InfoFi является важным экспериментом, направленным на проектирование и управление новой экономической структурой. Его потенциал может быть полностью реализован, когда он станет структурой, в которой ценная информация и идеи могут быть поделены.
Автор: Джей Джо, Tiger Research
Составитель: AididiaoJP, Новости Форсайта
ТЛ; ДОКТОР
InfoFi - это структурированная попытка количественно оценить внимание и активность пользователей и связать их с вознаграждением.
InfoFi в настоящее время сталкивается с некоторыми структурными проблемами, включая снижение качества контента и централизацию вознаграждений.
Это не ограничения самой модели InfoFi, а проблемы проектирования критериев оценки и распределения вознаграждений, которые необходимо срочно улучшить.
Эра внимания и токенов
Внимание стало одним из самых дефицитных ресурсов в современном производстве. В эпоху интернета информация переполнена, а способность человека обрабатывать информацию крайне ограничена. Эта дефицитность побуждает множество компаний вступать в жесткую конкуренцию, а способность завоевывать внимание пользователей становится核心竞争优势 компаний.
Криптоиндустрия демонстрирует уровень конкуренции за внимание в более экстремальной форме. Доля внимания играет важную роль в ценообразовании токенов и формировании ликвидности, что также становится ключевым фактором, определяющим успех или неудачу проекта. Даже проекты с передовыми технологиями часто оказываются вытесненными с рынка, если не удается привлечь внимание.
Это явление связано со структурными особенностями крипторынка. Пользователи не только участники, но и инвесторы, их внимание напрямую приводит к фактическим покупкам токенов, создавая таким образом больший спрос и сетевой эффект. Там, где сосредоточено внимание, создается ликвидность, а нарратив развивается на этой основе ликвидности. Эти устоявшиеся нарративы затем привлекают новое внимание и формируют положительный цикл, способствующий развитию рынка.
InfoFi: систематическая попытка токенизировать внимание
Рынок функционирует на основе внимания. Эта структура порождает ключевой вопрос: кто на самом деле может извлечь выгоду из этого внимания? Пользователи создают внимание через участие в сообществе и создание контента, но эти действия сложно измерить, и нет четкого механизма прямого вознаграждения. На данный момент обычные пользователи могут получать косвенные выгоды только через покупку и продажу токенов. Для настоящих создателей внимания на данный момент не существует никаких механизмов вознаграждения.
!
ИнфоФи сеть Kaito, источник: Kaito
InfoFi — это попытка решить эту проблему. InfoFi объединяет информацию и финансы, создавая механизм, который оценивает вклад пользователей на основе уровня их вовлеченности (например, количества просмотров, комментариев и репостов) и связывает его с токенами вознаграждения. Успех Kaito способствовал широкому распространению этой структуры.
Kaito оценивает активность в социальных сетях с помощью алгоритмов ИИ, включая публикации и комментарии. Платформа предоставляет вознаграждения в виде токенов в зависимости от оценки. Чем больше внимания привлекает пользовательский контент, тем больше曝光度 получает проект. Капитал рассматривает это внимание как сигнал и принимает инвестиционные решения на его основе. С ростом внимания в проект поступает все больше капитала, и вознаграждения участников также увеличиваются. Участники, проект и капитал работают совместно через данные внимания, образуя тем самым положительный цикл.
Модель InfoFi внесла выдающийся вклад в три ключевые области.
Во-первых, он количественно оценивает действия пользователей с нечеткими критериями оценки. Система баллов позволяет людям структурировать свой вклад и помогает пользователям прогнозировать, какие вознаграждения они могут получить за определенное поведение, повышая устойчивость и последовательность взаимодействия пользователей.
Во-вторых, InfoFi преобразует внимание из абстрактного понятия в количественные и торгуемые данные, а вовлеченность пользователей смещается от простого потребления к продуктивной деятельности. Большая часть существующего онлайн-взаимодействия связана с инвестированием или обменом контентом, и платформы зарабатывают деньги на внимании, которое привлекает эта деятельность. InfoFi количественно оценивает рыночную реакцию пользователей на этот контент и на основе этих данных выдает вознаграждения, в результате чего действия участников считаются продуктивной работой. Этот сдвиг дает пользователям роль создателей сетевых ценностей, а не просто членов сообщества.
В-третьих, InfoFi снижает барьер входа для производства информации. В прошлом инфлюенсеры Twitter и институциональные аккаунты доминировали в распространении информации и приходили на них большая часть внимания и вознаграждений, но теперь обычные пользователи также могут получить ощутимое вознаграждение после получения определенного уровня внимания рынка, создавая больше возможностей для участия пользователей из разных слоев общества.
Внимание, вызванное InfoFi, экономическая ловушка
Модель InfoFi является новым экспериментом по дизайну вознаграждений в криптоиндустрии, который количественно оценивает вклад пользователей и связывает его с вознаграждением. Однако внимание стало слишком централизованной ценностью, и побочные эффекты начинают проявляться.
Первая проблема – чрезмерная конкуренция за внимание и снижение качества контента. Когда внимание стало критерием вознаграждения, цель создания контента теперь сместилась с предоставления информации или поощрения значимого взаимодействия на простое вознаграждение. Генеративный ИИ, с другой стороны, упрощает создание контента, а массовый контент, в котором отсутствует реальная информация или идеи, становится вирусным. Эти так называемые «помои ИИ» распространяются по всей экосистеме, вызывая опасения.
!
Громкий механизм, Источник: Громкий
Проект Loud явно демонстрирует эту тенденцию. Loud пытается токенизировать внимание, платформа выбирает распределять вознаграждения среди лучших пользователей, получивших наибольшее внимание в определенный период времени. Эта структура экспериментально интересна, но внимание становится единственным критерием для вознаграждения, что приводит к чрезмерной конкуренции между пользователями и вызывает большое количество повторяющегося низкокачественного контента, что в конечном итоге приводит к однородности контента в сообществе.
!
Источник данных: Kaito Mindshare
Второй вопрос заключается в централизации вознаграждений. Вознаграждения, основанные на внимании, начинают сосредотачиваться на конкретных проектах или темах, в результате чего контент других проектов на самом деле исчезает или сокращается на рынке, что четко демонстрируют данные Kaito. Loud когда-то занимал более 70% криптоконтента в Twitter, доминируя в информационном потоке внутри экосистемы. Когда вознаграждения сосредотачиваются на внимании, разнообразие контента снижается, а информация постепенно начинает формироваться вокруг проектов, предлагающих высокие токеновые вознаграждения. В конечном итоге масштаб маркетингового бюджета определяет влияние внутри экосистемы.
Структурные ограничения InfoFi: оценка и распределение
4.1. Ограничения простых методов оценки содержания
Структура вознаграждений, ориентированная на внимание, ставит фундаментальный вопрос: как следует оценивать контент и как распределять вознаграждения? В настоящее время большинство платформ InfoFi основываются на простых показателях (например, просмотр, лайки и комментарии), чтобы судить о ценности контента. Эта структура предполагает, что «высокая вовлеченность равна хорошему контенту».
Содержание с высокой вовлеченностью действительно может иметь лучшее качество информации или эффективность передачи, однако эта структура в основном применима к очень качественному контенту. Для большинства контента среднего и низкого уровня связь между количеством и качеством отзывов остается неясной, что приводит к тому, что повторяющиеся форматы и чрезмерно позитивный контент получают высокие оценки. В то же время содержание, представляющее разнообразные точки зрения или исследующее новые темы, трудно получить должное признание.
Для решения этих проблем необходима более совершенная система оценки качества контента. Простые стандарты оценки, основанные на уровне участия, являются фиксированными, в то время как ценность контента может изменяться со временем или в зависимости от окружения. Например, ИИ может распознавать значимый контент, а также можно внедрить методы корректировки алгоритмов на основе сообщества. Последние могут использовать алгоритмы, которые настраивают стандарты оценки в зависимости от регулярно предоставляемых данных обратной связи от пользователей, что поможет системе оценки гибко реагировать на изменения.
4.2. Концентрация структуры вознаграждений и потребность в балансе
Ограничения оценки содержания и проблемы структуры вознаграждений существуют одновременно, а структура вознаграждений также усугубляет искажение информационного потока. В текущей экосистеме InfoFi обычно каждый проект работает с отдельным рейтингом, использующим собственные токены для вознаграждения. В такой структуре проекты с большим маркетинговым бюджетом могут привлекать больше контента, и внимание пользователей часто сосредоточивается на конкретном проекте.
Чтобы решить эти проблемы, необходимо скорректировать структуру распределения вознаграждений. Каждый проект может сохранить свои собственные вознаграждения, а платформа может в реальном времени контролировать концентрацию контента и использовать токены платформы для корректировки. Например, если контент слишком сосредоточен на определенном проекте, вознаграждения токенами платформы могут временно уменьшаться, тогда как темы с относительно низким охватом могут получать дополнительные токены платформы. Контент, охватывающий несколько проектов, также может получать дополнительные вознаграждения. Это создаст среду с разнообразными темами и точками зрения.
Оценка и вознаграждение составляют ядро структуры InfoFi. То, как осуществляется оценка контента, определяет поток информации в экосистеме, а также то, кто и какие вознаграждения получает, имеет решающее значение. Текущая структура зависит от сочетания системы оценки на основе единого критерия и ориентированной на маркетинг структуры вознаграждений, что ускоряет доминирование внимания, одновременно ослабляя разнообразие информации. Гибкость критериев оценки имеет решающее значение для устойчивой работы, а сбалансированная корректировка структуры распределения также является ключевой проблемой, с которой сталкивается экосистема InfoFi.
Заключение
Структурированный эксперимент InfoFi направлен на количественную оценку внимания и его преобразование в экономическую ценность, превращая существующую одностороннюю структуру потребления контента в ориентированную на производителей экономику участия, и это достижение имеет огромное значение. Однако текущая экосистема InfoFi сталкивается с структурными побочными эффектами в процессе токенизации внимания, включая снижение качества контента и искажение информационных потоков. Эти побочные эффекты скорее связаны не с ограничениями модели, а с неизбежными трудностями на этапе первоначального проектирования.
Оценочная модель, основанная на простом обратном связи, выявила свои ограничения, а структура вознаграждений, зависящая от маркетинговых ресурсов, также продемонстрировала проблемы. В настоящее время необходимо улучшение системы, которая может правильно оценивать качество контента, а также требуется механизм коррекции алгоритмов на основе сообщества и механизм сбалансированного регулирования на уровне платформы. InfoFi стремится создать экосистему, где участники могут получать справедливые вознаграждения за участие в производстве и распространении информации. Для достижения этой цели необходимы технические улучшения, а также поощрение участия сообщества в дизайне.
В криптоэкосистеме внимание работает как токены. InfoFi является важным экспериментом по проектированию и управлению новой экономической структурой. Когда она разовьется в структуру, где ценные информация и идеи могут делиться, ее потенциал сможет быть полностью реализован. Результаты этого эксперимента ускорят развитие количественной экономики информации в цифровую эпоху.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Дилемма InfoFi в экономике внимания
Автор: Джей Джо, Tiger Research
Составитель: AididiaoJP, Новости Форсайта
ТЛ; ДОКТОР
Эра внимания и токенов
Внимание стало одним из самых дефицитных ресурсов в современном производстве. В эпоху интернета информация переполнена, а способность человека обрабатывать информацию крайне ограничена. Эта дефицитность побуждает множество компаний вступать в жесткую конкуренцию, а способность завоевывать внимание пользователей становится核心竞争优势 компаний.
Криптоиндустрия демонстрирует уровень конкуренции за внимание в более экстремальной форме. Доля внимания играет важную роль в ценообразовании токенов и формировании ликвидности, что также становится ключевым фактором, определяющим успех или неудачу проекта. Даже проекты с передовыми технологиями часто оказываются вытесненными с рынка, если не удается привлечь внимание.
Это явление связано со структурными особенностями крипторынка. Пользователи не только участники, но и инвесторы, их внимание напрямую приводит к фактическим покупкам токенов, создавая таким образом больший спрос и сетевой эффект. Там, где сосредоточено внимание, создается ликвидность, а нарратив развивается на этой основе ликвидности. Эти устоявшиеся нарративы затем привлекают новое внимание и формируют положительный цикл, способствующий развитию рынка.
InfoFi: систематическая попытка токенизировать внимание
Рынок функционирует на основе внимания. Эта структура порождает ключевой вопрос: кто на самом деле может извлечь выгоду из этого внимания? Пользователи создают внимание через участие в сообществе и создание контента, но эти действия сложно измерить, и нет четкого механизма прямого вознаграждения. На данный момент обычные пользователи могут получать косвенные выгоды только через покупку и продажу токенов. Для настоящих создателей внимания на данный момент не существует никаких механизмов вознаграждения.
!
ИнфоФи сеть Kaito, источник: Kaito
InfoFi — это попытка решить эту проблему. InfoFi объединяет информацию и финансы, создавая механизм, который оценивает вклад пользователей на основе уровня их вовлеченности (например, количества просмотров, комментариев и репостов) и связывает его с токенами вознаграждения. Успех Kaito способствовал широкому распространению этой структуры.
Kaito оценивает активность в социальных сетях с помощью алгоритмов ИИ, включая публикации и комментарии. Платформа предоставляет вознаграждения в виде токенов в зависимости от оценки. Чем больше внимания привлекает пользовательский контент, тем больше曝光度 получает проект. Капитал рассматривает это внимание как сигнал и принимает инвестиционные решения на его основе. С ростом внимания в проект поступает все больше капитала, и вознаграждения участников также увеличиваются. Участники, проект и капитал работают совместно через данные внимания, образуя тем самым положительный цикл.
Модель InfoFi внесла выдающийся вклад в три ключевые области.
Во-первых, он количественно оценивает действия пользователей с нечеткими критериями оценки. Система баллов позволяет людям структурировать свой вклад и помогает пользователям прогнозировать, какие вознаграждения они могут получить за определенное поведение, повышая устойчивость и последовательность взаимодействия пользователей.
Во-вторых, InfoFi преобразует внимание из абстрактного понятия в количественные и торгуемые данные, а вовлеченность пользователей смещается от простого потребления к продуктивной деятельности. Большая часть существующего онлайн-взаимодействия связана с инвестированием или обменом контентом, и платформы зарабатывают деньги на внимании, которое привлекает эта деятельность. InfoFi количественно оценивает рыночную реакцию пользователей на этот контент и на основе этих данных выдает вознаграждения, в результате чего действия участников считаются продуктивной работой. Этот сдвиг дает пользователям роль создателей сетевых ценностей, а не просто членов сообщества.
В-третьих, InfoFi снижает барьер входа для производства информации. В прошлом инфлюенсеры Twitter и институциональные аккаунты доминировали в распространении информации и приходили на них большая часть внимания и вознаграждений, но теперь обычные пользователи также могут получить ощутимое вознаграждение после получения определенного уровня внимания рынка, создавая больше возможностей для участия пользователей из разных слоев общества.
Внимание, вызванное InfoFi, экономическая ловушка
Модель InfoFi является новым экспериментом по дизайну вознаграждений в криптоиндустрии, который количественно оценивает вклад пользователей и связывает его с вознаграждением. Однако внимание стало слишком централизованной ценностью, и побочные эффекты начинают проявляться.
Первая проблема – чрезмерная конкуренция за внимание и снижение качества контента. Когда внимание стало критерием вознаграждения, цель создания контента теперь сместилась с предоставления информации или поощрения значимого взаимодействия на простое вознаграждение. Генеративный ИИ, с другой стороны, упрощает создание контента, а массовый контент, в котором отсутствует реальная информация или идеи, становится вирусным. Эти так называемые «помои ИИ» распространяются по всей экосистеме, вызывая опасения.
!
Громкий механизм, Источник: Громкий
Проект Loud явно демонстрирует эту тенденцию. Loud пытается токенизировать внимание, платформа выбирает распределять вознаграждения среди лучших пользователей, получивших наибольшее внимание в определенный период времени. Эта структура экспериментально интересна, но внимание становится единственным критерием для вознаграждения, что приводит к чрезмерной конкуренции между пользователями и вызывает большое количество повторяющегося низкокачественного контента, что в конечном итоге приводит к однородности контента в сообществе.
!
Источник данных: Kaito Mindshare
Второй вопрос заключается в централизации вознаграждений. Вознаграждения, основанные на внимании, начинают сосредотачиваться на конкретных проектах или темах, в результате чего контент других проектов на самом деле исчезает или сокращается на рынке, что четко демонстрируют данные Kaito. Loud когда-то занимал более 70% криптоконтента в Twitter, доминируя в информационном потоке внутри экосистемы. Когда вознаграждения сосредотачиваются на внимании, разнообразие контента снижается, а информация постепенно начинает формироваться вокруг проектов, предлагающих высокие токеновые вознаграждения. В конечном итоге масштаб маркетингового бюджета определяет влияние внутри экосистемы.
Структурные ограничения InfoFi: оценка и распределение
4.1. Ограничения простых методов оценки содержания
Структура вознаграждений, ориентированная на внимание, ставит фундаментальный вопрос: как следует оценивать контент и как распределять вознаграждения? В настоящее время большинство платформ InfoFi основываются на простых показателях (например, просмотр, лайки и комментарии), чтобы судить о ценности контента. Эта структура предполагает, что «высокая вовлеченность равна хорошему контенту».
Содержание с высокой вовлеченностью действительно может иметь лучшее качество информации или эффективность передачи, однако эта структура в основном применима к очень качественному контенту. Для большинства контента среднего и низкого уровня связь между количеством и качеством отзывов остается неясной, что приводит к тому, что повторяющиеся форматы и чрезмерно позитивный контент получают высокие оценки. В то же время содержание, представляющее разнообразные точки зрения или исследующее новые темы, трудно получить должное признание.
Для решения этих проблем необходима более совершенная система оценки качества контента. Простые стандарты оценки, основанные на уровне участия, являются фиксированными, в то время как ценность контента может изменяться со временем или в зависимости от окружения. Например, ИИ может распознавать значимый контент, а также можно внедрить методы корректировки алгоритмов на основе сообщества. Последние могут использовать алгоритмы, которые настраивают стандарты оценки в зависимости от регулярно предоставляемых данных обратной связи от пользователей, что поможет системе оценки гибко реагировать на изменения.
4.2. Концентрация структуры вознаграждений и потребность в балансе
Ограничения оценки содержания и проблемы структуры вознаграждений существуют одновременно, а структура вознаграждений также усугубляет искажение информационного потока. В текущей экосистеме InfoFi обычно каждый проект работает с отдельным рейтингом, использующим собственные токены для вознаграждения. В такой структуре проекты с большим маркетинговым бюджетом могут привлекать больше контента, и внимание пользователей часто сосредоточивается на конкретном проекте.
Чтобы решить эти проблемы, необходимо скорректировать структуру распределения вознаграждений. Каждый проект может сохранить свои собственные вознаграждения, а платформа может в реальном времени контролировать концентрацию контента и использовать токены платформы для корректировки. Например, если контент слишком сосредоточен на определенном проекте, вознаграждения токенами платформы могут временно уменьшаться, тогда как темы с относительно низким охватом могут получать дополнительные токены платформы. Контент, охватывающий несколько проектов, также может получать дополнительные вознаграждения. Это создаст среду с разнообразными темами и точками зрения.
Оценка и вознаграждение составляют ядро структуры InfoFi. То, как осуществляется оценка контента, определяет поток информации в экосистеме, а также то, кто и какие вознаграждения получает, имеет решающее значение. Текущая структура зависит от сочетания системы оценки на основе единого критерия и ориентированной на маркетинг структуры вознаграждений, что ускоряет доминирование внимания, одновременно ослабляя разнообразие информации. Гибкость критериев оценки имеет решающее значение для устойчивой работы, а сбалансированная корректировка структуры распределения также является ключевой проблемой, с которой сталкивается экосистема InfoFi.
Заключение
Структурированный эксперимент InfoFi направлен на количественную оценку внимания и его преобразование в экономическую ценность, превращая существующую одностороннюю структуру потребления контента в ориентированную на производителей экономику участия, и это достижение имеет огромное значение. Однако текущая экосистема InfoFi сталкивается с структурными побочными эффектами в процессе токенизации внимания, включая снижение качества контента и искажение информационных потоков. Эти побочные эффекты скорее связаны не с ограничениями модели, а с неизбежными трудностями на этапе первоначального проектирования.
Оценочная модель, основанная на простом обратном связи, выявила свои ограничения, а структура вознаграждений, зависящая от маркетинговых ресурсов, также продемонстрировала проблемы. В настоящее время необходимо улучшение системы, которая может правильно оценивать качество контента, а также требуется механизм коррекции алгоритмов на основе сообщества и механизм сбалансированного регулирования на уровне платформы. InfoFi стремится создать экосистему, где участники могут получать справедливые вознаграждения за участие в производстве и распространении информации. Для достижения этой цели необходимы технические улучшения, а также поощрение участия сообщества в дизайне.
В криптоэкосистеме внимание работает как токены. InfoFi является важным экспериментом по проектированию и управлению новой экономической структурой. Когда она разовьется в структуру, где ценные информация и идеи могут делиться, ее потенциал сможет быть полностью реализован. Результаты этого эксперимента ускорят развитие количественной экономики информации в цифровую эпоху.