InfoFi, yeni ekonomik yapıların tasarımı ve işletilmesi için önemli bir deneydir. Değerli bilgilerin ve içgörülerin paylaşılabileceği bir yapıya dönüştüğünde, potansiyeli tam anlamıyla ortaya çıkabilir.
Yazan: Jay Jo, Tiger Research
Derleyen: AididiaoJP, Foresight News
TL;DR
InfoFi, kullanıcı dikkatini ve etkinliğini ölçen ve bunu ödüllerle ilişkilendiren yapılandırılmış bir denemedir.
InfoFi şu anda içerik kalitesinin düşmesi ve ödüllerin merkezileşmesi gibi bazı yapısal sorunlarla karşı karşıya.
Bunlar, InfoFi modelinin kendisinin sınırlamaları değil, acilen iyileştirilmesi gereken değerlendirme kriterlerinin tasarımı ve ödül dağıtımı konularıdır.
Dikkat, tokenlerin çağıdır
Dikkat, modern endüstrilerdeki en kıt kaynaklardan biri haline gelmiştir. İnternet çağında bilgi fazlalığı varken, insanların bilgi işleme yetenekleri son derece sınırlıdır. Bu kıtlık, birçok işletmenin yoğun bir rekabete girmesine neden oldu; kullanıcı dikkatini çekme yeteneği, işletmelerin temel rekabet avantajı haline geldi.
Kripto endüstrisi, dikkat rekabetinin seviyesini daha aşırı bir biçimde göstermektedir. Dikkat payı, token fiyatlandırması ve likidite oluşumunda önemli bir rol oynamakta olup, bu da projenin başarısının belirleyici faktörü haline gelmektedir. Teknolojik olarak önde olan projeler bile, piyasa dikkatini çekmeyi başaramazsa genellikle piyasa tarafından elenmektedir.
Bu fenomen, kripto pazarının yapısal özelliklerinden kaynaklanmaktadır. Kullanıcılar sadece katılımcılar değil, aynı zamanda yatırımcılardır; onların dikkati, tokenlerin gerçek satın alma davranışlarını doğrudan getirerek daha büyük bir talep ve ağ etkisi yaratır. Dikkatin yoğunlaştığı yerlerde likidite yaratılır ve anlatılar bu likidite temelinde gelişir. Bu yerleşik anlatılar daha sonra yeni dikkat çeker ve olumlu bir döngü oluşturarak piyasayı ileri taşır.
InfoFi: Dikkati Tokenleştirme Sistematik Denemesi
Pazar, ilgiye dayalı olarak çalışmaktadır. Bu yapı, şu önemli soruyu gündeme getiriyor: Bu ilgilerden kim gerçekten fayda sağlayabilir? Kullanıcılar, topluluk etkinlikleri ve içerik üretimi aracılığıyla ilgi oluştururlar, ancak bu eylemleri ölçmek zordur ve net bir doğrudan ödül mekanizması yoktur. Şu ana kadar, sıradan kullanıcılar yalnızca token alım satımı yaparak dolaylı kazanç elde edebilmektedir. Gerçekten ilgi yaratan katkıcılara yönelik henüz hiçbir ödül mekanizması yoktur.
Kaito'nun InfoFi Ağı, kaynak: Kaito
InfoFi, bu sorunu çözmeye yönelik bir girişimdir. Bilgi ve finansı bir araya getiren InfoFi, kullanıcı içeriği tarafından oluşturulan görüntüleme sayısına (ör. görüntülemeler, yorumlar ve paylaşımlar) dayalı olarak kullanıcı katkılarını değerlendirmek ve bunları token ödüllerine bağlamak için bir mekanizma oluşturmuştur. Kaito'nun başarısı bu yapıyı çok geniş bir alana yaydı.
Kaito, sosyal medya faaliyetlerini, gönderiler ve yorumlar gibi, AI algoritmalarıyla değerlendirir. Platform, puana göre token ödülleri sunar. Kullanıcı tarafından üretilen içerik ne kadar çok dikkat çekerse, proje o kadar fazla görünürlük elde eder. Sermaye, bu dikkati bir sinyal olarak görür ve buna göre yatırım kararları alır. Dikkatin artmasıyla, projeye daha fazla sermaye akışı sağlanır ve katılımcıların ödülleri de artar. Katılımcılar, projeler ve sermaye, dikkat verileri aracılığıyla işbirliği yaparak bir olumlu döngü oluşturur.
InfoFi modeli, üç ana alanda önemli katkılarda bulundu.
Öncelikle, belirsiz değerlendirme kriterlerine sahip kullanıcı katkı etkinliklerini nicelendirir. Puan sistemine dayalı olarak, insanların katkıları yapılandırılmış bir şekilde tanımlamalarına olanak tanır ve kullanıcıların belirli eylemlerle hangi ödülleri kazanabileceklerini tahmin etmelerine yardımcı olur, böylece kullanıcı katılımının sürdürülebilirliğini ve tutarlılığını artırır.
İkincisi, InfoFi, dikkati soyut bir kavramdan ölçülebilir ve alınıp satılabilir verilere dönüştürür ve kullanıcı katılımı basit tüketimden üretken faaliyete geçer. Mevcut çevrimiçi katılımın çoğu, içeriğe yatırım yapmayı veya paylaşmayı içerir ve platformlar bu etkinliklerin yarattığı ilgiden para kazanır. InfoFi, kullanıcıların bu içeriğe verdiği piyasa tepkisini ölçer ve bu verilere dayalı olarak ödüller verir, bu da katılımcıların eylemlerinin üretken çalışma olarak kabul edilmesine neden olur. Bu değişim, kullanıcılara yalnızca topluluk üyeleri değil, ağ değeri oluşturucuları rolünü verir.
Üçüncüsü, InfoFi bilgi üretiminin erişimini düşürdü. Geçmişte Twitter'daki büyük V'ler ve kurum hesapları bilgi dağıtımını domine ediyordu ve dikkatin ve ödüllerin büyük kısmını alıyordu, ancak şimdi sıradan kullanıcılar belirli bir düzeyde piyasa dikkati elde ettiklerinde, aynı şekilde somut ödüller kazanabilirler, bu da farklı geçmişlere sahip kullanıcılar için daha fazla katılım fırsatı yarattı.
InfoFi'nin Dikkat Ekonomisi Tuzağı
InfoFi modeli, kripto endüstrisindeki yeni bir ödül tasarımı deneyidir, kullanıcıların katkılarını nicelleştirir ve bunları ödüllerle ilişkilendirir. Ancak dikkat, aşırı merkezi bir değer haline gelmiştir ve yan etkileri de giderek belirginleşmektedir.
İlk sorun, dikkat çekmek için aşırı rekabet ve içerik kalitesinde düşüştür. Dikkat, ödülün kriteri haline geldiğinde, içerik oluşturmanın amacı artık bilgi sağlamaktan veya anlamlı katılımı teşvik etmekten sadece ödüllendirmeye kaymıştır. Öte yandan üretken yapay zeka, içerik oluşturmayı kolaylaştırır ve gerçek dünya bilgilerinden veya içgörülerinden yoksun toplu içerik viral hale gelir. Bu sözde "AI Slops" ekosisteme yayılıyor ve endişeleri artırıyor.
Loud Mekanizması, Kaynak: Loud
Loud projesi bu trendi açıkça ortaya koyuyor. Loud, dikkat tokenleştirmeyi deniyor; bu platform, ödülleri belirli bir zaman diliminde en fazla dikkati çeken üst düzey kullanıcılara dağıtmayı seçiyor. Bu yapı deneysel olarak oldukça ilginç, ancak dikkat tek ödül ölçütü haline geldiği için kullanıcılar arasında aşırı bir rekabete yol açıyor ve bu da çok sayıda tekrar eden düşük kaliteli içerik üretilmesine neden oluyor, sonuç olarak tüm topluluk içeriğinin homojenleşmesine yol açıyor.
Kaynak: Kaito Mindshare
İkinci sorun, ödüllerin merkezileştirilmesidir. Dikkat temelli ödüller, belirli öğelere veya konulara odaklanmaya başlar ve Kaito'nun paylaştığı verilerin açıkça ortaya koyduğu gibi, diğer öğelerden gelen içerik aslında pasif olarak piyasadan kaybolur veya azalır. Bir noktada Loud, Twitter'daki şifrelenmiş içeriğin %70'inden fazlasını oluşturuyordu ve ekosistem içindeki bilgi akışına hakim oldu. Ödüller dikkat üzerine odaklandığında içerik çeşitliliği azalır ve yüksek token ödülleri sunan projeler etrafında bilgi üretilir. Nihai pazarlama bütçesinin büyüklüğü, ekosistem içindeki etkiyi belirler.
InfoFi'nin Yapısal Kısıtlamaları: Değerlendirme ve Dağıtım
4.1. İçerik değerlendirme basit yöntemlerinin sınırlamaları
Dikkate dayalı ödül yapısı, içeriklerin nasıl değerlendirileceği ve ödüllerin nasıl dağıtılacağı gibi temel bir sorunu gündeme getiriyor. Şu anda çoğu InfoFi platformu, içerik değerini belirlemek için basit ölçütlere (örneğin görüntülenme sayısı, beğeni ve yorum) dayanıyor. Bu yapı, "yüksek etkileşim iyi içerik demektir" varsayımını taşımaktadır.
Yüksek katılım gösteren içerikler gerçekten daha iyi bilgi kalitesine veya iletim etkisine sahip olabilir, ancak bu yapı esasen çok kaliteli içerikler için uygundur. Çoğu orta ve düşük kaliteli içerik için, geri bildirim sayısı ile kalitesi arasındaki ilişki belirsizdir, bu da tekrar eden formatların ve aşırı olumlu içeriklerin yüksek puan almasına neden olmaktadır. Aynı zamanda, çok çeşitli bakış açıları sunan veya yeni konuları tartışan içeriklerin gereken takdiri alması zor olmaktadır.
Bu sorunları çözmek için daha kapsamlı bir içerik kalite değerlendirme sistemine ihtiyaç vardır. Sadece katılım temelli değerlendirme standartları sabittir, oysa içerik değeri zamanla veya çevresel değişikliklerle değişir. Örneğin, AI anlamlı içerikleri tanıyabilir, ayrıca topluluk bazlı algoritma ayarlama yöntemlerini de devreye alabilir. İkincisi, algoritmanın düzenli olarak sağlanan kullanıcı geri bildirim verilerine göre değerlendirme standartlarını ayarlamasını sağlayabilir, böylece değerlendirme sistemi değişikliklere esnek bir şekilde yanıt verebilir.
4.2. Ödül yapısının yoğunluğu ve denge ihtiyacı
İçerik değerlendirmesinin sınırlılıkları ve ödül yapısı sorunları bir arada bulunmaktadır ve ödül yapısı bilgi akışı yanlılığını artırmaktadır. Mevcut InfoFi ekosisteminde genellikle her proje ayrı bir sıralama listesi işletmektedir ve bunlar kendi token'larını ödül olarak kullanmaktadır. Bu yapıda, büyük pazarlama bütçesine sahip projeler daha fazla içerik çekebilir ve kullanıcıların dikkati genellikle belirli projelerde yoğunlaşmaktadır.
Bu sorunları çözmek için ödül dağıtım yapısını ayarlamamız gerekiyor. Her proje kendi ödüllerini koruyabilir ve platform, içerik konsantrasyonunu gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve platformun tokenleri ile ayarlayabilir. Örneğin, içerik belirli bir projeye çok fazla odaklandığında, platform token ödülleri geçici olarak azaltılabilirken, nispeten düşük kapsama sahip konular ek platform tokenleri alabilir. Birden fazla projeyi kapsayan içerik için ek ödüller de mevcuttur. Bu, farklı temalara ve bakış açılarına sahip bir ortam yaratacaktır.
Değerlendirmeler ve ödüller, InfoFi yapısının çekirdeğini oluşturur. İçeriğin nasıl değerlendirildiği ekosistemdeki bilgi akışını belirler ve kimin ne tür ödüller aldığı da çok önemlidir. Pazarlama merkezli bir ödül yapısı ile birlikte tek kriterli bir değerlendirme sistemine dayanan mevcut yapı, dikkat hakimiyetini hızlandırırken aynı zamanda bilgi çeşitliliğini de zayıflatıyor. Değerlendirme kriterlerinin esnekliği, sürdürülebilir operasyonlar için çok önemlidir ve dağıtım yapısının dengeli bir şekilde ayarlanması da InfoFi ekosistemi için önemli bir zorluktur.
Sonuç
InfoFi'nin yapılandırılmış denemesi, dikkati nicelleştirmeyi ve bunu ekonomik değere dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Mevcut tek yönlü içerik tüketim yapısını, üretici odaklı bir katılım ekonomisine dönüştürmekte ve bu gerçekleştirmenin anlamı muazzamdır. Ancak, mevcut InfoFi ekosistemi, dikkat tokenleştirme sürecinde içerik kalitesinin düşmesi ve bilgi akışındaki sapmalar gibi yapısal yan etkilerle karşı karşıya kalmaktadır. Bu yan etkiler, modelin sınırlılıklarıyla ilgili olmaktan çok, başlangıç tasarım aşamasında kaçınılmaz bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır.
Basit geri bildirime dayalı değerlendirme modeli, pazarlama kaynaklarından etkilenen ödül yapısı gibi sınırlamalarını da ortaya koymaktadır. İçeriğin kalitesini doğru bir şekilde değerlendirebilmesi gereken sistemlerin yanı sıra topluluk tabanlı algoritmik ayarlama mekanizmaları ve platform düzeyinde dengeleme mekanizmalarının iyileştirilmesine acil bir ihtiyaç vardır. InfoFi, üyelerin bilgi üretimi ve yayılmasına katılımları için adil bir şekilde ödüllendirilebilecekleri bir ekosistem yaratmayı amaçlamaktadır. Bu hedefe ulaşmak, teknik iyileştirmelerin yanı sıra tasarıma topluluk katılımını teşvik etmeyi gerektirecektir.
Kripto ekosisteminde dikkat bir token gibi çalışır. InfoFi, yeni ekonomik yapıların tasarlanması ve işletilmesinde önemli bir deneydir. Tam potansiyeli ancak değerli bilgi ve içgörülerin paylaşılabileceği bir yapıya dönüştüğünde gerçekleştirilebilir. Bu deneyin sonuçları, dijital çağda bilgi nicel ekonomisinin gelişimini hızlandıracaktır.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Dikkat ekonomisi altındaki InfoFi çıkmazı
Yazan: Jay Jo, Tiger Research
Derleyen: AididiaoJP, Foresight News
TL;DR
Dikkat, tokenlerin çağıdır
Dikkat, modern endüstrilerdeki en kıt kaynaklardan biri haline gelmiştir. İnternet çağında bilgi fazlalığı varken, insanların bilgi işleme yetenekleri son derece sınırlıdır. Bu kıtlık, birçok işletmenin yoğun bir rekabete girmesine neden oldu; kullanıcı dikkatini çekme yeteneği, işletmelerin temel rekabet avantajı haline geldi.
Kripto endüstrisi, dikkat rekabetinin seviyesini daha aşırı bir biçimde göstermektedir. Dikkat payı, token fiyatlandırması ve likidite oluşumunda önemli bir rol oynamakta olup, bu da projenin başarısının belirleyici faktörü haline gelmektedir. Teknolojik olarak önde olan projeler bile, piyasa dikkatini çekmeyi başaramazsa genellikle piyasa tarafından elenmektedir.
Bu fenomen, kripto pazarının yapısal özelliklerinden kaynaklanmaktadır. Kullanıcılar sadece katılımcılar değil, aynı zamanda yatırımcılardır; onların dikkati, tokenlerin gerçek satın alma davranışlarını doğrudan getirerek daha büyük bir talep ve ağ etkisi yaratır. Dikkatin yoğunlaştığı yerlerde likidite yaratılır ve anlatılar bu likidite temelinde gelişir. Bu yerleşik anlatılar daha sonra yeni dikkat çeker ve olumlu bir döngü oluşturarak piyasayı ileri taşır.
InfoFi: Dikkati Tokenleştirme Sistematik Denemesi
Pazar, ilgiye dayalı olarak çalışmaktadır. Bu yapı, şu önemli soruyu gündeme getiriyor: Bu ilgilerden kim gerçekten fayda sağlayabilir? Kullanıcılar, topluluk etkinlikleri ve içerik üretimi aracılığıyla ilgi oluştururlar, ancak bu eylemleri ölçmek zordur ve net bir doğrudan ödül mekanizması yoktur. Şu ana kadar, sıradan kullanıcılar yalnızca token alım satımı yaparak dolaylı kazanç elde edebilmektedir. Gerçekten ilgi yaratan katkıcılara yönelik henüz hiçbir ödül mekanizması yoktur.
Kaito'nun InfoFi Ağı, kaynak: Kaito
InfoFi, bu sorunu çözmeye yönelik bir girişimdir. Bilgi ve finansı bir araya getiren InfoFi, kullanıcı içeriği tarafından oluşturulan görüntüleme sayısına (ör. görüntülemeler, yorumlar ve paylaşımlar) dayalı olarak kullanıcı katkılarını değerlendirmek ve bunları token ödüllerine bağlamak için bir mekanizma oluşturmuştur. Kaito'nun başarısı bu yapıyı çok geniş bir alana yaydı.
Kaito, sosyal medya faaliyetlerini, gönderiler ve yorumlar gibi, AI algoritmalarıyla değerlendirir. Platform, puana göre token ödülleri sunar. Kullanıcı tarafından üretilen içerik ne kadar çok dikkat çekerse, proje o kadar fazla görünürlük elde eder. Sermaye, bu dikkati bir sinyal olarak görür ve buna göre yatırım kararları alır. Dikkatin artmasıyla, projeye daha fazla sermaye akışı sağlanır ve katılımcıların ödülleri de artar. Katılımcılar, projeler ve sermaye, dikkat verileri aracılığıyla işbirliği yaparak bir olumlu döngü oluşturur.
InfoFi modeli, üç ana alanda önemli katkılarda bulundu.
Öncelikle, belirsiz değerlendirme kriterlerine sahip kullanıcı katkı etkinliklerini nicelendirir. Puan sistemine dayalı olarak, insanların katkıları yapılandırılmış bir şekilde tanımlamalarına olanak tanır ve kullanıcıların belirli eylemlerle hangi ödülleri kazanabileceklerini tahmin etmelerine yardımcı olur, böylece kullanıcı katılımının sürdürülebilirliğini ve tutarlılığını artırır.
İkincisi, InfoFi, dikkati soyut bir kavramdan ölçülebilir ve alınıp satılabilir verilere dönüştürür ve kullanıcı katılımı basit tüketimden üretken faaliyete geçer. Mevcut çevrimiçi katılımın çoğu, içeriğe yatırım yapmayı veya paylaşmayı içerir ve platformlar bu etkinliklerin yarattığı ilgiden para kazanır. InfoFi, kullanıcıların bu içeriğe verdiği piyasa tepkisini ölçer ve bu verilere dayalı olarak ödüller verir, bu da katılımcıların eylemlerinin üretken çalışma olarak kabul edilmesine neden olur. Bu değişim, kullanıcılara yalnızca topluluk üyeleri değil, ağ değeri oluşturucuları rolünü verir.
Üçüncüsü, InfoFi bilgi üretiminin erişimini düşürdü. Geçmişte Twitter'daki büyük V'ler ve kurum hesapları bilgi dağıtımını domine ediyordu ve dikkatin ve ödüllerin büyük kısmını alıyordu, ancak şimdi sıradan kullanıcılar belirli bir düzeyde piyasa dikkati elde ettiklerinde, aynı şekilde somut ödüller kazanabilirler, bu da farklı geçmişlere sahip kullanıcılar için daha fazla katılım fırsatı yarattı.
InfoFi'nin Dikkat Ekonomisi Tuzağı
InfoFi modeli, kripto endüstrisindeki yeni bir ödül tasarımı deneyidir, kullanıcıların katkılarını nicelleştirir ve bunları ödüllerle ilişkilendirir. Ancak dikkat, aşırı merkezi bir değer haline gelmiştir ve yan etkileri de giderek belirginleşmektedir.
İlk sorun, dikkat çekmek için aşırı rekabet ve içerik kalitesinde düşüştür. Dikkat, ödülün kriteri haline geldiğinde, içerik oluşturmanın amacı artık bilgi sağlamaktan veya anlamlı katılımı teşvik etmekten sadece ödüllendirmeye kaymıştır. Öte yandan üretken yapay zeka, içerik oluşturmayı kolaylaştırır ve gerçek dünya bilgilerinden veya içgörülerinden yoksun toplu içerik viral hale gelir. Bu sözde "AI Slops" ekosisteme yayılıyor ve endişeleri artırıyor.
Loud Mekanizması, Kaynak: Loud
Loud projesi bu trendi açıkça ortaya koyuyor. Loud, dikkat tokenleştirmeyi deniyor; bu platform, ödülleri belirli bir zaman diliminde en fazla dikkati çeken üst düzey kullanıcılara dağıtmayı seçiyor. Bu yapı deneysel olarak oldukça ilginç, ancak dikkat tek ödül ölçütü haline geldiği için kullanıcılar arasında aşırı bir rekabete yol açıyor ve bu da çok sayıda tekrar eden düşük kaliteli içerik üretilmesine neden oluyor, sonuç olarak tüm topluluk içeriğinin homojenleşmesine yol açıyor.
Kaynak: Kaito Mindshare
İkinci sorun, ödüllerin merkezileştirilmesidir. Dikkat temelli ödüller, belirli öğelere veya konulara odaklanmaya başlar ve Kaito'nun paylaştığı verilerin açıkça ortaya koyduğu gibi, diğer öğelerden gelen içerik aslında pasif olarak piyasadan kaybolur veya azalır. Bir noktada Loud, Twitter'daki şifrelenmiş içeriğin %70'inden fazlasını oluşturuyordu ve ekosistem içindeki bilgi akışına hakim oldu. Ödüller dikkat üzerine odaklandığında içerik çeşitliliği azalır ve yüksek token ödülleri sunan projeler etrafında bilgi üretilir. Nihai pazarlama bütçesinin büyüklüğü, ekosistem içindeki etkiyi belirler.
InfoFi'nin Yapısal Kısıtlamaları: Değerlendirme ve Dağıtım
4.1. İçerik değerlendirme basit yöntemlerinin sınırlamaları
Dikkate dayalı ödül yapısı, içeriklerin nasıl değerlendirileceği ve ödüllerin nasıl dağıtılacağı gibi temel bir sorunu gündeme getiriyor. Şu anda çoğu InfoFi platformu, içerik değerini belirlemek için basit ölçütlere (örneğin görüntülenme sayısı, beğeni ve yorum) dayanıyor. Bu yapı, "yüksek etkileşim iyi içerik demektir" varsayımını taşımaktadır.
Yüksek katılım gösteren içerikler gerçekten daha iyi bilgi kalitesine veya iletim etkisine sahip olabilir, ancak bu yapı esasen çok kaliteli içerikler için uygundur. Çoğu orta ve düşük kaliteli içerik için, geri bildirim sayısı ile kalitesi arasındaki ilişki belirsizdir, bu da tekrar eden formatların ve aşırı olumlu içeriklerin yüksek puan almasına neden olmaktadır. Aynı zamanda, çok çeşitli bakış açıları sunan veya yeni konuları tartışan içeriklerin gereken takdiri alması zor olmaktadır.
Bu sorunları çözmek için daha kapsamlı bir içerik kalite değerlendirme sistemine ihtiyaç vardır. Sadece katılım temelli değerlendirme standartları sabittir, oysa içerik değeri zamanla veya çevresel değişikliklerle değişir. Örneğin, AI anlamlı içerikleri tanıyabilir, ayrıca topluluk bazlı algoritma ayarlama yöntemlerini de devreye alabilir. İkincisi, algoritmanın düzenli olarak sağlanan kullanıcı geri bildirim verilerine göre değerlendirme standartlarını ayarlamasını sağlayabilir, böylece değerlendirme sistemi değişikliklere esnek bir şekilde yanıt verebilir.
4.2. Ödül yapısının yoğunluğu ve denge ihtiyacı
İçerik değerlendirmesinin sınırlılıkları ve ödül yapısı sorunları bir arada bulunmaktadır ve ödül yapısı bilgi akışı yanlılığını artırmaktadır. Mevcut InfoFi ekosisteminde genellikle her proje ayrı bir sıralama listesi işletmektedir ve bunlar kendi token'larını ödül olarak kullanmaktadır. Bu yapıda, büyük pazarlama bütçesine sahip projeler daha fazla içerik çekebilir ve kullanıcıların dikkati genellikle belirli projelerde yoğunlaşmaktadır.
Bu sorunları çözmek için ödül dağıtım yapısını ayarlamamız gerekiyor. Her proje kendi ödüllerini koruyabilir ve platform, içerik konsantrasyonunu gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve platformun tokenleri ile ayarlayabilir. Örneğin, içerik belirli bir projeye çok fazla odaklandığında, platform token ödülleri geçici olarak azaltılabilirken, nispeten düşük kapsama sahip konular ek platform tokenleri alabilir. Birden fazla projeyi kapsayan içerik için ek ödüller de mevcuttur. Bu, farklı temalara ve bakış açılarına sahip bir ortam yaratacaktır.
Değerlendirmeler ve ödüller, InfoFi yapısının çekirdeğini oluşturur. İçeriğin nasıl değerlendirildiği ekosistemdeki bilgi akışını belirler ve kimin ne tür ödüller aldığı da çok önemlidir. Pazarlama merkezli bir ödül yapısı ile birlikte tek kriterli bir değerlendirme sistemine dayanan mevcut yapı, dikkat hakimiyetini hızlandırırken aynı zamanda bilgi çeşitliliğini de zayıflatıyor. Değerlendirme kriterlerinin esnekliği, sürdürülebilir operasyonlar için çok önemlidir ve dağıtım yapısının dengeli bir şekilde ayarlanması da InfoFi ekosistemi için önemli bir zorluktur.
Sonuç
InfoFi'nin yapılandırılmış denemesi, dikkati nicelleştirmeyi ve bunu ekonomik değere dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Mevcut tek yönlü içerik tüketim yapısını, üretici odaklı bir katılım ekonomisine dönüştürmekte ve bu gerçekleştirmenin anlamı muazzamdır. Ancak, mevcut InfoFi ekosistemi, dikkat tokenleştirme sürecinde içerik kalitesinin düşmesi ve bilgi akışındaki sapmalar gibi yapısal yan etkilerle karşı karşıya kalmaktadır. Bu yan etkiler, modelin sınırlılıklarıyla ilgili olmaktan çok, başlangıç tasarım aşamasında kaçınılmaz bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır.
Basit geri bildirime dayalı değerlendirme modeli, pazarlama kaynaklarından etkilenen ödül yapısı gibi sınırlamalarını da ortaya koymaktadır. İçeriğin kalitesini doğru bir şekilde değerlendirebilmesi gereken sistemlerin yanı sıra topluluk tabanlı algoritmik ayarlama mekanizmaları ve platform düzeyinde dengeleme mekanizmalarının iyileştirilmesine acil bir ihtiyaç vardır. InfoFi, üyelerin bilgi üretimi ve yayılmasına katılımları için adil bir şekilde ödüllendirilebilecekleri bir ekosistem yaratmayı amaçlamaktadır. Bu hedefe ulaşmak, teknik iyileştirmelerin yanı sıra tasarıma topluluk katılımını teşvik etmeyi gerektirecektir.
Kripto ekosisteminde dikkat bir token gibi çalışır. InfoFi, yeni ekonomik yapıların tasarlanması ve işletilmesinde önemli bir deneydir. Tam potansiyeli ancak değerli bilgi ve içgörülerin paylaşılabileceği bir yapıya dönüştüğünde gerçekleştirilebilir. Bu deneyin sonuçları, dijital çağda bilgi nicel ekonomisinin gelişimini hızlandıracaktır.