Thế tiến thoái lưỡng nan của InfoFi trong nền kinh tế chú ý

Tác giả: Jay Jo, Tiger Research; Biên dịch: AididiaoJP, Foresight News

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 chúng với phần thưởng.

• InfoFi hiện đang gặp một số vấn đề về cấu trúc, bao gồm chất lượng nội dung giảm sút và phần thưởng tập trung.

• Đây không phải là những hạn chế của chính mô hình InfoFi mà là các vấn đề về thiết kế 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 mã thông báo

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 khả năng xử lý thông tin của con người lại 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 về sự chú ý theo một hình thức cực đoan hơn. Chia sẻ sự chú ý đóng vai trò quan trọng trong việc định giá mã thông báo và hình thành thanh khoản, đây đã trở thành yếu tố chính quyết định 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 các 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 mã thông báo thực tế, do đó 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 dựa trên tính thanh khoản này. Sau đó, các câu chuyện đã thiết lập này thu hút sự chú ý mới và hình thành một vòng tròn lành mạnh để 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 có thể 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 đo lường và không có cơ chế khen thưởng trực tiếp rõ ràng. Cho đến nay, người dùng thông thường chỉ có thể nhận được lợi ích gián tiếp bằng cách mua và bán mã thông báo. Hiện tại không có cơ chế khen thưởng nào 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 (chẳng hạn như lượt xem, bình luận và chia sẻ) và liên kết chúng với phần thưởng mã thông báo. Thành công của Kaito đã lan truyền rộng rãi cấu trúc này.

Kaito đánh giá các hoạt động trên phương tiện truyền thông xã hội, bao gồm các bài đăng và bình luận, thông qua các thuật toán AI. 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 được biết đến nhiều hơn. Vốn coi sự chú ý này là một tín hiệu và đưa ra quyết định đầu tư dựa trên tín hiệu đó. Khi sự chú ý tăng lên, nhiều vốn hơn sẽ chảy vào dự án và phần thưởng cho những người tham gia cũng tăng theo. Những người tham gia, dự án và vốn cùng nhau làm việc thông qua dữ liệu sự chú ý như một phương tiện, tạo thành một vòng tròn tích cực.

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 khi tiêu chí đánh giá không rõ ràng. Hệ thống dựa trên điểm cho phép mọi người xác định 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 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 việc 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 người tham gia được coi là công việc có hiệu quả. Sự thay 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, các tài khoản V lớn trên Twitter và các tài khoản tổ chức thống trị việc phân phối thông tin và chiếm phần lớn sự chú ý và phần thưởng, nhưng hiện nay người dùng thông 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 các 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 chất lượng nội dung giảm sút. Khi sự chú ý trở thành tiêu chí để 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 đơn giản là để nhận phần thưởng. Trong khi AI tạo ra giúp việc tạo nội dung dễ dàng hơn, thì các lô nội dung thiếu thông tin hoặc hiểu biết thực sự lại lan truyền nhanh chóng. Những nội dung được gọi là "AI Slop" này đang lan truyền khắp hệ sinh thái, gây ra những 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 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 đã trở thành tiêu chí duy nhất để trao thưởng, dẫn đến sự cạnh tranh quá mức giữa những người dùng và kích hoạt việc sản xuất 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 sự tập trung của 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 của các dự án khác thực sự biến mất hoặc giảm thụ động khỏi thị trường, điều này được thể hiện rõ qua dữ liệu chia sẻ của Kaito. Loud từng chiếm hơn 70% nội dung được mã hóa 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 đi 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.

Hạn chế về cấu trúc của InfoFi: Đánh giá và phân phối

4.1. 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 đều 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 đồng nghĩa với nội dung tốt".

Nội dung có mức độ tương tác cao thực sự có thể có chất lượng thông tin hoặc hiệu ứng truyền tải tốt hơn, nhưng cấu trúc này chủ yếu áp dụng cho nội dung có chất lượng rất cao. Đối với hầu hết nội dung tầm trung và thấp, mối quan hệ giữa số lượng phản hồi và chất lượng không rõ ràng, dẫn đến việc lặp lại các định dạng và nội dung quá tích cực nhận được điểm cao. Trong khi đó, nội dung trình bày góc nhìn 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. Tiêu chí đánh giá chỉ dựa trên mức độ tương tác là cố định, trong khi giá trị của nội dung thay đổi theo thời gian hoặc theo ngữ cảnh. 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 tiêu chí đánh giá dựa trên dữ liệu phản hồi của người dùng được cung cấp thường xuyên.

4.2. Nhu cầu tập trung và cân bằng trong cấu trúc phần thưởng

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 một bảng xếp hạng riêng cho từng dự án, sử dụng mã thông báo riêng để 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 phải điều chỉnh cấu trúc phân phối phần thưởng. Mỗi dự án có thể giữ phần thưởng riêng và nền tảng có thể theo dõi nồng độ nội dung theo thời gian thực và điều chỉnh bằng mã thông báo nền tảng. 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 bao phủ 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 phần thưởng bổ sung. 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 phần thưởng nào cũng rất quan trọng. Cấu trúc hiện tại dựa trên một hệ thống đánh giá tiêu chuẩn duy nhất kết hợp với cấu trúc phần thưởng lấy tiếp thị làm trung tâm, 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 các tiêu chuẩn đánh giá là rất quan trọng đối với các 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.

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 có sự tham gia của nhà sản xuất làm trung tâm và nhận thức này có ý nghĩa rất 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 thiên vị trong luồng thông tin. Những tác dụng phụ này giống một tình huống khó xử cần thiết 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 bộc lộ những hạn chế của nó và cấu trúc phần thưởng chịu ảnh hưởng của các nguồn lực tiếp thị cũng bộc lộ các vấn đề. Có một nhu cầu cấp thiết là phải cải thiện hệ thống có thể đánh giá chính xác 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 khi tham gia vào quá trình 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 điện tử, sự chú ý hoạt động như một mã thông báo. 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 nơi 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.