InfoFi là một thí nghiệm quan trọng trong việc thiết kế và vận hành cấu trúc kinh tế mới. Khi nó phát triển thành một cấu trúc nơi thông tin và hiểu biết có giá trị được chia sẻ, tiềm năng của nó mới được phát huy đầy đủ.
Tác giả: Jay Jo, Nghiên cứu Hổ
Biên dịch: AididiaoJP, Tin tức Foresight
TL;DR
InfoFi là một nỗ lực có cấu trúc nhằm định lượng sự chú ý và hoạt động của người dùng và liên kết nó với phần thưởng.
InfoFi hiện đang gặp một số vấn đề về cấu trúc, bao gồm sự suy giảm chất lượng nội dung và sự tập trung hóa phần thưởng.
Đây không phải là hạn chế của chính mô hình InfoFi, mà là vấn đề thiết kế của tiêu chí đánh giá và cách phân bổ phần thưởng, cần được cải thiện gấp.
Thời đại của sự chú ý chính là token
Sự chú ý đã trở thành một trong những tài nguyên khan hiếm nhất trong ngành công nghiệp hiện đại. Thời đại Internet tràn ngập thông tin, trong khi khả năng xử lý thông tin của con người lại cực kỳ hạn chế. Sự khan hiếm này đã thúc đẩy nhiều doanh nghiệp cạnh tranh gay gắt, khả năng giành được sự chú ý của người dùng đã trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi của doanh nghiệp.
Ngành công nghiệp tiền mã hóa đã cho thấy mức độ cạnh tranh về sự chú ý một cách cực đoan hơn. Tỷ lệ chiếm giữ sự chú ý đóng vai trò quan trọng trong việc định giá token và hình thành tính thanh khoản, điều này cũng trở thành yếu tố quyết định sự thành bại của dự án. Ngay cả những dự án dẫn đầu về công nghệ, nếu không thu hút được sự chú ý của thị trường, cũng thường bị thị trường loại bỏ.
Hiện tượng này bắt nguồn từ đặc điểm cấu trúc của thị trường tiền điện tử. Người dùng không chỉ là người tham gia mà còn là nhà đầu tư, và sự chú ý của họ trực tiếp dẫn đến việc mua token thực tế, do đó tạo ra nhu cầu và hiệu ứng mạng lớn hơn. Tính linh hoạt được tạo ra khi sự chú ý được tập trung và câu chuyện được xây dựng dựa trên tính linh hoạt đó. Những câu chuyện đã được thiết lập này sau đó thu hút sự chú ý mới và tạo thành một vòng tròn đạo đức thúc đẩy thị trường tiến lên.
InfoFi: Nỗ lực hệ thống hóa việc định giá token chú ý
Thị trường hoạt động dựa trên sự chú ý. Cấu trúc này đặt ra một câu hỏi quan trọng: ai thực sự có thể hưởng lợi từ sự chú ý này? Người dùng tạo sự chú ý thông qua các hoạt động cộng đồng và sáng tạo nội dung, nhưng những hành vi này rất khó đo lường và không có cơ chế khen thưởng trực tiếp rõ ràng. Cho đến nay, người dùng thông thường chỉ có thể kiếm được lợi ích gián tiếp bằng cách mua và bán token. Hiện tại không có cơ chế khen thưởng cho những người đóng góp thực sự tạo ra sự chú ý.
Mạng InfoFi của Kaito, nguồn: Kaito
InfoFi là một nỗ lực để giải quyết vấn đề này. InfoFi kết hợp thông tin với tài chính, tạo ra một cơ chế đánh giá đóng góp của người dùng dựa trên mức độ quan tâm do nội dung người dùng tạo ra (chẳng hạn như lượt xem, lượng bình luận và lượng chia sẻ) và gắn kết điều này với phần thưởng bằng token. Thành công của Kaito đã giúp cấu trúc này được lan rộng.
Kaito sử dụng các thuật toán AI để đánh giá hoạt động trên mạng xã hội, bao gồm những thứ như bài đăng và bình luận. Nền tảng cung cấp phần thưởng mã thông báo dựa trên điểm số. Nội dung do người dùng tạo càng thu hút được nhiều sự chú ý, dự án càng có thể tiếp xúc nhiều hơn. Capital coi trọng tâm này là một tín hiệu và sử dụng nó để đưa ra quyết định đầu tư. Khi sự chú ý tăng lên, nhiều vốn chảy vào dự án và phần thưởng cho những người tham gia cũng vậy. Các diễn viên, dự án và vốn làm việc cùng nhau thông qua dữ liệu chú ý như một phương tiện, tạo ra một vòng tròn đạo đức.
Mô hình InfoFi đã có những đóng góp nổi bật trong ba lĩnh vực chính.
Đầu tiên, nó định lượng các hoạt động đóng góp của người dùng với tiêu chí đánh giá không rõ ràng. Hệ thống điểm cho phép mọi người định nghĩa một cách có cấu trúc về đóng góp và giúp người dùng dự đoán những phần thưởng mà họ có thể nhận được thông qua các hành vi cụ thể, từ đó nâng cao tính bền vững và sự nhất quán trong việc tham gia của người dùng.
Thứ hai, InfoFi chuyển đổi sự chú ý từ một khái niệm trừu tượng thành dữ liệu có thể định lượng và có thể giao dịch, và sự tham gia của người dùng chuyển từ tiêu dùng đơn giản sang hoạt động hiệu quả. Hầu hết các tương tác trực tuyến hiện có liên quan đến đầu tư hoặc chia sẻ nội dung và các nền tảng kiếm tiền từ sự chú ý được tạo ra bởi các hoạt động này. InfoFi định lượng phản ứng thị trường của người dùng đối với nội dung này và đưa ra phần thưởng dựa trên dữ liệu này, dẫn đến hành động của người tham gia được coi là công việc hiệu quả. Sự thay đổi này mang đến cho người dùng vai trò của những người tạo ra giá trị mạng, không chỉ các thành viên cộng đồng.
Thứ ba, InfoFi đã giảm bớt rào cản trong việc sản xuất thông tin. Trước đây, các tài khoản lớn trên Twitter và các tài khoản của tổ chức chiếm ưu thế trong việc phân phối thông tin, và nhận được phần lớn sự chú ý và phần thưởng, trong khi giờ đây, người dùng bình thường sau khi thu hút một mức độ chú ý nhất định trên thị trường cũng có thể nhận được phần thưởng thực tế, tạo ra nhiều cơ hội tham gia hơn cho người dùng từ các nền tảng khác nhau.
Bẫy kinh tế chú ý do InfoFi gây ra
Mô hình InfoFi là một thí nghiệm thiết kế phần thưởng mới trong ngành công nghiệp tiền điện tử, nó định lượng đóng góp của người dùng và gắn nó với phần thưởng. Tuy nhiên, sự chú ý đã trở thành một giá trị quá tập trung, và các tác động phụ của nó cũng dần dần lộ diện.
Câu hỏi đầu tiên là sự cạnh tranh chú ý quá mức và sự suy giảm chất lượng nội dung. Khi sự chú ý trở thành tiêu chuẩn cho phần thưởng, mục đích của việc sáng tạo nội dung giờ đây đã chuyển từ việc cung cấp thông tin hoặc khuyến khích sự tham gia có ý nghĩa sang chỉ đơn giản là để nhận phần thưởng. Trong khi đó, AI sinh ra khiến việc sáng tạo nội dung trở nên dễ dàng hơn, nội dung hàng loạt thiếu thông tin hoặc cái nhìn thực sự nhanh chóng lan truyền. Những nội dung được gọi là "AI Slop" này đang lan rộng trong toàn bộ hệ sinh thái, từ đó gây ra mối lo ngại.
Cơ chế ồn ào, nguồn: Loud
Dự án Loud đã thể hiện rõ xu hướng này. Loud cố gắng đưa ra mô hình token hóa sự chú ý, nền tảng này chọn cách phân phối phần thưởng cho những người dùng hàng đầu nhận được sự chú ý nhiều nhất trong một khoảng thời gian cụ thể. Cấu trúc này rất thú vị về mặt thử nghiệm, nhưng sự chú ý lại trở thành tiêu chuẩn duy nhất để trao thưởng, điều này dẫn đến sự cạnh tranh quá mức giữa các người dùng, và gây ra sự sản xuất nội dung lặp lại kém chất lượng ồ ạt, cuối cùng dẫn đến hiện tượng đồng nhất hóa nội dung trong toàn bộ cộng đồng.
Nguồn thông tin: Kaito Mindshare
Câu hỏi thứ hai là về việc trung tâm hóa phần thưởng. Phần thưởng dựa trên sự chú ý bắt đầu tập trung vào các dự án hoặc chủ đề cụ thể, trong khi nội dung của các dự án khác thực sự bị động biến mất hoặc giảm từ thị trường, dữ liệu chia sẻ của Kaito rõ ràng chỉ ra điều này. Loud đã từng chiếm hơn 70% nội dung tiền điện tử trên Twitter, dẫn đầu dòng chảy thông tin trong hệ sinh thái. Khi phần thưởng tập trung vào sự chú ý, sự đa dạng nội dung sẽ giảm sút, và thông tin sẽ dần dần xoay quanh các dự án cung cấp phần thưởng token cao. Cuối cùng, quy mô ngân sách tiếp thị quyết định sức ảnh hưởng trong hệ sinh thái.
Giới hạn cấu trúc của InfoFi: Đánh giá và phân phối
4.1. Hạn chế của các phương pháp đánh giá nội dung đơn giản
Cấu trúc thưởng dựa trên sự chú ý đã đặt ra một vấn đề cơ bản: Nội dung nên được đánh giá như thế nào, và phần thưởng nên được phân phối ra sao? Hiện nay, hầu hết các nền tảng InfoFi đều dựa trên các chỉ số đơn giản (chẳng hạn như lượt xem, lượt thích và bình luận) để xác định giá trị của nội dung. Cấu trúc này giả định rằng "mức độ tham gia cao tương đương với nội dung tốt".
Nội dung có mức độ tham gia cao thực sự có thể có chất lượng thông tin hoặc hiệu quả truyền đạt tốt hơn, tuy nhiên cấu trúc này chủ yếu áp dụng cho nội dung rất chất lượng. Đối với hầu hết các nội dung trung bình và thấp, mối quan hệ giữa số lượng và chất lượng phản hồi vẫn chưa rõ ràng, dẫn đến hiện tượng nội dung có định dạng lặp lại và quá tích cực sẽ nhận được điểm số cao. Trong khi đó, nội dung trình bày nhiều góc nhìn khác nhau hoặc thảo luận về các chủ đề mới thì khó có được sự công nhận xứng đáng.
Việc giải quyết những vấn đề này cần một hệ thống đánh giá chất lượng nội dung hoàn thiện hơn. Tiêu chuẩn đánh giá chỉ dựa vào mức độ tham gia là cố định, trong khi giá trị nội dung có thể thay đổi theo thời gian hoặc môi trường. Chẳng hạn, AI có thể nhận diện nội dung có ý nghĩa, bên cạnh đó còn có thể giới thiệu phương pháp điều chỉnh thuật toán dựa trên cộng đồng. Phương pháp sau có thể áp dụng để cho phép thuật toán điều chỉnh tiêu chuẩn đánh giá dựa trên dữ liệu phản hồi từ người dùng được cung cấp định kỳ, từ đó giúp hệ thống đánh giá linh hoạt ứng phó với sự thay đổi.
4.2. Cấu trúc phần thưởng tập trung và nhu cầu cân bằng
Sự hạn chế trong việc đánh giá nội dung và vấn đề cấu trúc phần thưởng đồng thời tồn tại, cấu trúc phần thưởng cũng đã làm trầm trọng thêm sự thiên lệch trong dòng thông tin. Hệ sinh thái InfoFi hiện tại thường có mỗi dự án chạy một bảng xếp hạng riêng biệt, chúng sử dụng token của riêng mình để thưởng. Trong cấu trúc này, các dự án có ngân sách marketing lớn có thể thu hút nhiều nội dung hơn, sự chú ý của người dùng thường tập trung vào các dự án cụ thể.
Để giải quyết những vấn đề này, chúng ta cần điều chỉnh cấu trúc phân phối phần thưởng. Mỗi dự án có thể giữ phần thưởng của riêng mình và nền tảng có thể theo dõi sự tập trung nội dung trong thời gian thực và điều chỉnh nó bằng mã thông báo của nền tảng. Ví dụ: khi nội dung có thể quá tập trung vào một dự án cụ thể, phần thưởng token nền tảng có thể tạm thời giảm, trong khi các chủ đề có phạm vi tương đối thấp có thể nhận được thêm token nền tảng. Phần thưởng bổ sung cũng có sẵn cho nội dung bao gồm nhiều dự án. Điều này sẽ tạo ra một môi trường với các chủ đề và quan điểm đa dạng.
Đánh giá và thưởng là cốt lõi của cấu trúc InfoFi. Cách thức đánh giá nội dung quyết định dòng chảy thông tin trong hệ sinh thái, ai nhận được phần thưởng gì cũng rất quan trọng. Cấu trúc hiện tại dựa vào hệ thống đánh giá theo tiêu chuẩn đơn lẻ kết hợp với cấu trúc thưởng tập trung vào tiếp thị, thúc đẩy sự thống trị của sự chú ý, đồng thời cũng làm suy yếu tính đa dạng của thông tin. Sự linh hoạt của tiêu chí đánh giá là rất quan trọng cho việc vận hành bền vững, việc điều chỉnh cân bằng cấu trúc phân phối cũng là thách thức then chốt mà hệ sinh thái InfoFi phải đối mặt.
Kết luận
Thử nghiệm có cấu trúc của InfoFi nhằm định lượng sự chú ý và biến nó thành giá trị kinh tế, chuyển đổi cấu trúc tiêu thụ nội dung một chiều hiện có thành nền kinh tế có sự tham gia lấy nhà sản xuất làm trung tâm. Tuy nhiên, hệ sinh thái InfoFi hiện tại phải đối mặt với các tác dụng phụ về cấu trúc trong quá trình mã hóa sự chú ý, bao gồm chất lượng nội dung bị suy giảm và luồng thông tin bị lệch. Những tác dụng phụ này không phải là một hạn chế của mô hình mà là một tình huống khó xử phải gặp phải trong giai đoạn thiết kế ban đầu.
Mô hình đánh giá dựa trên phản hồi đơn giản cho thấy những hạn chế của nó, cũng như cấu trúc phần thưởng bị ảnh hưởng bởi các nguồn lực tiếp thị. Có một nhu cầu cấp thiết để cải thiện các hệ thống cần có khả năng đánh giá đúng chất lượng nội dung, cũng như các cơ chế điều chỉnh thuật toán dựa vào cộng đồng và cơ chế cân bằng cấp nền tảng. InfoFi nhằm mục đích tạo ra một hệ sinh thái nơi các thành viên có thể được khen thưởng công bằng khi tham gia sản xuất và phổ biến thông tin. Để đạt được mục tiêu này sẽ đòi hỏi những cải tiến kỹ thuật, cũng như khuyến khích sự tham gia của cộng đồng vào thiết kế.
Trong hệ sinh thái tiền điện tử, sự chú ý hoạt động giống như một đồng token. InfoFi là một thí nghiệm quan trọng trong việc thiết kế và vận hành cấu trúc kinh tế mới. Khi nó phát triển thành một cấu trúc nơi thông tin và hiểu biết có giá trị được chia sẻ, tiềm năng của nó mới có thể được phát huy đầy đủ. Kết quả của thí nghiệm này sẽ thúc đẩy quá trình phát triển của nền kinh tế lượng hóa thông tin trong thời đại số.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Nỗi khổ của InfoFi trong nền kinh tế chú ý
Tác giả: Jay Jo, Nghiên cứu Hổ
Biên dịch: AididiaoJP, Tin tức Foresight
TL;DR
Thời đại của sự chú ý chính là token
Sự chú ý đã trở thành một trong những tài nguyên khan hiếm nhất trong ngành công nghiệp hiện đại. Thời đại Internet tràn ngập thông tin, trong khi khả năng xử lý thông tin của con người lại cực kỳ hạn chế. Sự khan hiếm này đã thúc đẩy nhiều doanh nghiệp cạnh tranh gay gắt, khả năng giành được sự chú ý của người dùng đã trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi của doanh nghiệp.
Ngành công nghiệp tiền mã hóa đã cho thấy mức độ cạnh tranh về sự chú ý một cách cực đoan hơn. Tỷ lệ chiếm giữ sự chú ý đóng vai trò quan trọng trong việc định giá token và hình thành tính thanh khoản, điều này cũng trở thành yếu tố quyết định sự thành bại của dự án. Ngay cả những dự án dẫn đầu về công nghệ, nếu không thu hút được sự chú ý của thị trường, cũng thường bị thị trường loại bỏ.
Hiện tượng này bắt nguồn từ đặc điểm cấu trúc của thị trường tiền điện tử. Người dùng không chỉ là người tham gia mà còn là nhà đầu tư, và sự chú ý của họ trực tiếp dẫn đến việc mua token thực tế, do đó tạo ra nhu cầu và hiệu ứng mạng lớn hơn. Tính linh hoạt được tạo ra khi sự chú ý được tập trung và câu chuyện được xây dựng dựa trên tính linh hoạt đó. Những câu chuyện đã được thiết lập này sau đó thu hút sự chú ý mới và tạo thành một vòng tròn đạo đức thúc đẩy thị trường tiến lên.
InfoFi: Nỗ lực hệ thống hóa việc định giá token chú ý
Thị trường hoạt động dựa trên sự chú ý. Cấu trúc này đặt ra một câu hỏi quan trọng: ai thực sự có thể hưởng lợi từ sự chú ý này? Người dùng tạo sự chú ý thông qua các hoạt động cộng đồng và sáng tạo nội dung, nhưng những hành vi này rất khó đo lường và không có cơ chế khen thưởng trực tiếp rõ ràng. Cho đến nay, người dùng thông thường chỉ có thể kiếm được lợi ích gián tiếp bằng cách mua và bán token. Hiện tại không có cơ chế khen thưởng cho những người đóng góp thực sự tạo ra sự chú ý.
Mạng InfoFi của Kaito, nguồn: Kaito
InfoFi là một nỗ lực để giải quyết vấn đề này. InfoFi kết hợp thông tin với tài chính, tạo ra một cơ chế đánh giá đóng góp của người dùng dựa trên mức độ quan tâm do nội dung người dùng tạo ra (chẳng hạn như lượt xem, lượng bình luận và lượng chia sẻ) và gắn kết điều này với phần thưởng bằng token. Thành công của Kaito đã giúp cấu trúc này được lan rộng.
Kaito sử dụng các thuật toán AI để đánh giá hoạt động trên mạng xã hội, bao gồm những thứ như bài đăng và bình luận. Nền tảng cung cấp phần thưởng mã thông báo dựa trên điểm số. Nội dung do người dùng tạo càng thu hút được nhiều sự chú ý, dự án càng có thể tiếp xúc nhiều hơn. Capital coi trọng tâm này là một tín hiệu và sử dụng nó để đưa ra quyết định đầu tư. Khi sự chú ý tăng lên, nhiều vốn chảy vào dự án và phần thưởng cho những người tham gia cũng vậy. Các diễn viên, dự án và vốn làm việc cùng nhau thông qua dữ liệu chú ý như một phương tiện, tạo ra một vòng tròn đạo đức.
Mô hình InfoFi đã có những đóng góp nổi bật trong ba lĩnh vực chính.
Đầu tiên, nó định lượng các hoạt động đóng góp của người dùng với tiêu chí đánh giá không rõ ràng. Hệ thống điểm cho phép mọi người định nghĩa một cách có cấu trúc về đóng góp và giúp người dùng dự đoán những phần thưởng mà họ có thể nhận được thông qua các hành vi cụ thể, từ đó nâng cao tính bền vững và sự nhất quán trong việc tham gia của người dùng.
Thứ hai, InfoFi chuyển đổi sự chú ý từ một khái niệm trừu tượng thành dữ liệu có thể định lượng và có thể giao dịch, và sự tham gia của người dùng chuyển từ tiêu dùng đơn giản sang hoạt động hiệu quả. Hầu hết các tương tác trực tuyến hiện có liên quan đến đầu tư hoặc chia sẻ nội dung và các nền tảng kiếm tiền từ sự chú ý được tạo ra bởi các hoạt động này. InfoFi định lượng phản ứng thị trường của người dùng đối với nội dung này và đưa ra phần thưởng dựa trên dữ liệu này, dẫn đến hành động của người tham gia được coi là công việc hiệu quả. Sự thay đổi này mang đến cho người dùng vai trò của những người tạo ra giá trị mạng, không chỉ các thành viên cộng đồng.
Thứ ba, InfoFi đã giảm bớt rào cản trong việc sản xuất thông tin. Trước đây, các tài khoản lớn trên Twitter và các tài khoản của tổ chức chiếm ưu thế trong việc phân phối thông tin, và nhận được phần lớn sự chú ý và phần thưởng, trong khi giờ đây, người dùng bình thường sau khi thu hút một mức độ chú ý nhất định trên thị trường cũng có thể nhận được phần thưởng thực tế, tạo ra nhiều cơ hội tham gia hơn cho người dùng từ các nền tảng khác nhau.
Bẫy kinh tế chú ý do InfoFi gây ra
Mô hình InfoFi là một thí nghiệm thiết kế phần thưởng mới trong ngành công nghiệp tiền điện tử, nó định lượng đóng góp của người dùng và gắn nó với phần thưởng. Tuy nhiên, sự chú ý đã trở thành một giá trị quá tập trung, và các tác động phụ của nó cũng dần dần lộ diện.
Câu hỏi đầu tiên là sự cạnh tranh chú ý quá mức và sự suy giảm chất lượng nội dung. Khi sự chú ý trở thành tiêu chuẩn cho phần thưởng, mục đích của việc sáng tạo nội dung giờ đây đã chuyển từ việc cung cấp thông tin hoặc khuyến khích sự tham gia có ý nghĩa sang chỉ đơn giản là để nhận phần thưởng. Trong khi đó, AI sinh ra khiến việc sáng tạo nội dung trở nên dễ dàng hơn, nội dung hàng loạt thiếu thông tin hoặc cái nhìn thực sự nhanh chóng lan truyền. Những nội dung được gọi là "AI Slop" này đang lan rộng trong toàn bộ hệ sinh thái, từ đó gây ra mối lo ngại.
Cơ chế ồn ào, nguồn: Loud
Dự án Loud đã thể hiện rõ xu hướng này. Loud cố gắng đưa ra mô hình token hóa sự chú ý, nền tảng này chọn cách phân phối phần thưởng cho những người dùng hàng đầu nhận được sự chú ý nhiều nhất trong một khoảng thời gian cụ thể. Cấu trúc này rất thú vị về mặt thử nghiệm, nhưng sự chú ý lại trở thành tiêu chuẩn duy nhất để trao thưởng, điều này dẫn đến sự cạnh tranh quá mức giữa các người dùng, và gây ra sự sản xuất nội dung lặp lại kém chất lượng ồ ạt, cuối cùng dẫn đến hiện tượng đồng nhất hóa nội dung trong toàn bộ cộng đồng.
Nguồn thông tin: Kaito Mindshare
Câu hỏi thứ hai là về việc trung tâm hóa phần thưởng. Phần thưởng dựa trên sự chú ý bắt đầu tập trung vào các dự án hoặc chủ đề cụ thể, trong khi nội dung của các dự án khác thực sự bị động biến mất hoặc giảm từ thị trường, dữ liệu chia sẻ của Kaito rõ ràng chỉ ra điều này. Loud đã từng chiếm hơn 70% nội dung tiền điện tử trên Twitter, dẫn đầu dòng chảy thông tin trong hệ sinh thái. Khi phần thưởng tập trung vào sự chú ý, sự đa dạng nội dung sẽ giảm sút, và thông tin sẽ dần dần xoay quanh các dự án cung cấp phần thưởng token cao. Cuối cùng, quy mô ngân sách tiếp thị quyết định sức ảnh hưởng trong hệ sinh thái.
Giới hạn cấu trúc của InfoFi: Đánh giá và phân phối
4.1. Hạn chế của các phương pháp đánh giá nội dung đơn giản
Cấu trúc thưởng dựa trên sự chú ý đã đặt ra một vấn đề cơ bản: Nội dung nên được đánh giá như thế nào, và phần thưởng nên được phân phối ra sao? Hiện nay, hầu hết các nền tảng InfoFi đều dựa trên các chỉ số đơn giản (chẳng hạn như lượt xem, lượt thích và bình luận) để xác định giá trị của nội dung. Cấu trúc này giả định rằng "mức độ tham gia cao tương đương với nội dung tốt".
Nội dung có mức độ tham gia cao thực sự có thể có chất lượng thông tin hoặc hiệu quả truyền đạt tốt hơn, tuy nhiên cấu trúc này chủ yếu áp dụng cho nội dung rất chất lượng. Đối với hầu hết các nội dung trung bình và thấp, mối quan hệ giữa số lượng và chất lượng phản hồi vẫn chưa rõ ràng, dẫn đến hiện tượng nội dung có định dạng lặp lại và quá tích cực sẽ nhận được điểm số cao. Trong khi đó, nội dung trình bày nhiều góc nhìn khác nhau hoặc thảo luận về các chủ đề mới thì khó có được sự công nhận xứng đáng.
Việc giải quyết những vấn đề này cần một hệ thống đánh giá chất lượng nội dung hoàn thiện hơn. Tiêu chuẩn đánh giá chỉ dựa vào mức độ tham gia là cố định, trong khi giá trị nội dung có thể thay đổi theo thời gian hoặc môi trường. Chẳng hạn, AI có thể nhận diện nội dung có ý nghĩa, bên cạnh đó còn có thể giới thiệu phương pháp điều chỉnh thuật toán dựa trên cộng đồng. Phương pháp sau có thể áp dụng để cho phép thuật toán điều chỉnh tiêu chuẩn đánh giá dựa trên dữ liệu phản hồi từ người dùng được cung cấp định kỳ, từ đó giúp hệ thống đánh giá linh hoạt ứng phó với sự thay đổi.
4.2. Cấu trúc phần thưởng tập trung và nhu cầu cân bằng
Sự hạn chế trong việc đánh giá nội dung và vấn đề cấu trúc phần thưởng đồng thời tồn tại, cấu trúc phần thưởng cũng đã làm trầm trọng thêm sự thiên lệch trong dòng thông tin. Hệ sinh thái InfoFi hiện tại thường có mỗi dự án chạy một bảng xếp hạng riêng biệt, chúng sử dụng token của riêng mình để thưởng. Trong cấu trúc này, các dự án có ngân sách marketing lớn có thể thu hút nhiều nội dung hơn, sự chú ý của người dùng thường tập trung vào các dự án cụ thể.
Để giải quyết những vấn đề này, chúng ta cần điều chỉnh cấu trúc phân phối phần thưởng. Mỗi dự án có thể giữ phần thưởng của riêng mình và nền tảng có thể theo dõi sự tập trung nội dung trong thời gian thực và điều chỉnh nó bằng mã thông báo của nền tảng. Ví dụ: khi nội dung có thể quá tập trung vào một dự án cụ thể, phần thưởng token nền tảng có thể tạm thời giảm, trong khi các chủ đề có phạm vi tương đối thấp có thể nhận được thêm token nền tảng. Phần thưởng bổ sung cũng có sẵn cho nội dung bao gồm nhiều dự án. Điều này sẽ tạo ra một môi trường với các chủ đề và quan điểm đa dạng.
Đánh giá và thưởng là cốt lõi của cấu trúc InfoFi. Cách thức đánh giá nội dung quyết định dòng chảy thông tin trong hệ sinh thái, ai nhận được phần thưởng gì cũng rất quan trọng. Cấu trúc hiện tại dựa vào hệ thống đánh giá theo tiêu chuẩn đơn lẻ kết hợp với cấu trúc thưởng tập trung vào tiếp thị, thúc đẩy sự thống trị của sự chú ý, đồng thời cũng làm suy yếu tính đa dạng của thông tin. Sự linh hoạt của tiêu chí đánh giá là rất quan trọng cho việc vận hành bền vững, việc điều chỉnh cân bằng cấu trúc phân phối cũng là thách thức then chốt mà hệ sinh thái InfoFi phải đối mặt.
Kết luận
Thử nghiệm có cấu trúc của InfoFi nhằm định lượng sự chú ý và biến nó thành giá trị kinh tế, chuyển đổi cấu trúc tiêu thụ nội dung một chiều hiện có thành nền kinh tế có sự tham gia lấy nhà sản xuất làm trung tâm. Tuy nhiên, hệ sinh thái InfoFi hiện tại phải đối mặt với các tác dụng phụ về cấu trúc trong quá trình mã hóa sự chú ý, bao gồm chất lượng nội dung bị suy giảm và luồng thông tin bị lệch. Những tác dụng phụ này không phải là một hạn chế của mô hình mà là một tình huống khó xử phải gặp phải trong giai đoạn thiết kế ban đầu.
Mô hình đánh giá dựa trên phản hồi đơn giản cho thấy những hạn chế của nó, cũng như cấu trúc phần thưởng bị ảnh hưởng bởi các nguồn lực tiếp thị. Có một nhu cầu cấp thiết để cải thiện các hệ thống cần có khả năng đánh giá đúng chất lượng nội dung, cũng như các cơ chế điều chỉnh thuật toán dựa vào cộng đồng và cơ chế cân bằng cấp nền tảng. InfoFi nhằm mục đích tạo ra một hệ sinh thái nơi các thành viên có thể được khen thưởng công bằng khi tham gia sản xuất và phổ biến thông tin. Để đạt được mục tiêu này sẽ đòi hỏi những cải tiến kỹ thuật, cũng như khuyến khích sự tham gia của cộng đồng vào thiết kế.
Trong hệ sinh thái tiền điện tử, sự chú ý hoạt động giống như một đồng token. InfoFi là một thí nghiệm quan trọng trong việc thiết kế và vận hành cấu trúc kinh tế mới. Khi nó phát triển thành một cấu trúc nơi thông tin và hiểu biết có giá trị được chia sẻ, tiềm năng của nó mới có thể được phát huy đầy đủ. Kết quả của thí nghiệm này sẽ thúc đẩy quá trình phát triển của nền kinh tế lượng hóa thông tin trong thời đại số.