> InfoFiは、新しい経済構造を設計し運営する重要な実験です。それが価値のある情報と洞察が共有される構造に発展したとき、その潜在能力は完全に発揮されるでしょう。 **文:ジェイ・ジョー、タイガー・リサーチ****コンパイラ: AididiaoJP, Foresight News** ## TL; 博士 * InfoFiは、ユーザーの注意と活動を定量化し、それを報酬に結びつける構造化された試みです。* InfoFi は現在、コンテンツの質の低下や報酬の集中化を含むいくつかの構造的問題を抱えています。* これは InfoFi モデル自体の限界ではなく、評価基準と報酬配分の設計に関する問題であり、改善が急務です。 ## 注意力はトークンの時代 注目度は、現代の業界で最も希少なリソースの1つになっています。 インターネットの時代では、情報が溢れかえり、人間が情報を処理する能力は極めて限られています。 この希少性により、多くの企業が熾烈な競争を繰り広げるようになり、ユーザーの注目を集めるために競争する能力は、企業にとって中核的な競争優位性となっています。 暗号業界はより極端な形で注意力競争の程度を示しています。注意力の占有率はトークンの価格設定や流動性の形成において重要な役割を果たしており、これはプロジェクトの成功と失敗を決定する重要な要因ともなっています。技術的に優れたプロジェクトであっても、市場の注目を引くことができなければ、市場から淘汰されることがよくあります。 この現象は、暗号市場の構造的特性に起因しています。 ユーザーは参加者であるだけでなく、投資家でもあり、彼らの注目は実際のトークンの購入に直接つながり、より大きな需要とネットワーク効果を生み出します。 流動性は、注意が集中しているところに生まれ、物語はその流動性の上に構築されます。 これらの確立された物語は、新たな注目を集め、市場を前進させる好循環を形成します。 ## InfoFi：注意をトークン化する体系的な試み 市場は注目に基づいて機能します。 この構造は、誰が本当にこの注目から利益を得ることができるのかという重要な疑問を投げかけています。 ユーザーはコミュニティ活動やコンテンツ作成を通じて注目を集めますが、これらの行動を測定することは難しく、明確な直接的な報酬メカニズムはありません。 これまで、一般ユーザーはトークンを売買することでしか間接的な利益を得ることができませんでした。 現在、実際に注目を集めた貢献者に対する報酬メカニズムはありません。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-8de28cd3c77226df8c0290bbb999b52d)*海渡のInfoFiネットワーク、出典:海藤* InfoFiは、この問題を解決する試みです。 情報と金融を組み合わせて、InfoFiは、ユーザーコンテンツによって生成されたビュー(ビュー、コメント、シェアなど)の数に基づいてユーザーの貢献を評価し、それらをトークン報酬にリンクするメカニズムを作成しました。 海渡の成功は、この構造を広く広げました。 Kaitoは、AIアルゴリズムを使用して、投稿やコメントなど、ソーシャルメディアの活動を評価します。 このプラットフォームは、スコアに基づいてトークン報酬を提供します。 ユーザー生成コンテンツが注目を浴びれば引き寄せるほど、プロジェクトの露出度は高まります。 資本は、この焦点をシグナルと見なし、投資決定を行うためにそれを使用します。 注目度が高まると、プロジェクトにより多くの資本が流入し、参加者への報酬も増えます。 アクター、プロジェクト、資本は、アテンションデータを媒体として連携し、好循環を生み出します。 InfoFiモデルは、3つの重要な分野で顕著な貢献をしました。 まず、それは評価基準が不明確なユーザー貢献活動を定量化しました。ポイントシステムに基づき、人々は貢献を構造化して定義することができ、ユーザーは特定の行動によってどのような報酬を得ることができるかを予測するのを助け、ユーザーの参加の持続可能性と一貫性を高めました。 次に、InfoFiは注目を抽象的な概念から定量化および取引可能なデータに変換し、ユーザーエンゲージメントは単純な消費から生産的な活動に移行します。 既存のオンラインエンゲージメントのほとんどは、コンテンツの投資や共有を伴い、プラットフォームはこれらの活動によって生み出された注目から収益を上げています。 InfoFiは、このコンテンツに対するユーザーの市場の反応を定量化し、このデータに基づいて報酬を発行するため、参加者の行動は生産的な仕事と見なされます。 この変化により、ユーザーはコミュニティのメンバーだけでなく、ネットワーク価値の創造者の役割を得ることができます。 第三に、InfoFiは情報生産への参入障壁を低くします。 以前は、Twitterのインフルエンサーと機関のアカウントが情報の配布を支配し、注目と報酬の大部分を占めていましたが、現在では、一般のユーザーもある程度の市場の注目を集めると具体的な報酬を受け取ることができ、さまざまなバックグラウンドのユーザーが参加する機会が増えています。 ## InfoFiが引き起こすアテンション・エコノミーの罠 InfoFiモデルは、暗号業界内の新しい報酬設計実験であり、ユーザーの貢献を定量化し、それを報酬に結びつけます。しかし、注意力は過度に中央集権的な価値となり、その副作用も徐々に明らかになっています。 最初の問題は、注目をめぐる過度の競争とコンテンツの品質の低下です。 注目が報酬の基準になったとき、コンテンツを作成する目的は、情報の提供や有意義なエンゲージメントの促進から、単に報酬を得るものへとシフトしています。 一方、ジェネレーティブAIはコンテンツの作成を容易にし、現実世界の情報や洞察が不足している大量のコンテンツがバイラルになります。 これらのいわゆる「AIスロップ」はエコシステム全体に広がっており、懸念されています。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-977f11e01b649e1c99da4496532fdeaf)*ラウドメカニズム、出典:ラウド* Loudプロジェクトはこのトレンドを明確に示しています。Loudは注意をトークン化しようと試みており、このプラットフォームは特定の期間内に最も注目を集めたトップユーザーに報酬を分配することを選択しています。この構造は実験的には非常に興味深いですが、注意が報酬の唯一の基準となったため、ユーザー間の競争が過熱し、低品質のコンテンツが大量に繰り返し生成され、最終的にはコミュニティ全体のコンテンツの均質化現象が引き起こされました。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-206e4ad30b26957919365a12e6d5a1cb)*出典:Kaito Mindshare* 2つ目の問題は、報酬の集中化です。 アテンションベースの報酬は、特定のアイテムやトピックに焦点を当て始め、他のアイテムのコンテンツは、カイトの共有データが明らかにしているように、実際には市場から受動的に消えたり減少したりします。 ある時点で、LoudはTwitter上の暗号化コンテンツの70%以上を占め、エコシステム内の情報の流れを支配していました。 報酬が注目度に向けられると、コンテンツの多様性が減少し、トークン報酬の高いプロジェクトに関する情報が生成されます。 最終的なマーケティング予算の規模によって、エコシステム内の影響が決まります。 ## InfoFiの構造的限界:評価と配布 ### 4.1. コンテンツ評価の簡単な方法の限界 注意力に基づく報酬構造は、根本的な問題を提起します。コンテンツはどのように評価され、報酬はどのように分配されるべきでしょうか？現在、ほとんどのInfoFiプラットフォームは、コンテンツの価値を判断するために、単純な指標（例えば、閲覧数、いいね、コメント）に基づいています。この構造は「高いエンゲージメントは良いコンテンツに等しい」と仮定しています。 確かに、エンゲージメントの高いコンテンツは情報の品質や配信性が優れているかもしれませんが、この構造は主に非常に高品質のコンテンツのためのものです。 ほとんどのローエンドからミッドエンドのコンテンツでは、フィードバックの量と質の関係が不明確であるため、フォーマットの繰り返しや過度に肯定的なコンテンツの評価が高くなります。 同時に、多様な視点を提示したり、新しいトピックを探求したりするコンテンツは、それにふさわしい評価を得るのに苦労しています。 これらの問題を解決するには、より優れたコンテンツ品質評価システムが必要です。 純粋にエンゲージメントベースの評価基準は固定されていますが、コンテンツの価値は時間や文脈によって変化する可能性があります。 たとえば、AIは、コミュニティベースのアルゴリズム調整方法を導入するだけでなく、意味のあるコンテンツを特定できます。 後者は、アルゴリズムが定期的に提供されるユーザーフィードバックデータに基づいて評価基準を調整できるようにすることで、評価システムが変更に柔軟に対応するのに役立ちます。 ### 4.2. 報酬構造の集中度とバランスのニーズ コンテンツ評価の限界と報酬構造の問題が共存しており、報酬構造は情報フローの偏差を助長しています。現在のInfoFiエコシステムでは、通常、各プロジェクトが独自のランキングを運営し、それぞれが独自のトークンで報酬を行っています。この構造の下では、大規模なマーケティング予算を持つプロジェクトがより多くのコンテンツを引き付けることができ、ユーザーの注意は特定のプロジェクトに集中しがちです。 これらの問題を解決するには、報酬の分配構造を調整する必要があります。 各プロジェクトは独自の報酬を保持することができ、プラットフォームはコンテンツの集中をリアルタイムで監視し、プラットフォームのトークンでそれを調整できます。 例えば、コンテンツが特定のプロジェクトに集中しすぎる場合、プラットフォームトークンの報酬を一時的に減らすことができ、比較的カバレッジの低いトピックは追加のプラットフォームトークンを受け取ることができます。 また、複数のプロジェクトをカバーするコンテンツには、追加の報酬も用意されています。 これにより、多様なテーマや視点を持つ環境が生まれます。 評価と報酬はInfoFi構造の核心を形成しています。コンテンツの評価方法はエコシステム内の情報の流れを決定し、誰がどのような報酬を得るかも非常に重要です。現在の構造は、単一の基準による評価システムとマーケティング中心の報酬構造を組み合わせており、注意力の支配を加速させる一方で、情報の多様性を弱めています。評価基準の柔軟性は持続可能な運営にとって重要であり、分配構造のバランス調整もInfoFiエコシステムが直面する重要な課題です。 ## 終わりの言葉 InfoFiの構造化された実験は、注目を定量化し、それを経済的価値に変えることを目的としており、コンテンツ消費の既存の一方通行の構造をプロデューサー中心の参加型経済に変えることを目的としています。 しかし、現在のInfoFiエコシステムは、アテンションのトークン化の過程で、コンテンツの品質の低下や情報の流れの偏りなど、構造的な副作用に直面しています。 これらの副作用は、モデルの制限というよりは、初期設計段階で遭遇しなければならないジレンマです。 単純なフィードバックに基づく評価モデルは、マーケティングリソースの影響を受ける報酬構造と同様に、その限界を明らかにします。 コンテンツの品質を適切に評価できるシステム、コミュニティベースのアルゴリズム調整メカニズム、プラットフォームレベルのバランシングメカニズムの改善が急務です。 InfoFiは、情報の作成と普及への参加に対してメンバーが公正に報酬を得ることができるエコシステムを作成することを目指しています。 この目標を達成するには、技術的な改善だけでなく、デザインへのコミュニティの参加を促進する必要があります。 暗号エコシステムにおいて、注意はトークンのように機能します。InfoFiは新しい経済構造を設計し、運営するための重要な実験です。それが価値のある情報や洞察が共有される構造に発展する時、その潜在能力が最大限に発揮されます。この実験の結果は、デジタル時代の情報の量的経済の発展を加速させるでしょう。
アテンション・エコノミーにおけるInfoFiのジレンマ
文:ジェイ・ジョー、タイガー・リサーチ
コンパイラ: AididiaoJP, Foresight News
TL; 博士
注意力はトークンの時代
注目度は、現代の業界で最も希少なリソースの1つになっています。 インターネットの時代では、情報が溢れかえり、人間が情報を処理する能力は極めて限られています。 この希少性により、多くの企業が熾烈な競争を繰り広げるようになり、ユーザーの注目を集めるために競争する能力は、企業にとって中核的な競争優位性となっています。
暗号業界はより極端な形で注意力競争の程度を示しています。注意力の占有率はトークンの価格設定や流動性の形成において重要な役割を果たしており、これはプロジェクトの成功と失敗を決定する重要な要因ともなっています。技術的に優れたプロジェクトであっても、市場の注目を引くことができなければ、市場から淘汰されることがよくあります。
この現象は、暗号市場の構造的特性に起因しています。 ユーザーは参加者であるだけでなく、投資家でもあり、彼らの注目は実際のトークンの購入に直接つながり、より大きな需要とネットワーク効果を生み出します。 流動性は、注意が集中しているところに生まれ、物語はその流動性の上に構築されます。 これらの確立された物語は、新たな注目を集め、市場を前進させる好循環を形成します。
InfoFi：注意をトークン化する体系的な試み
市場は注目に基づいて機能します。 この構造は、誰が本当にこの注目から利益を得ることができるのかという重要な疑問を投げかけています。 ユーザーはコミュニティ活動やコンテンツ作成を通じて注目を集めますが、これらの行動を測定することは難しく、明確な直接的な報酬メカニズムはありません。 これまで、一般ユーザーはトークンを売買することでしか間接的な利益を得ることができませんでした。 現在、実際に注目を集めた貢献者に対する報酬メカニズムはありません。
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海渡のInfoFiネットワーク、出典:海藤
InfoFiは、この問題を解決する試みです。 情報と金融を組み合わせて、InfoFiは、ユーザーコンテンツによって生成されたビュー(ビュー、コメント、シェアなど)の数に基づいてユーザーの貢献を評価し、それらをトークン報酬にリンクするメカニズムを作成しました。 海渡の成功は、この構造を広く広げました。
Kaitoは、AIアルゴリズムを使用して、投稿やコメントなど、ソーシャルメディアの活動を評価します。 このプラットフォームは、スコアに基づいてトークン報酬を提供します。 ユーザー生成コンテンツが注目を浴びれば引き寄せるほど、プロジェクトの露出度は高まります。 資本は、この焦点をシグナルと見なし、投資決定を行うためにそれを使用します。 注目度が高まると、プロジェクトにより多くの資本が流入し、参加者への報酬も増えます。 アクター、プロジェクト、資本は、アテンションデータを媒体として連携し、好循環を生み出します。
InfoFiモデルは、3つの重要な分野で顕著な貢献をしました。
まず、それは評価基準が不明確なユーザー貢献活動を定量化しました。ポイントシステムに基づき、人々は貢献を構造化して定義することができ、ユーザーは特定の行動によってどのような報酬を得ることができるかを予測するのを助け、ユーザーの参加の持続可能性と一貫性を高めました。
次に、InfoFiは注目を抽象的な概念から定量化および取引可能なデータに変換し、ユーザーエンゲージメントは単純な消費から生産的な活動に移行します。 既存のオンラインエンゲージメントのほとんどは、コンテンツの投資や共有を伴い、プラットフォームはこれらの活動によって生み出された注目から収益を上げています。 InfoFiは、このコンテンツに対するユーザーの市場の反応を定量化し、このデータに基づいて報酬を発行するため、参加者の行動は生産的な仕事と見なされます。 この変化により、ユーザーはコミュニティのメンバーだけでなく、ネットワーク価値の創造者の役割を得ることができます。
第三に、InfoFiは情報生産への参入障壁を低くします。 以前は、Twitterのインフルエンサーと機関のアカウントが情報の配布を支配し、注目と報酬の大部分を占めていましたが、現在では、一般のユーザーもある程度の市場の注目を集めると具体的な報酬を受け取ることができ、さまざまなバックグラウンドのユーザーが参加する機会が増えています。
InfoFiが引き起こすアテンション・エコノミーの罠
InfoFiモデルは、暗号業界内の新しい報酬設計実験であり、ユーザーの貢献を定量化し、それを報酬に結びつけます。しかし、注意力は過度に中央集権的な価値となり、その副作用も徐々に明らかになっています。
最初の問題は、注目をめぐる過度の競争とコンテンツの品質の低下です。 注目が報酬の基準になったとき、コンテンツを作成する目的は、情報の提供や有意義なエンゲージメントの促進から、単に報酬を得るものへとシフトしています。 一方、ジェネレーティブAIはコンテンツの作成を容易にし、現実世界の情報や洞察が不足している大量のコンテンツがバイラルになります。 これらのいわゆる「AIスロップ」はエコシステム全体に広がっており、懸念されています。
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ラウドメカニズム、出典:ラウド
Loudプロジェクトはこのトレンドを明確に示しています。Loudは注意をトークン化しようと試みており、このプラットフォームは特定の期間内に最も注目を集めたトップユーザーに報酬を分配することを選択しています。この構造は実験的には非常に興味深いですが、注意が報酬の唯一の基準となったため、ユーザー間の競争が過熱し、低品質のコンテンツが大量に繰り返し生成され、最終的にはコミュニティ全体のコンテンツの均質化現象が引き起こされました。
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出典:Kaito Mindshare
2つ目の問題は、報酬の集中化です。 アテンションベースの報酬は、特定のアイテムやトピックに焦点を当て始め、他のアイテムのコンテンツは、カイトの共有データが明らかにしているように、実際には市場から受動的に消えたり減少したりします。 ある時点で、LoudはTwitter上の暗号化コンテンツの70%以上を占め、エコシステム内の情報の流れを支配していました。 報酬が注目度に向けられると、コンテンツの多様性が減少し、トークン報酬の高いプロジェクトに関する情報が生成されます。 最終的なマーケティング予算の規模によって、エコシステム内の影響が決まります。
InfoFiの構造的限界:評価と配布
4.1. コンテンツ評価の簡単な方法の限界
注意力に基づく報酬構造は、根本的な問題を提起します。コンテンツはどのように評価され、報酬はどのように分配されるべきでしょうか？現在、ほとんどのInfoFiプラットフォームは、コンテンツの価値を判断するために、単純な指標（例えば、閲覧数、いいね、コメント）に基づいています。この構造は「高いエンゲージメントは良いコンテンツに等しい」と仮定しています。
確かに、エンゲージメントの高いコンテンツは情報の品質や配信性が優れているかもしれませんが、この構造は主に非常に高品質のコンテンツのためのものです。 ほとんどのローエンドからミッドエンドのコンテンツでは、フィードバックの量と質の関係が不明確であるため、フォーマットの繰り返しや過度に肯定的なコンテンツの評価が高くなります。 同時に、多様な視点を提示したり、新しいトピックを探求したりするコンテンツは、それにふさわしい評価を得るのに苦労しています。
これらの問題を解決するには、より優れたコンテンツ品質評価システムが必要です。 純粋にエンゲージメントベースの評価基準は固定されていますが、コンテンツの価値は時間や文脈によって変化する可能性があります。 たとえば、AIは、コミュニティベースのアルゴリズム調整方法を導入するだけでなく、意味のあるコンテンツを特定できます。 後者は、アルゴリズムが定期的に提供されるユーザーフィードバックデータに基づいて評価基準を調整できるようにすることで、評価システムが変更に柔軟に対応するのに役立ちます。
4.2. 報酬構造の集中度とバランスのニーズ
コンテンツ評価の限界と報酬構造の問題が共存しており、報酬構造は情報フローの偏差を助長しています。現在のInfoFiエコシステムでは、通常、各プロジェクトが独自のランキングを運営し、それぞれが独自のトークンで報酬を行っています。この構造の下では、大規模なマーケティング予算を持つプロジェクトがより多くのコンテンツを引き付けることができ、ユーザーの注意は特定のプロジェクトに集中しがちです。
これらの問題を解決するには、報酬の分配構造を調整する必要があります。 各プロジェクトは独自の報酬を保持することができ、プラットフォームはコンテンツの集中をリアルタイムで監視し、プラットフォームのトークンでそれを調整できます。 例えば、コンテンツが特定のプロジェクトに集中しすぎる場合、プラットフォームトークンの報酬を一時的に減らすことができ、比較的カバレッジの低いトピックは追加のプラットフォームトークンを受け取ることができます。 また、複数のプロジェクトをカバーするコンテンツには、追加の報酬も用意されています。 これにより、多様なテーマや視点を持つ環境が生まれます。
評価と報酬はInfoFi構造の核心を形成しています。コンテンツの評価方法はエコシステム内の情報の流れを決定し、誰がどのような報酬を得るかも非常に重要です。現在の構造は、単一の基準による評価システムとマーケティング中心の報酬構造を組み合わせており、注意力の支配を加速させる一方で、情報の多様性を弱めています。評価基準の柔軟性は持続可能な運営にとって重要であり、分配構造のバランス調整もInfoFiエコシステムが直面する重要な課題です。
終わりの言葉
InfoFiの構造化された実験は、注目を定量化し、それを経済的価値に変えることを目的としており、コンテンツ消費の既存の一方通行の構造をプロデューサー中心の参加型経済に変えることを目的としています。 しかし、現在のInfoFiエコシステムは、アテンションのトークン化の過程で、コンテンツの品質の低下や情報の流れの偏りなど、構造的な副作用に直面しています。 これらの副作用は、モデルの制限というよりは、初期設計段階で遭遇しなければならないジレンマです。
単純なフィードバックに基づく評価モデルは、マーケティングリソースの影響を受ける報酬構造と同様に、その限界を明らかにします。 コンテンツの品質を適切に評価できるシステム、コミュニティベースのアルゴリズム調整メカニズム、プラットフォームレベルのバランシングメカニズムの改善が急務です。 InfoFiは、情報の作成と普及への参加に対してメンバーが公正に報酬を得ることができるエコシステムを作成することを目指しています。 この目標を達成するには、技術的な改善だけでなく、デザインへのコミュニティの参加を促進する必要があります。
暗号エコシステムにおいて、注意はトークンのように機能します。InfoFiは新しい経済構造を設計し、運営するための重要な実験です。それが価値のある情報や洞察が共有される構造に発展する時、その潜在能力が最大限に発揮されます。この実験の結果は、デジタル時代の情報の量的経済の発展を加速させるでしょう。