معضلة InfoFi في اقتصاد الاهتمام

المؤلف: جاي جو، تايجر ريسيرش؛ المترجم: AididiaoJP، Foresight News

TL;DR

• InfoFi هي محاولة منظمة لقياس اهتمام المستخدم ونشاطه وربطه بالمكافآت.

• تعاني InfoFi حاليًا من بعض المشكلات الهيكلية، بما في ذلك انخفاض جودة المحتوى والمكافآت المركزية.

• هذه ليست قيودًا على نموذج InfoFi نفسه، ولكنها مشكلات تصميم معايير التقييم وطرق توزيع المكافآت، والتي تحتاج إلى تحسين بشكل عاجل.

عصر الاهتمام كرمز

أصبح الاهتمام أحد أكثر الموارد ندرة في الصناعة الحديثة. في عصر الإنترنت، تتدفق المعلومات بغزارة، لكن قدرة الإنسان على معالجتها محدودة للغاية. وقد دفع هذا الندرة العديد من الشركات إلى التنافس بشراسة، وأصبحت القدرة على جذب انتباه المستخدمين ميزة تنافسية أساسية للشركات. وقد أظهرت صناعة العملات المشفرة درجة التنافس على جذب الانتباه بشكل أكثر تطرفًا. تلعب حصة الاهتمام دورًا مهمًا في تسعير الرموز وتكوين السيولة، والتي أصبحت عاملًا رئيسيًا في تحديد نجاح أو فشل أي مشروع. حتى المشاريع المتقدمة تقنيًا غالبًا ما تُستبعد من السوق إذا لم تجذب انتباهه. تنبع هذه الظاهرة من الخصائص الهيكلية لسوق العملات المشفرة. فالمستخدمون ليسوا مشاركين فحسب، بل مستثمرين أيضًا، ويؤدي اهتمامهم مباشرةً إلى عمليات شراء فعلية للرموز، مما يؤدي إلى زيادة الطلب وتأثيرات شبكية أكبر. وحيثما يتركز الاهتمام، تنشأ السيولة، وتتطور السرديات حول هذه السيولة. هذه السرديات الراسخة تجذب اهتمامًا جديدًا وتُشكل حلقةً فعّالة تُحفّز تطوير السوق.

إنفوفاي: محاولة منهجية لإضفاء طابع رمزي على الاهتمام

يعتمد السوق على الاهتمام. يثير هذا الهيكل سؤالًا محوريًا: من يستفيد حقًا من هذا الاهتمام؟ يُولّد المستخدمون الاهتمام من خلال أنشطة المجتمع وإنشاء المحتوى، ولكن يصعب قياس هذه السلوكيات، ولا توجد آلية واضحة لمكافأة مباشرة. حتى الآن، لا يمكن للمستخدمين العاديين الحصول على فوائد غير مباشرة إلا من خلال شراء وبيع الرموز. ولا توجد حاليًا آلية مكافأة للمساهمين الذين يُولّدون الاهتمام بالفعل. شبكة إنفوفاي من كايتو، المصدر: كايتو.

شبكة إنفوفاي من كايتو، المصدر: كايتو

إنفوفاي هي محاولة لحل هذه المشكلة. تجمع إنفوفاي بين المعلومات والتمويل، مما يُنشئ آلية لتقييم مساهمات المستخدمين بناءً على الاهتمام الذي يُولّده محتواهم (مثل المشاهدات والتعليقات والمشاركات) وربطها بمكافآت رمزية. وقد أدى نجاح كايتو إلى انتشار هذه البنية على نطاق واسع.

تُقيّم كايتو أنشطة وسائل التواصل الاجتماعي، بما في ذلك المنشورات والتعليقات، من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي. وتُقدم المنصة مكافآت رمزية بناءً على النتيجة. كلما زاد الاهتمام الذي يجذبه المحتوى الذي يُنتجه المستخدمون، زاد انتشار المشروع. يعتبر رأس المال هذا الاهتمام مؤشرًا ويتخذ قرارات الاستثمار بناءً عليه. ومع تزايد الاهتمام، يتدفق المزيد من رأس المال إلى المشروع، وتزداد مكافآت المشاركين تبعًا لذلك. يعمل المشاركون والمشاريع ورأس المال معًا من خلال بيانات الاهتمام كوسيلة، مُشكلين حلقةً فعّالة. قدّم نموذج InfoFi مساهماتٍ بارزة في ثلاثة مجالات رئيسية. أولًا، يُحدد أنشطة مساهمة المستخدم كميًا عندما تكون معايير التقييم غير واضحة. يسمح النظام القائم على النقاط للأشخاص بتحديد المساهمات بطريقة منظمة، ويساعد المستخدمين على التنبؤ بالمكافآت التي يمكنهم الحصول عليها مقابل سلوكيات محددة، مما يُحسّن استدامة مشاركة المستخدم واتساقها. ثانيًا، يُحوّل InfoFi الاهتمام من مفهوم مُجرّد إلى بيانات قابلة للقياس والتداول، ومشاركة المستخدم من مجرد استهلاك إلى أنشطة إنتاجية. تتضمن معظم المشاركات الحالية عبر الإنترنت استثمار المحتوى أو مشاركته، وتجني المنصات أرباحًا من الاهتمام الذي تولده هذه الأنشطة. تقيس InfoFi استجابة السوق للمستخدمين لهذه المحتويات، وتُقدم مكافآت بناءً على هذه البيانات، مما يجعل سلوك المشاركين يُعتبر عملاً منتجًا. يمنح هذا التحول المستخدمين دور صانعي قيمة الشبكة، بدلًا من مجرد أعضاء في المجتمع.

ثالثًا، تُخفّض InfoFi عتبة إنتاج المعلومات. في الماضي، كانت حسابات تويتر الكبيرة والمؤسسية تهيمن على توزيع المعلومات وتستحوذ على معظم الاهتمام والمكافآت، أما الآن، فيمكن للمستخدمين العاديين أيضًا الحصول على مكافآت ملموسة بعد اكتساب قدر معين من اهتمام السوق، مما يوفر المزيد من الفرص للمستخدمين من مختلف الخلفيات للمشاركة.

فخ اقتصاد الاهتمام الذي تسببه InfoFi

يُعدّ نموذج InfoFi تجربة جديدة لتصميم المكافآت في قطاع العملات المشفرة، حيث يُحدد مساهمات المستخدمين ويربطها بالمكافآت. ومع ذلك، أصبح الاهتمام قيمةً مركزيةً مفرطة، وآثاره الجانبية آخذةٌ في الظهور تدريجيًا.

المشكلة الأولى هي التنافس المفرط على الاهتمام وتراجع جودة المحتوى. فعندما يصبح الاهتمام معيارًا للمكافأة، يتحول هدف إنشاء المحتوى من تقديم المعلومات أو تشجيع التفاعل الهادف إلى مجرد الحصول على المكافآت. وبينما يُسهّل الذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء المحتوى، تنتشر كمياتٌ من المحتوى الذي يفتقر إلى معلوماتٍ أو رؤىً حقيقية بسرعة. وتنتشر هذه المحتويات، التي تُسمى "محتويات الذكاء الاصطناعي غير المترابطة"، في جميع أنحاء النظام البيئي، مما يثير المخاوف.

آلية لاود، المصدر: لاود

يُظهر مشروع لاود هذا التوجه بوضوح. يسعى لاود إلى استغلال الاهتمام، وتختار المنصة توزيع مكافآت على أفضل المستخدمين الذين يحصلون على أكبر قدر من الاهتمام خلال فترة زمنية محددة. هذا الهيكل مثير للاهتمام تجريبيًا، لكن الاهتمام أصبح المعيار الوحيد للمكافآت، مما أدى إلى منافسة مفرطة بين المستخدمين وحفز إنتاج كمية كبيرة من المحتوى المكرر منخفض الجودة، مما أدى في النهاية إلى تجانس المحتوى في المجتمع بأكمله.

المصدر: Kaito Mindshare

المشكلة الثانية هي مركزية المكافآت. بدأت المكافآت القائمة على الاهتمام بالتركيز على مشاريع أو مواضيع محددة، بينما يختفي محتوى المشاريع الأخرى أو يتناقص بشكل سلبي من السوق، وهو ما يتضح جليًا من خلال بيانات مشاركة كايتو. شغلت الإعلانات الصاخبة أكثر من 70% من المحتوى المشفر على تويتر، مهيمنةً على تدفق المعلومات داخل المنظومة. عندما تُركز المكافآت على الاهتمام، يتناقص تنوع المحتوى، وتتمحور المعلومات تدريجيًا حول المشاريع التي تقدم مكافآت رمزية عالية. في النهاية، يُحدد حجم ميزانية التسويق مدى التأثير داخل المنظومة.

القيود الهيكلية لـ InfoFi: التقييم والتوزيع

4.1. قيود الأساليب البسيطة لتقييم المحتوى

يطرح هيكل المكافآت القائم على الاهتمام سؤالًا جوهريًا: كيف ينبغي تقييم المحتوى وتوزيع المكافآت؟ حاليًا، تُقيّم معظم منصات InfoFi قيمة المحتوى بناءً على مقاييس بسيطة مثل المشاهدات والإعجابات والتعليقات. يفترض هذا الهيكل أن "التفاعل العالي يعني محتوى جيدًا". قد يكون للمحتوى ذي التفاعل العالي جودة معلومات أو تأثيرات توصيل أفضل، لكن هذا الهيكل ينطبق بشكل رئيسي على المحتوى عالي الجودة. بالنسبة لمعظم المحتوى متوسط ​​ومنخفض الجودة، لا تتضح العلاقة بين كمية التعليقات وجودتها، مما يؤدي إلى تكرار التنسيقات وحصول المحتوى الإيجابي المفرط على درجات عالية. في الوقت نفسه، من غير المرجح أن يحظى المحتوى الذي يقدم منظورًا متنوعًا أو يستكشف مواضيع جديدة بالتقدير الذي يستحقه. يتطلب حل هذه المشكلات نظامًا أكثر شمولًا لتقييم جودة المحتوى. معايير التقييم التي تعتمد فقط على التفاعل ثابتة، بينما تتغير قيمة المحتوى بمرور الوقت أو حسب السياق. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المحتوى الهادف، ويمكن أيضًا إدخال أساليب تعديل الخوارزميات القائمة على المجتمع. يمكن لهذه الأخيرة أن تساعد نظام التقييم على الاستجابة بمرونة للتغييرات من خلال السماح للخوارزمية بتعديل معايير التقييم بناءً على بيانات تعليقات المستخدمين المقدمة بانتظام. 4.2. احتياجات التركيز والتوازن في هيكل المكافآت

تتزامن قيود تقييم المحتوى مع مشكلة هيكل المكافآت، مما يُفاقم أيضًا تحيز تدفق المعلومات. عادةً ما يُدير نظام InfoFi البيئي الحالي قائمة متصدرين منفصلة لكل مشروع، والتي تستخدم رموزها الخاصة للمكافآت. في ظل هذا الهيكل، يمكن للمشاريع ذات ميزانيات التسويق الكبيرة جذب المزيد من المحتوى، ويميل انتباه المستخدمين إلى التركيز على مشاريع محددة.

لحل هذه المشكلات، يجب تعديل هيكل توزيع المكافآت. يمكن لكل مشروع الاحتفاظ بمكافآته الخاصة، ويمكن للمنصة مراقبة تركيز المحتوى بشكل فوري وتعديله باستخدام رموز المنصة. على سبيل المثال، عندما يكون المحتوى مُركزًا بشكل مفرط على مشروع مُحدد، يمكن تقليل مكافآت رموز المنصة مؤقتًا، ويمكن للمواضيع ذات التغطية المحدودة نسبيًا الحصول على رموز منصة إضافية. كما يمكن للمحتوى الذي يغطي مشاريع متعددة الحصول على مكافآت إضافية. سيخلق هذا بيئةً متنوعة المواضيع والرؤى.

يُشكل التقييم والمكافآت جوهر هيكلية InfoFi. تُحدد كيفية تقييم المحتوى تدفق المعلومات في المنظومة، كما أن تحديد المكافآت أمرٌ بالغ الأهمية. يعتمد الهيكل الحالي على نظام تقييم معياري واحد، إلى جانب هيكل مكافآت مُركّز على التسويق، مما يُسرّع من هيمنة الاهتمام ويُضعف في الوقت نفسه تنوع المعلومات. تُعدّ مرونة معايير التقييم أمرًا بالغ الأهمية لاستدامة العمليات، كما يُمثّل التعديل المتوازن لهيكل التوزيع تحديًا رئيسيًا يواجه منظومة InfoFi.

الخلاصة

تهدف تجربة InfoFi المُهيكلة إلى قياس الاهتمام وتحويله إلى قيمة اقتصادية، مما يُحوّل هيكل استهلاك المحتوى الحالي أحادي الاتجاه إلى اقتصاد تشاركي مُركّز على المُنتِج، وهذا الإدراك ذو أهمية بالغة. مع ذلك، يواجه نظام InfoFi البيئي الحالي آثارًا هيكلية جانبية في عملية ترميز الاهتمام، بما في ذلك تراجع جودة المحتوى وانحياز في تدفق المعلومات. تُعدّ هذه الآثار الجانبية معضلةً ضروريةً في مرحلة التصميم الأولية أكثر منها قيدًا للنموذج. يكشف نموذج التقييم القائم على التغذية الراجعة البسيطة عن حدوده، كما يكشف هيكل المكافآت المتأثر بموارد التسويق عن بعض المشاكل. هناك حاجة ملحة لتحسين النظام ليتمكن من تقييم جودة المحتوى بشكل صحيح، بالإضافة إلى آلية تعديل خوارزمية قائمة على المجتمع وآلية لتعديل التوازن على مستوى المنصة. يهدف InfoFi إلى إنشاء نظام بيئي يُمكّن الأعضاء من الحصول على مكافآت عادلة مقابل مشاركتهم في إنتاج المعلومات ونشرها. ولتحقيق هذا الهدف، يلزم إجراء تحسينات تقنية، كما أنه من الضروري تشجيع مشاركة المجتمع في التصميم. في نظام العملات المشفرة، يعمل الاهتمام كرمز. يُعد InfoFi تجربةً مهمةً في تصميم وتشغيل هيكل اقتصادي جديد. لا يمكن تحقيق إمكاناتها بالكامل إلا بتطويرها إلى هيكل يُتيح تبادل المعلومات والرؤى القيّمة. ستُسرّع نتائج هذه التجربة من تطوير اقتصاد المعلومات الكمي في العصر الرقمي.