InfoFi tiene como objetivo crear un ecosistema donde los miembros puedan obtener recompensas justas a través de la participación en la producción y difusión de información. Para lograr este objetivo, se necesitan mejoras tecnológicas, así como fomentar la participación de la comunidad en el diseño.
En el ecosistema criptográfico, la atención opera como un token. InfoFi es un experimento importante en el diseño y operación de una nueva estructura económica. Su potencial solo puede realizarse plenamente cuando se desarrolla en una estructura donde la información y los conocimientos valiosos se pueden compartir. Los resultados de este experimento acelerarán el proceso de desarrollo de la economía cuantificada de la información en la era digital.