Orijinal başlık: "Dikkat Ekonomisinde InfoFi İkilemi"

Orijinal kaynak: Tiger Research Reports

Önemli noktalar

· InfoFi, kullanıcı dikkatini ve etkinliğini ölçmek ve bunu ödüllerle ilişkilendirmek için yapılandırılmış bir girişimdir.

· Ancak, şu anda azalan içerik kalitesi ve merkezi ödüller de dahil olmak üzere bazı yapısal sorunlar bulunmaktadır.

· Bunlar InfoFi modelinin sınırlamaları değil, acilen iyileştirilmesi gereken değerlendirme kriterleri ve ödül dağıtım yöntemlerindeki tasarım sorunlarıdır.

1. Dikkatin bir token olarak dönemi

Dikkat, modern endüstrideki en kıt kaynaklardan biri haline geldi.İnternet çağında, bilgi akışı artarken, insanların bilgiyi işleme yeteneği son derece sınırlıdır.Bu kıtlık, birçok şirketi sert bir şekilde rekabet etmeye yöneltti ve kullanıcı dikkatini çekmek için rekabet etme yeteneği, şirketler için temel bir rekabet avantajı haline geldi.

Kripto endüstrisi, dikkat için rekabetin derecesini daha aşırı bir biçimde göstermektedir. Dikkat payı, bir projenin başarısını veya başarısızlığını belirlemede önemli bir faktör haline gelen token fiyatlandırmasında ve likidite oluşumunda önemli bir rol oynar. Teknolojik olarak gelişmiş projeler bile, piyasanın dikkatini çekmeyi başaramazlarsa genellikle piyasa tarafından elenir.

Bu olgu, kripto piyasasının yapısal özelliklerinden kaynaklanmaktadır. Kullanıcılar yalnızca katılımcı değil, aynı zamanda yatırımcıdır ve dikkatleri doğrudan tokenlerin gerçek satın alımlarına yol açarak daha fazla talep ve ağ etkileri yaratır. Dikkatin yoğunlaştığı yerde likidite yaratılır ve anlatılar bu likidite temelinde gelişir. Bu yerleşik anlatılar daha sonra yeni ilgi çeker ve piyasa gelişimini yönlendirmek için erdemli bir döngü oluşturur.

2. InfoFi: Dikkatin tokenleştirilmesine yönelik sistematik bir girişim

Piyasa, dikkat temelinde işler. Bu yapı önemli bir soruyu gündeme getirir: Bu ilgiden gerçekten kim faydalanabilir? Kullanıcılar topluluk etkinlikleri ve içerik oluşturma yoluyla ilgi yaratır, ancak bu davranışları ölçmek zordur ve net bir doğrudan ödül mekanizması yoktur. Şimdiye kadar, sıradan kullanıcılar yalnızca token alıp satarak dolaylı faydalar elde edebilmektedir. Gerçekten ilgi yaratan katkıda bulunanlar için şu anda bir ödül mekanizması bulunmamaktadır.

Kaito'nun InfoFi Ağı, kaynak: Kaito

InfoFi bu sorunu çözmeye yönelik bir girişimdir. InfoFi, kullanıcıların içerikleri (görüntülemeler, yorumlar ve paylaşımlar gibi) tarafından oluşturulan ilgiye göre katkılarını değerlendiren ve bunları token ödüllerine bağlayan bir mekanizma oluşturmak için bilgiyi finansla birleştirir. Kaito'nun başarısı bu yapıyı yaygınlaştırmıştır.

Kaito, gönderiler ve yorumlar dahil olmak üzere sosyal medya etkinliklerini yapay zeka algoritmaları aracılığıyla değerlendirir. Platform, puana göre token ödülleri sağlar. Kullanıcı tarafından oluşturulan bir içerik ne kadar fazla ilgi görürse, proje o kadar fazla görünürlük elde edebilir. Sermaye bu ilgiyi bir sinyal olarak görür ve yatırım kararları almak için kullanır. Dikkat arttıkça projeye daha fazla sermaye akar ve katılımcılar için ödüller buna göre artar. Katılımcılar, projeler ve sermaye, bir ortam olarak dikkat verileri aracılığıyla birlikte çalışarak erdemli bir döngü oluşturur.

InfoFi modeli üç temel alanda olağanüstü katkılarda bulunmuştur.

İlk olarak, değerlendirme kriterlerinin belirsiz olduğu durumlarda kullanıcı katkı faaliyetlerini nicelleştirir. Puan sistemi, insanların katkıları yapılandırılmış bir şekilde tanımlamalarına olanak tanır ve kullanıcıların belirli davranışlar için hangi ödülleri alabileceklerini tahmin etmelerine yardımcı olur, böylece kullanıcı katılımının sürdürülebilirliğini ve tutarlılığını iyileştirir.

İkinci olarak, InfoFi dikkati soyut bir kavramdan nicelleştirilebilir ve alınıp satılabilir verilere ve kullanıcı katılımını basit tüketimden üretken faaliyetlere dönüştürür. Mevcut çevrimiçi katılımın çoğu yatırım veya içerik paylaşımını içerir ve platformlar bu faaliyetler tarafından oluşturulan ilgi yoluyla para kazanır. InfoFi, kullanıcıların bu içeriklere olan piyasa tepkisini nicelleştirir ve bu verilere göre ödüller verir, bunun sonucunda katılımcıların davranışları üretken çalışma olarak kabul edilir. Bu değişim, kullanıcılara yalnızca topluluk üyeleri değil, ağ değeri yaratıcıları rolünü verir.

Üçüncü olarak, InfoFi bilgi üretimi için eşiği düşürür. Geçmişte, Twitter etkileyicileri ve kurumsal hesaplar bilgi dağıtımına hakimdi ve ilgi ve ödüllerin çoğunu işgal ediyordu, ancak artık sıradan kullanıcılar da belirli bir düzeyde pazar ilgisi kazandıktan sonra somut ödüller alabilir ve bu da farklı geçmişlere sahip kullanıcıların katılımı için daha fazla fırsat yaratır.

3. InfoFi'nin neden olduğu dikkat ekonomisi tuzağı

InfoFi modeli, kullanıcı katkılarını ölçen ve bunları ödüllerle ilişkilendiren kripto endüstrisindeki yeni bir ödül tasarımı deneyidir. Ancak dikkat aşırı merkezileştirilmiş bir değer haline geldi ve yan etkileri giderek ortaya çıkıyor.

İlk sorun, dikkat için aşırı rekabet ve içerik kalitesindeki düşüştür. Dikkat ödüller için standart haline geldiğinde, içerik oluşturmanın amacı artık bilgi sağlamaktan veya anlamlı katılımı teşvik etmekten yalnızca ödüllere doğru kayıyor. Üretken AI, içerik oluşturmayı kolaylaştırıyor ve gerçek bilgi veya içgörülerden yoksun içerik grupları hızla yayılıyor. "Yapay Zeka Çöplüğü" adı verilen bu içerikler ekosistemde yayılıyor ve endişeye yol açıyor.

Loud Mekanizması, Kaynak: Loud

Loud projesi bu eğilimi açıkça göstermektedir. Loud, dikkati tokenleştirmeye çalışır ve platform, belirli bir zaman diliminde en fazla dikkati alan en iyi kullanıcılara ödül dağıtmayı seçer. Bu yapı deneysel olarak ilginçtir, ancak dikkat ödüller için tek ölçüt haline gelmiştir ve bu da kullanıcılar arasında aşırı rekabete yol açmış ve çok miktarda tekrarlanan düşük kaliteli içerik üretilmesini tetiklemiştir ve sonuçta tüm toplulukta içerik homojenleşmesine yol açmıştır.

Kaynak: Kaito Mindshare

İkinci sorun ise ödül merkezileşmesidir. Dikkat tabanlı ödüller belirli projelere veya konulara odaklanmaya başlar ve diğer projelerin içerikleri aslında pasif bir şekilde piyasadan kaybolur veya azalır; bu da Kaito'nun paylaşılan verileriyle açıkça gösterilmiştir. Bir noktada Loud, Twitter'daki kripto içeriğinin %70'inden fazlasını oluşturuyordu ve ekosistem içindeki bilgi akışına hakim oluyordu. Ödüller dikkat üzerine odaklandığında, içerik çeşitliliği azalır ve yüksek token ödülleri sunan projeler etrafında bilgi kademeli olarak üretilir. Sonuç olarak, pazarlama bütçesinin boyutu ekosistem içindeki etkiyi belirler.

4. InfoFi'nin yapısal sınırlamaları: değerlendirme ve dağıtım

4.1. Basit içerik değerlendirme yöntemlerinin sınırlamaları

Dikkat merkezli ödül yapısı temel bir soruyu gündeme getiriyor: içerik nasıl değerlendirilmeli ve ödüller nasıl dağıtılmalıdır? Günümüz InfoFi platformlarının çoğu, içerik değerini görüntüleme, beğeni ve yorum gibi basit metriklere göre değerlendiriyor. Bu yapı, "yüksek etkileşimin iyi içerik anlamına geldiğini" varsayar.

Yüksek etkileşime sahip içerikler gerçekten daha iyi bilgi kalitesine veya iletim etkilerine sahip olabilir, ancak bu yapı esas olarak çok yüksek kaliteli içerikler için geçerlidir. Çoğu düşük ve orta düzey içerik için, geri bildirimin niceliği ve niteliği arasındaki ilişki belirsizdir ve bu da tekrarlayan formatlar ve yüksek puanlar alan aşırı olumlu içeriklerle sonuçlanır. Aynı zamanda, çeşitli bakış açıları sunan veya yeni konuları araştıran içeriklerin hak ettiği takdiri alması pek olası değildir.

Bu sorunları çözmek için daha eksiksiz bir içerik kalitesi değerlendirme sistemi gerekir. Tamamen etkileşime dayalı değerlendirme kriterleri sabittir, içerik değeri ise zamanla veya ortamda meydana gelen değişikliklerle değişir. Örneğin, yapay zeka anlamlı içerikleri belirleyebilir ve topluluk tabanlı algoritma ayarlama yöntemleri de tanıtılabilir. İkincisi, algoritmanın düzenli olarak sağlanan kullanıcı geri bildirim verilerine göre değerlendirme kriterlerini ayarlamasına izin vererek değerlendirme sisteminin değişikliklere esnek bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olabilir.

4.2. Ödül Yapısı Konsantrasyonu ve Denge İhtiyacı

İçerik değerlendirmesinin sınırlamaları, bilgi akışı önyargısını da şiddetlendiren ödül yapısı sorunuyla birlikte var olur. Mevcut InfoFi ekosistemi, genellikle ödüller için kendi tokenlarını kullanan her proje için ayrı bir liderlik tablosu çalıştırır. Bu yapı altında, büyük pazarlama bütçelerine sahip projeler daha fazla içerik çekebilir ve kullanıcıların dikkati belirli projelere odaklanma eğilimindedir.

Bu sorunları çözmek için ödül dağıtım yapısının ayarlanması gerekir. Her proje kendi ödüllerini koruyabilir ve platform, içerik konsantrasyonunu gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve ayarlamak için platform tokenlarını kullanabilir. Örneğin, içerik belirli bir projeye çok yoğunlaştığında, platform token ödülü geçici olarak azaltılabilir ve nispeten düşük kapsama sahip konular ek platform tokenları alabilir. Birden fazla projeyi kapsayan içerikler de ek ödüller alabilir. Bu, çeşitli konu ve bakış açılarına sahip bir ortam yaratacaktır.

Değerlendirme ve ödüller, InfoFi'nin yapısının özünü oluşturur. İçeriğin nasıl değerlendirildiği, ekosistemin bilgi akışını belirler ve kimin hangi ödülleri alacağı da önemlidir. Mevcut yapı, dikkatin hakimiyetini hızlandırırken aynı zamanda bilgi çeşitliliğini zayıflatan pazarlama merkezli bir ödül yapısıyla birleştirilmiş tek standartlı bir değerlendirme sistemine dayanmaktadır. Değerlendirme standartlarının esnekliği, sürdürülebilir operasyonlar için elzemdir ve dağıtım yapısının dengeli bir şekilde ayarlanması da InfoFi ekosisteminin karşı karşıya olduğu temel bir zorluktur.

5. Sonuç

InfoFi'nin yapılandırılmış deneyi, dikkati ölçmeyi ve onu ekonomik değere dönüştürmeyi, mevcut tek yönlü içerik tüketim yapısını büyük önem taşıyan üretici merkezli katılımcı bir ekonomiye dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Ancak, mevcut InfoFi ekosistemi, dikkat belirteçleştirme sürecinde içerik kalitesinin düşmesi ve bilgi akışının sapması gibi yapısal yan etkilerle karşı karşıyadır. Bu yan etkiler, model sınırlamalarından ziyade ilk tasarım aşamasında bir ikilemdir.

Basit geri bildirime dayalı değerlendirme modeli sınırlamalarını ortaya koyar ve pazarlama kaynaklarından etkilenen ödül yapısı da sorunları ortaya koyar. İçeriğin kalitesini doğru bir şekilde değerlendirebilen sistemin yanı sıra topluluk tabanlı bir algoritma ayarlama mekanizması ve platform düzeyinde bir denge ayarlama mekanizmasının acilen iyileştirilmesi gerekmektedir. InfoFi, üyelerin bilgi üretimi ve yayılımına katılımları için adil ödüller alabilecekleri bir ekosistem yaratmayı amaçlamaktadır. Bu hedefe ulaşmak için teknolojik iyileştirmelere ihtiyaç duyulmaktadır ancak aynı zamanda tasarımda topluluk katılımının teşvik edilmesi de gerekmektedir.

Kripto ekosisteminde dikkat bir token gibi çalışır. InfoFi, yeni bir ekonomik yapı tasarlamak ve işletmek için önemli bir deneydir. Potansiyeli ancak değerli bilgi ve içgörülerin paylaşılabileceği bir yapıya dönüştüğünde tam olarak gerçekleştirilebilir. Bu deneyin sonuçları dijital çağda bilgi niceliksel ekonomisinin gelişimini hızlandıracaktır.

Orijinal bağlantı

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia