InfoFi é um experimento importante no design e operação de uma nova estrutura econômica. Quando se desenvolver em uma estrutura onde informações e insights valiosos possam ser compartilhados, seu potencial poderá ser plenamente realizado.
Escrito por: Jay Jo, Tiger Research
Compilado por: AididiaoJP, Foresight News
TL;DR
InfoFi é uma tentativa estruturada de quantificar a atenção e a atividade dos usuários e ligá-las a recompensas.
InfoFi atualmente tem uma série de problemas estruturais, incluindo qualidade de conteúdo degradada e centralização de recompensas.
Estas não são limitações do próprio modelo InfoFi, mas sim problemas de design dos critérios de avaliação e da forma de distribuição de recompensas, que precisam urgentemente de melhorias.
A era em que a atenção é um token
A atenção tornou-se um dos recursos mais escassos na indústria moderna. Na era da Internet, a informação é abundante, enquanto a capacidade humana de processar informações é extremamente limitada. Essa escassez levou muitas empresas a competirem ferozmente, e a capacidade de captar a atenção do usuário tornou-se a principal vantagem competitiva das empresas.
A indústria de criptomoedas apresenta um grau de competição por atenção de forma ainda mais extrema. A quota de atenção desempenha um papel importante na formação de preços de tokens e liquidez, tornando-se um fator decisivo para o sucesso ou falência de um projeto. Mesmo projetos tecnologicamente avançados, se não conseguirem atrair a atenção do mercado, frequentemente são eliminados pelo mercado.
Este fenômeno origina-se nas características estruturais do mercado de criptomoedas. Os usuários não são apenas participantes, mas também investidores, e sua atenção leva diretamente a ações de compra de tokens, criando assim uma maior demanda e efeitos de rede. Onde a atenção está concentrada, a liquidez é criada, e a narrativa se desenvolve com base nessa liquidez. Essas narrativas estabelecidas, por sua vez, atraem nova atenção e formam um ciclo virtuoso que impulsiona o desenvolvimento do mercado.
InfoFi: Uma tentativa sistemática de tokenizar a atenção
O mercado opera com base na atenção. Esta estrutura levanta uma questão chave: quem pode realmente beneficiar-se dessa atenção? Os usuários geram atenção através de atividades comunitárias e criação de conteúdo, mas essas ações são difíceis de medir e não têm um mecanismo de recompensa direto claramente definido. Até agora, os usuários comuns só podem obter ganhos indiretos através da compra e venda de tokens. Para os verdadeiros contribuidores que criam atenção, atualmente não existe nenhum mecanismo de recompensa.
Rede InfoFi do Kaito, origem: Kaito
InfoFi é uma tentativa de resolver este problema. InfoFi combina informação e finanças, criando um mecanismo que avalia a contribuição dos usuários com base na atenção gerada pelo conteúdo do usuário (como visualizações, número de comentários e compartilhamentos) e vincula isso a recompensas em tokens. O sucesso do Kaito permitiu que essa estrutura se espalhasse amplamente.
Kaito usa algoritmos de IA para avaliar a atividade nas redes sociais, incluindo coisas como postagens e comentários. A plataforma oferece recompensas de token com base em pontuações. Quanto mais atenção o conteúdo gerado pelo usuário atrai, mais exposição o projeto pode obter. O capital vê esse foco como um sinal e o usa para tomar decisões de investimento. À medida que a atenção aumenta, mais capital flui para o projeto, assim como as recompensas para os participantes. Atores, projetos e capital trabalham juntos através de dados de atenção como um meio, criando um círculo virtuoso.
O modelo InfoFi fez contribuições destacadas em três áreas-chave.
Primeiro, quantificou as atividades de contribuição dos usuários cujos critérios de avaliação não estão claros. O sistema de pontos permite que as pessoas definam estruturalmente as contribuições e ajuda os usuários a preverem quais recompensas podem obter através de comportamentos específicos, aumentando assim a sustentabilidade e a consistência do envolvimento dos usuários.
Além disso, o InfoFi transforma a atenção de um conceito abstrato em dados quantificáveis e negociáveis, com a participação dos usuários passando de um consumo simples para atividades produtivas. A maioria das participações online existentes envolve investimento ou compartilhamento de conteúdo, enquanto a plataforma ganha dinheiro com a atenção gerada por essas atividades. O InfoFi quantifica a reação do mercado dos usuários a esse conteúdo e distribui recompensas com base nesses dados, fazendo com que o comportamento dos participantes seja visto como trabalho produtivo. Essa mudança confere aos usuários o papel de criadores de valor na rede, e não apenas de membros da comunidade.
Em terceiro lugar, a InfoFi reduziu a barreira de entrada na produção de informações. No passado, as grandes contas do Twitter e as contas institucionais dominavam a distribuição de informações, ocupando a maior parte da atenção e recompensas, enquanto agora usuários comuns, após ganharem um certo nível de atenção no mercado, também podem obter recompensas reais, criando mais oportunidades de participação para usuários de diferentes origens.
InfoFi desencadeia a armadilha da economia da atenção
O modelo InfoFi é um novo experimento de design de recompensas na indústria de criptomoedas, que quantifica a contribuição dos usuários e a vincula a recompensas. No entanto, a atenção tornou-se um valor excessivamente centralizado, cujos efeitos colaterais estão gradualmente se tornando evidentes.
A primeira questão é a competição excessiva pela atenção e a diminuição da qualidade do conteúdo. Quando a atenção se torna o padrão para a recompensa, o objetivo da criação de conteúdo agora se transforma de fornecer informações ou incentivar a participação significativa para simplesmente buscar recompensas. E a IA generativa torna a criação de conteúdo mais fácil, permitindo que conteúdos em massa, sem informações ou insights reais, se espalhem rapidamente. Esses chamados conteúdos "AI Slop" estão se espalhando por todo o ecossistema, gerando preocupações.
Mecanismo Alto, origem: Loud
O projeto Loud ilustra claramente esta tendência. A Loud tenta tokenizar a atenção, e a plataforma opta por distribuir recompensas para os principais usuários que recebem mais atenção em um período específico de tempo. Essa estrutura é experimentalmente interessante, mas a atenção se torna o único critério para recompensas, o que leva a uma competição superaquecida entre os usuários e desencadeia a geração de um grande número de conteúdo duplicado de baixa qualidade, o que acaba levando à homogeneização do conteúdo em toda a comunidade.
Fonte: Kaito Mindshare
A segunda questão é a centralização das recompensas. As recompensas baseadas na atenção começaram a se concentrar em projetos ou temas específicos, enquanto o conteúdo de outros projetos, na verdade, desapareceu ou diminuiu passivamente do mercado, como os dados compartilhados da Kaito mostram claramente. A Loud chegou a ocupar mais de 70% do conteúdo criptográfico no Twitter, dominando o fluxo de informações dentro do ecossistema. Quando as recompensas se concentram na atenção, a diversidade de conteúdo diminui e a informação começa a girar em torno de projetos que oferecem grandes recompensas em tokens. No final, o tamanho do orçamento de marketing determina a influência dentro do ecossistema.
Limitações estruturais do InfoFi: avaliação e distribuição
4.1. Limitações de métodos simples de avaliação de conteúdo
Uma estrutura de recompensas centrada na atenção levanta uma questão fundamental: como deve o conteúdo ser avaliado e como devem as recompensas ser distribuídas? Atualmente, a maioria das plataformas InfoFi baseia-se em métricas simples (como visualizações, curtidas e comentários) para julgar o valor do conteúdo. Essa estrutura assume que "alta participação é igual a bom conteúdo".
Conteúdos com alta participação podem, de fato, ter melhor qualidade de informação ou efeito de transmissão, no entanto, essa estrutura é mais adequada para conteúdos de alta qualidade. Para a maioria dos conteúdos de médio e baixo padrão, a relação entre a quantidade e a qualidade do feedback ainda não está clara, resultando na ocorrência de formatos repetitivos e conteúdos excessivamente positivos que recebem altas classificações. Enquanto isso, conteúdos que apresentam perspectivas diversificadas ou exploram novos temas têm dificuldade em obter o reconhecimento merecido.
Resolver esses problemas requer um sistema de avaliação de qualidade de conteúdo mais aprimorado. Os critérios de avaliação baseados apenas na participação são fixos, enquanto o valor do conteúdo pode mudar com o tempo ou com as mudanças no ambiente. Por exemplo, a IA pode identificar conteúdos significativos, além de poder introduzir métodos de ajuste de algoritmos baseados na comunidade. Este último pode utilizar algoritmos que ajustam os critérios de avaliação com base em dados de feedback de usuários fornecidos regularmente, ajudando assim o sistema de avaliação a se adaptar de maneira flexível às mudanças.
4.2. Estrutura de recompensas, concentração e necessidade de equilíbrio
As limitações da avaliação de conteúdo coexistem com problemas na estrutura de recompensas, e esta estrutura de recompensas também agrava os desvios no fluxo de informações. O atual ecossistema InfoFi geralmente faz com que cada projeto opere com seus próprios rankings, utilizando seus próprios tokens para recompensas. Nesta estrutura, projetos com orçamentos de marketing elevados podem atrair mais conteúdo, e a atenção dos usuários tende a se concentrar em projetos específicos.
Para resolver esses problemas, será necessário ajustar a estrutura de distribuição de recompensas. Cada projeto pode reter suas próprias recompensas, enquanto a plataforma pode monitorar em tempo real a concentração de conteúdo e fazer ajustes utilizando tokens da plataforma. Por exemplo, quando o conteúdo estiver excessivamente concentrado em projetos específicos, as recompensas em tokens da plataforma podem ser temporariamente reduzidas, enquanto tópicos com cobertura relativamente baixa podem receber tokens adicionais da plataforma. O conteúdo que abrange múltiplos projetos também pode receber recompensas extras. Isso criará um ambiente diversificado em termos de temas e opiniões.
A avaliação e a recompensa constituem o núcleo da estrutura InfoFi. Como o conteúdo é avaliado determina o fluxo de informações no ecossistema, e quem recebe que tipo de recompensa também é crucial. A estrutura atual depende da combinação de um sistema de avaliação com um único critério e uma estrutura de recompensa centrada no marketing, acelerando a dominância da atenção, ao mesmo tempo que enfraquece a diversidade da informação. A flexibilidade dos critérios de avaliação é essencial para operações sustentáveis, e o ajuste equilibrado da estrutura de distribuição é também um desafio chave que o ecossistema InfoFi enfrenta.
Conclusão
A estruturação da InfoFi visa quantificar a atenção e transformá-la em valor econômico, mudando a atual estrutura de consumo de conteúdo unidirecional para uma economia participativa centrada no produtor, e a importância dessa realização é extraordinária. No entanto, o atual ecossistema da InfoFi enfrenta efeitos colaterais estruturais no processo de tokenização da atenção, incluindo a diminuição da qualidade do conteúdo e o desvio do fluxo de informações. Esses efeitos colaterais, mais do que limitações do modelo, são dilemas que devem ser enfrentados na fase de design inicial.
O modelo de avaliação baseado em feedback simples expôs suas limitações, e a estrutura de recompensas afetada pelos recursos de marketing também revelou problemas. Há uma necessidade urgente de melhorar os sistemas que possam avaliar corretamente a qualidade do conteúdo, além de um mecanismo de ajuste algorítmico baseado na comunidade e um mecanismo de regulação de equilíbrio a nível de plataforma. A InfoFi visa criar um ecossistema onde os membros possam obter recompensas justas através da participação na produção e disseminação de informações. Para alcançar esse objetivo, são necessárias melhorias técnicas, assim como incentivar a participação da comunidade no design.
No ecossistema criptográfico, a atenção opera como um token. InfoFi é um experimento importante que projeta e opera uma nova estrutura econômica. Quando ela se desenvolver em uma estrutura onde informações e insights valiosos possam ser compartilhados, seu potencial poderá ser plenamente realizado. Os resultados deste experimento acelerarão o desenvolvimento da economia quantitativa da informação na era digital.
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
O dilema do InfoFi na economia da atenção
Escrito por: Jay Jo, Tiger Research
Compilado por: AididiaoJP, Foresight News
TL;DR
A era em que a atenção é um token
A atenção tornou-se um dos recursos mais escassos na indústria moderna. Na era da Internet, a informação é abundante, enquanto a capacidade humana de processar informações é extremamente limitada. Essa escassez levou muitas empresas a competirem ferozmente, e a capacidade de captar a atenção do usuário tornou-se a principal vantagem competitiva das empresas.
A indústria de criptomoedas apresenta um grau de competição por atenção de forma ainda mais extrema. A quota de atenção desempenha um papel importante na formação de preços de tokens e liquidez, tornando-se um fator decisivo para o sucesso ou falência de um projeto. Mesmo projetos tecnologicamente avançados, se não conseguirem atrair a atenção do mercado, frequentemente são eliminados pelo mercado.
Este fenômeno origina-se nas características estruturais do mercado de criptomoedas. Os usuários não são apenas participantes, mas também investidores, e sua atenção leva diretamente a ações de compra de tokens, criando assim uma maior demanda e efeitos de rede. Onde a atenção está concentrada, a liquidez é criada, e a narrativa se desenvolve com base nessa liquidez. Essas narrativas estabelecidas, por sua vez, atraem nova atenção e formam um ciclo virtuoso que impulsiona o desenvolvimento do mercado.
InfoFi: Uma tentativa sistemática de tokenizar a atenção
O mercado opera com base na atenção. Esta estrutura levanta uma questão chave: quem pode realmente beneficiar-se dessa atenção? Os usuários geram atenção através de atividades comunitárias e criação de conteúdo, mas essas ações são difíceis de medir e não têm um mecanismo de recompensa direto claramente definido. Até agora, os usuários comuns só podem obter ganhos indiretos através da compra e venda de tokens. Para os verdadeiros contribuidores que criam atenção, atualmente não existe nenhum mecanismo de recompensa.
Rede InfoFi do Kaito, origem: Kaito
InfoFi é uma tentativa de resolver este problema. InfoFi combina informação e finanças, criando um mecanismo que avalia a contribuição dos usuários com base na atenção gerada pelo conteúdo do usuário (como visualizações, número de comentários e compartilhamentos) e vincula isso a recompensas em tokens. O sucesso do Kaito permitiu que essa estrutura se espalhasse amplamente.
Kaito usa algoritmos de IA para avaliar a atividade nas redes sociais, incluindo coisas como postagens e comentários. A plataforma oferece recompensas de token com base em pontuações. Quanto mais atenção o conteúdo gerado pelo usuário atrai, mais exposição o projeto pode obter. O capital vê esse foco como um sinal e o usa para tomar decisões de investimento. À medida que a atenção aumenta, mais capital flui para o projeto, assim como as recompensas para os participantes. Atores, projetos e capital trabalham juntos através de dados de atenção como um meio, criando um círculo virtuoso.
O modelo InfoFi fez contribuições destacadas em três áreas-chave.
Primeiro, quantificou as atividades de contribuição dos usuários cujos critérios de avaliação não estão claros. O sistema de pontos permite que as pessoas definam estruturalmente as contribuições e ajuda os usuários a preverem quais recompensas podem obter através de comportamentos específicos, aumentando assim a sustentabilidade e a consistência do envolvimento dos usuários.
Além disso, o InfoFi transforma a atenção de um conceito abstrato em dados quantificáveis e negociáveis, com a participação dos usuários passando de um consumo simples para atividades produtivas. A maioria das participações online existentes envolve investimento ou compartilhamento de conteúdo, enquanto a plataforma ganha dinheiro com a atenção gerada por essas atividades. O InfoFi quantifica a reação do mercado dos usuários a esse conteúdo e distribui recompensas com base nesses dados, fazendo com que o comportamento dos participantes seja visto como trabalho produtivo. Essa mudança confere aos usuários o papel de criadores de valor na rede, e não apenas de membros da comunidade.
Em terceiro lugar, a InfoFi reduziu a barreira de entrada na produção de informações. No passado, as grandes contas do Twitter e as contas institucionais dominavam a distribuição de informações, ocupando a maior parte da atenção e recompensas, enquanto agora usuários comuns, após ganharem um certo nível de atenção no mercado, também podem obter recompensas reais, criando mais oportunidades de participação para usuários de diferentes origens.
InfoFi desencadeia a armadilha da economia da atenção
O modelo InfoFi é um novo experimento de design de recompensas na indústria de criptomoedas, que quantifica a contribuição dos usuários e a vincula a recompensas. No entanto, a atenção tornou-se um valor excessivamente centralizado, cujos efeitos colaterais estão gradualmente se tornando evidentes.
A primeira questão é a competição excessiva pela atenção e a diminuição da qualidade do conteúdo. Quando a atenção se torna o padrão para a recompensa, o objetivo da criação de conteúdo agora se transforma de fornecer informações ou incentivar a participação significativa para simplesmente buscar recompensas. E a IA generativa torna a criação de conteúdo mais fácil, permitindo que conteúdos em massa, sem informações ou insights reais, se espalhem rapidamente. Esses chamados conteúdos "AI Slop" estão se espalhando por todo o ecossistema, gerando preocupações.
Mecanismo Alto, origem: Loud
O projeto Loud ilustra claramente esta tendência. A Loud tenta tokenizar a atenção, e a plataforma opta por distribuir recompensas para os principais usuários que recebem mais atenção em um período específico de tempo. Essa estrutura é experimentalmente interessante, mas a atenção se torna o único critério para recompensas, o que leva a uma competição superaquecida entre os usuários e desencadeia a geração de um grande número de conteúdo duplicado de baixa qualidade, o que acaba levando à homogeneização do conteúdo em toda a comunidade.
Fonte: Kaito Mindshare
A segunda questão é a centralização das recompensas. As recompensas baseadas na atenção começaram a se concentrar em projetos ou temas específicos, enquanto o conteúdo de outros projetos, na verdade, desapareceu ou diminuiu passivamente do mercado, como os dados compartilhados da Kaito mostram claramente. A Loud chegou a ocupar mais de 70% do conteúdo criptográfico no Twitter, dominando o fluxo de informações dentro do ecossistema. Quando as recompensas se concentram na atenção, a diversidade de conteúdo diminui e a informação começa a girar em torno de projetos que oferecem grandes recompensas em tokens. No final, o tamanho do orçamento de marketing determina a influência dentro do ecossistema.
Limitações estruturais do InfoFi: avaliação e distribuição
4.1. Limitações de métodos simples de avaliação de conteúdo
Uma estrutura de recompensas centrada na atenção levanta uma questão fundamental: como deve o conteúdo ser avaliado e como devem as recompensas ser distribuídas? Atualmente, a maioria das plataformas InfoFi baseia-se em métricas simples (como visualizações, curtidas e comentários) para julgar o valor do conteúdo. Essa estrutura assume que "alta participação é igual a bom conteúdo".
Conteúdos com alta participação podem, de fato, ter melhor qualidade de informação ou efeito de transmissão, no entanto, essa estrutura é mais adequada para conteúdos de alta qualidade. Para a maioria dos conteúdos de médio e baixo padrão, a relação entre a quantidade e a qualidade do feedback ainda não está clara, resultando na ocorrência de formatos repetitivos e conteúdos excessivamente positivos que recebem altas classificações. Enquanto isso, conteúdos que apresentam perspectivas diversificadas ou exploram novos temas têm dificuldade em obter o reconhecimento merecido.
Resolver esses problemas requer um sistema de avaliação de qualidade de conteúdo mais aprimorado. Os critérios de avaliação baseados apenas na participação são fixos, enquanto o valor do conteúdo pode mudar com o tempo ou com as mudanças no ambiente. Por exemplo, a IA pode identificar conteúdos significativos, além de poder introduzir métodos de ajuste de algoritmos baseados na comunidade. Este último pode utilizar algoritmos que ajustam os critérios de avaliação com base em dados de feedback de usuários fornecidos regularmente, ajudando assim o sistema de avaliação a se adaptar de maneira flexível às mudanças.
4.2. Estrutura de recompensas, concentração e necessidade de equilíbrio
As limitações da avaliação de conteúdo coexistem com problemas na estrutura de recompensas, e esta estrutura de recompensas também agrava os desvios no fluxo de informações. O atual ecossistema InfoFi geralmente faz com que cada projeto opere com seus próprios rankings, utilizando seus próprios tokens para recompensas. Nesta estrutura, projetos com orçamentos de marketing elevados podem atrair mais conteúdo, e a atenção dos usuários tende a se concentrar em projetos específicos.
Para resolver esses problemas, será necessário ajustar a estrutura de distribuição de recompensas. Cada projeto pode reter suas próprias recompensas, enquanto a plataforma pode monitorar em tempo real a concentração de conteúdo e fazer ajustes utilizando tokens da plataforma. Por exemplo, quando o conteúdo estiver excessivamente concentrado em projetos específicos, as recompensas em tokens da plataforma podem ser temporariamente reduzidas, enquanto tópicos com cobertura relativamente baixa podem receber tokens adicionais da plataforma. O conteúdo que abrange múltiplos projetos também pode receber recompensas extras. Isso criará um ambiente diversificado em termos de temas e opiniões.
A avaliação e a recompensa constituem o núcleo da estrutura InfoFi. Como o conteúdo é avaliado determina o fluxo de informações no ecossistema, e quem recebe que tipo de recompensa também é crucial. A estrutura atual depende da combinação de um sistema de avaliação com um único critério e uma estrutura de recompensa centrada no marketing, acelerando a dominância da atenção, ao mesmo tempo que enfraquece a diversidade da informação. A flexibilidade dos critérios de avaliação é essencial para operações sustentáveis, e o ajuste equilibrado da estrutura de distribuição é também um desafio chave que o ecossistema InfoFi enfrenta.
Conclusão
A estruturação da InfoFi visa quantificar a atenção e transformá-la em valor econômico, mudando a atual estrutura de consumo de conteúdo unidirecional para uma economia participativa centrada no produtor, e a importância dessa realização é extraordinária. No entanto, o atual ecossistema da InfoFi enfrenta efeitos colaterais estruturais no processo de tokenização da atenção, incluindo a diminuição da qualidade do conteúdo e o desvio do fluxo de informações. Esses efeitos colaterais, mais do que limitações do modelo, são dilemas que devem ser enfrentados na fase de design inicial.
O modelo de avaliação baseado em feedback simples expôs suas limitações, e a estrutura de recompensas afetada pelos recursos de marketing também revelou problemas. Há uma necessidade urgente de melhorar os sistemas que possam avaliar corretamente a qualidade do conteúdo, além de um mecanismo de ajuste algorítmico baseado na comunidade e um mecanismo de regulação de equilíbrio a nível de plataforma. A InfoFi visa criar um ecossistema onde os membros possam obter recompensas justas através da participação na produção e disseminação de informações. Para alcançar esse objetivo, são necessárias melhorias técnicas, assim como incentivar a participação da comunidade no design.
No ecossistema criptográfico, a atenção opera como um token. InfoFi é um experimento importante que projeta e opera uma nova estrutura econômica. Quando ela se desenvolver em uma estrutura onde informações e insights valiosos possam ser compartilhados, seu potencial poderá ser plenamente realizado. Os resultados deste experimento acelerarão o desenvolvimento da economia quantitativa da informação na era digital.