Tác giả gốc: Jay Jo, Tiger Research
Bản dịch gốc: AididiaoJP, Foresight News
Tóm lại
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 chất lượng nội dung giảm sút và tập trung phần thưởng.
Đây không phải là những hạn chế của mô hình InfoFi mà là những vấn đề về thiết kế trong tiêu chí đánh giá và phương pháp phân phối phần thưởng, cần được cải thiện khẩn cấp.
Thời đại của sự chú ý như một biểu tượng
Sự chú ý đã trở thành một trong những nguồn lực khan hiếm nhất trong ngành công nghiệp hiện đại. Trong thời đại Internet, thông tin tràn ngập, nhưng con người lại có khả năng xử lý thông tin cực kỳ hạn chế. Sự khan hiếm này đã thúc đẩy nhiều công ty cạnh tranh quyết liệt và khả năng cạnh tranh để thu hút sự chú ý của người dùng đã trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi của các công ty.
Ngành công nghiệp tiền điện tử đã chứng minh mức độ cạnh tranh để thu hút sự chú ý ở một hình thức cực đoan hơn. Chia sẻ sự chú ý đóng vai trò quan trọng trong việc định giá token và hình thành thanh khoản, đây đã trở thành yếu tố chính quyết định sự thành công hay thất bại của một dự án. Ngay cả các dự án tiên tiến về mặt công nghệ cũng thường bị thị trường loại bỏ nếu chúng không thu hút được sự chú ý của thị trường.
Hiện tượng này bắt nguồn từ đặc điểm cấu trúc của thị trường tiền mã hóa. 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, tạo ra nhu cầu và hiệu ứng mạng lớn hơn. Khi sự chú ý được tập trung, tính thanh khoản được tạo ra và các câu chuyện phát triển trên tính thanh khoản này. Những câu chuyện đã được thiết lập này sau đó thu hút sự chú ý mới và hình thành một vòng tròn lành mạnh thúc đẩy sự phát triển của thị trường.
InfoFi: Một nỗ lực có hệ thống để mã hóa sự chú ý
Thị trường hoạt động dựa trên sự chú ý. Cấu trúc này đặt ra một câu hỏi quan trọng: ai thực sự được hưởng lợi từ sự chú ý này? Người dùng tạo ra sự chú ý thông qua các hoạt động cộng đồng và sáng tạo nội dung, nhưng những hành vi này rất khó để đo lường và không có cơ chế khen thưởng trực tiếp rõ ràng. Cho đến nay, người dùng thông thường chỉ có thể đạt 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 nỗ lực giải quyết vấn đề này. InfoFi kết hợp thông tin với tài chính, tạo ra cơ chế đánh giá đóng góp của người dùng dựa trên sự chú ý mà nội dung của họ tạo ra (như lượt xem, bình luận và chia sẻ) và liên kết chúng với phần thưởng token. Thành công của Kaito đã khiến cấu trúc này được lan truyền rộng rãi.
Kaito sử dụng thuật toán AI để đánh giá các hoạt động trên phương tiện truyền thông xã hội, bao gồm các bài đăng và bình luận. Nền tảng này cung cấp phần thưởng token dựa trên điểm số. Nội dung do người dùng tạo ra càng thu hút được nhiều sự chú ý thì dự án càng có thể được tiếp xúc nhiều hơn. Vốn coi sự chú ý này là một tín hiệu và sử dụng nó để đưa ra quyết định đầu tư. Khi sự chú ý tăng lên, nhiều vốn hơn sẽ chảy vào dự án và phần thưởng cho những người tham gia cũng tăng lên. Người tham gia, dự án và vốn làm việc cùng nhau thông qua dữ liệu sự chú ý như một phương tiện, tạo thành một vòng tròn đức hạnh.
Mô hình InfoFi có những đóng góp nổi bật trong ba lĩnh vực chính.
Đầu tiên, nó định lượng các hoạt động đóng góp của người dùng khi tiêu chí đánh giá không rõ ràng. Hệ thống dựa trên điểm cho phép mọi người xác định các đóng góp theo cách có cấu trúc và giúp người dùng dự đoán phần thưởng họ có thể nhận được cho các hành vi cụ thể, do đó cải thiện tính bền vững và tính nhất quán của sự 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 giao dịch được, và sự tham gia của người dùng từ việc tiêu dùng đơn giản thành các hoạt động có hiệu quả. Hầu hết các hoạt động tham gia trực tuyến hiện có đều liên quan đến đầu tư hoặc chia sẻ nội dung, và các nền tảng kiếm tiền từ sự chú ý do các hoạt động này tạo ra. InfoFi định lượng phản ứng của thị trường đối với những nội dung này và đưa ra phần thưởng dựa trên dữ liệu này, dẫn đến hành vi của những người tham gia được coi là công việc có hiệu quả. Sự chuyển đổi này trao cho người dùng vai trò là người tạo ra giá trị mạng, thay vì chỉ là thành viên cộng đồng.
Thứ ba, InfoFi hạ thấp ngưỡng sản xuất thông tin. Trước đây, những người có sức ảnh hưởng trên Twitter và các tài khoản của tổ chức thống trị việc phân phối thông tin và chiếm phần lớn sự chú ý và phần thưởng, nhưng hiện nay, người dùng bình thường cũng có thể nhận được phần thưởng hữu hình sau khi đạt được một mức độ chú ý nhất định trên thị trường, tạo ra nhiều cơ hội hơn cho người dùng từ các nền tảng khác nhau tham gia.
Cái bẫy kinh tế chú ý do InfoFi gây ra
Mô hình InfoFi là một thử nghiệm thiết kế phần thưởng mới trong ngành công nghiệp tiền điện tử, định lượng đóng góp của người dùng và liên kết chúng với phần thưởng. Tuy nhiên, sự chú ý đã trở thành một giá trị quá tập trung và các tác dụng phụ của nó đang dần xuất hiện.
Vấn đề đầu tiên là sự cạnh tranh quá mức để thu hút sự chú ý và sự suy giảm chất lượng nội dung. Khi sự chú ý trở thành tiêu chí để được khen thưởng, mục đích tạo nội dung giờ đây chuyển từ cung cấp thông tin hoặc khuyến khích sự tham gia có ý nghĩa sang chỉ để được khen thưởng. Trong khi AI tạo ra giúp việc tạo nội dung dễ dàng hơn, thì các lô nội dung thiếu thông tin thực tế hoặc hiểu biết sâu sắc lại lan truyền nhanh chóng. Những nội dung được gọi là AI Slop này đang lan truyền khắp hệ sinh thái, gây ra mối lo ngại.
Cơ chế Loud, nguồn: Loud
Dự án Loud thể hiện rõ xu hướng này. Loud cố gắng mã hóa sự chú ý và nền tảng này chọn cách phân phối phần thưởng cho những người dùng hàng đầu nhận được nhiều sự chú ý nhất trong một khoảng thời gian cụ thể. Cấu trúc này rất thú vị khi thử nghiệm, nhưng sự chú ý trở thành tiêu chí duy nhất để nhận phần thưởng, dẫn đến sự cạnh tranh quá mức giữa những người dùng và kích hoạt việc tạo ra một lượng lớn nội dung trùng lặp chất lượng thấp, cuối cùng dẫn đến sự đồng nhất nội dung trong toàn bộ cộng đồng.
Nguồn: Kaito Mindshare
Vấn đề thứ hai là tập trung phần thưởng. Phần thưởng dựa trên sự chú ý bắt đầu tập trung vào các dự án hoặc chủ đề cụ thể và nội dung từ các dự án khác thực sự biến mất hoặc giảm dần khỏi thị trường, điều này được thể hiện rõ qua dữ liệu chia sẻ của Kaito. Loud từng chiếm hơn 70% nội dung tiền điện tử trên Twitter, thống trị luồng thông tin trong hệ sinh thái. Khi phần thưởng tập trung vào sự chú ý, tính đa dạng của nội dung giảm dần và thông tin dần xoay quanh các dự án cung cấp phần thưởng token cao. Cuối cùng, quy mô của ngân sách tiếp thị quyết định ảnh hưởng trong hệ sinh thái.
Những hạn chế về mặt cấu trúc của InfoFi: Đánh giá và phân phối
Những hạn chế của các phương pháp tiếp cận đơn giản để đánh giá nội dung
Cấu trúc phần thưởng tập trung vào sự chú ý đặt ra một câu hỏi cơ bản: Nội dung nên được đánh giá như thế nào và phần thưởng nên được phân phối như thế nào? Hiện tại, hầu hết các nền tảng InfoFi đánh giá giá trị nội dung dựa trên các số liệu đơn giản như lượt xem, lượt thích và bình luận. Cấu trúc này cho rằng mức độ tương tác cao tương đương với nội dung tốt.
Nội dung có mức độ tương tác cao thực sự có thể có chất lượng thông tin hoặc khả năng truyền tải tốt hơn, nhưng cấu trúc này chủ yếu áp dụng cho nội dung chất lượng rất cao. Đối với hầu hết nội dung trung bình và thấp, mối quan hệ giữa số lượng phản hồi và chất lượng không rõ ràng, dẫn đến các định dạng lặp lại và nội dung quá tích cực nhận được điểm cao. Đồng thời, nội dung trình bày các quan điểm đa dạng hoặc khám phá các chủ đề mới khó có thể nhận được sự công nhận xứng đáng.
Giải quyết những vấn đề này đòi hỏi một hệ thống đánh giá chất lượng nội dung hoàn thiện hơn. Các tiêu chí đánh giá chỉ dựa trên sự tương tác là cố định, trong khi giá trị của nội dung thay đổi theo thời gian hoặc trong các môi trường khác nhau. Ví dụ, AI có thể xác định nội dung có ý nghĩa và các phương pháp điều chỉnh thuật toán dựa trên cộng đồng cũng có thể được giới thiệu. Phương pháp sau có thể giúp hệ thống đánh giá phản ứng linh hoạt với các thay đổi bằng cách cho phép thuật toán điều chỉnh các tiêu chí đánh giá dựa trên dữ liệu phản hồi của người dùng được cung cấp thường xuyên.
Tập trung cấu trúc phần thưởng và nhu cầu cân bằng
Những hạn chế của việc đánh giá nội dung cùng tồn tại với vấn đề về cấu trúc phần thưởng, điều này cũng làm trầm trọng thêm sự thiên vị về luồng thông tin. Hệ sinh thái InfoFi hiện tại thường chạy các bảng xếp hạng riêng cho từng dự án, sử dụng mã thông báo riêng của họ để làm phần thưởng. Theo cấu trúc này, các dự án có ngân sách tiếp thị lớn có thể thu hút nhiều nội dung hơn và sự chú ý của người dùng có xu hướng tập trung vào các dự án cụ thể.
Để giải quyết những vấn đề này, cần điều chỉnh cấu trúc phân phối phần thưởng. Mỗi dự án có thể giữ phần thưởng riêng và nền tảng có thể theo dõi mức độ tập trung nội dung theo thời gian thực và sử dụng mã thông báo nền tảng để thực hiện điều chỉnh. Ví dụ: khi nội dung có thể quá tập trung vào một dự án cụ thể, phần thưởng mã thông báo nền tảng có thể tạm thời giảm và các chủ đề có phạm vi phủ sóng tương đối thấp có thể nhận được thêm mã thông báo nền tảng. Nội dung bao gồm nhiều dự án cũng có thể nhận được thêm phần thưởng. Điều này sẽ tạo ra một môi trường với nhiều chủ đề và góc nhìn đa dạng.
Đánh giá và phần thưởng tạo nên cốt lõi của cấu trúc InfoFi. Cách đánh giá nội dung quyết định luồng thông tin của hệ sinh thái và ai nhận được loại phần thưởng nào cũng rất quan trọng. Cấu trúc hiện tại dựa trên hệ thống đánh giá tiêu chuẩn duy nhất kết hợp với cấu trúc phần thưởng tập trung vào tiếp thị, giúp tăng tốc sự thống trị của sự chú ý đồng thời làm suy yếu tính đa dạng của thông tin. Tính linh hoạt trong tiêu chí đánh giá là điều cần thiết cho hoạt động bền vững và việc điều chỉnh cân bằng cấu trúc phân phối cũng là một thách thức chính mà hệ sinh thái InfoFi phải đối mặt.
Phần kết luận
Thí nghiệm có cấu trúc của InfoFi nhằm mục đích định lượng sự chú ý và chuyển đổi nó thành giá trị kinh tế, chuyển đổi cấu trúc tiêu thụ nội dung một chiều hiện có thành nền kinh tế tham gia lấy nhà sản xuất làm trung tâm, có ý nghĩa to lớn. Tuy nhiên, hệ sinh thái InfoFi hiện tại phải đối mặt với các tác dụng phụ về mặt cấu trúc trong quá trình mã hóa sự chú ý, bao gồm sự suy giảm chất lượng nội dung và sự sai lệch của luồng thông tin. Những tác dụng phụ này là một tình huống khó xử trong giai đoạn thiết kế ban đầu hơn là một hạn chế của mô hình.
Mô hình đánh giá dựa trên phản hồi đơn giản đã bộc lộ những hạn chế của nó, và cấu trúc phần thưởng bị ảnh hưởng bởi các nguồn lực tiếp thị cũng đã bộc lộ những vấn đề. Có một nhu cầu cấp thiết là phải cải thiện hệ thống có thể đánh giá đúng chất lượng nội dung, cũng như cơ chế điều chỉnh thuật toán dựa trên cộng đồng và cơ chế điều chỉnh cân bằng cấp nền tảng. InfoFi hướng đến mục tiêu tạo ra một hệ sinh thái nơi các thành viên có thể nhận được phần thưởng công bằng bằng cách tham gia vào việc sản xuất và phổ biến thông tin. Để đạt được mục tiêu này, cần có những cải tiến về mặt kỹ thuật và cũng cần khuyến khích cộng đồng tham gia vào quá trình thiết kế.
Trong hệ sinh thái tiền mã hóa, sự chú ý hoạt động như một token. InfoFi là một thử nghiệm quan trọng trong việc thiết kế và vận hành một cấu trúc kinh tế mới. Tiềm năng của nó chỉ có thể được hiện thực hóa hoàn toàn khi nó phát triển thành một cấu trúc mà thông tin và hiểu biết có giá trị có thể được chia sẻ. Kết quả của thử nghiệm này sẽ thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế định lượng thông tin trong thời đại kỹ thuật số.
