注意力经济下InfoFi模型的困境与挑战

原文作者：Jay Jo，Tiger Research

原文编译：AididiaoJP，Foresight News

概述

• InfoFi 是一种将用户注意力和活动量化并与其奖励挂钩的结构化尝试。

• 目前，InfoFi 存在内容质量下降和奖励集中化等结构性问题。

• 这些问题并非 InfoFi 模型本身的局限性，而是评估标准和奖励分配方式的设计缺陷，亟需改进。

注意力即代币的时代

在现代产业中，注意力已经成为最稀缺的资源之一。互联网时代信息泛滥，而人类处理信息的能力却极为有限。这种稀缺性促使企业展开激烈竞争，争夺用户注意力的能力已成为企业的核心竞争优势。

加密行业以更为极端的形式展现了这一竞争。注意力占有率在代币定价和流动性形成中发挥着重要作用，也成为决定项目成败的关键因素。即使是技术领先的项目，如果未能吸引市场关注，也常常会被淘汰。

这种现象源于加密市场的结构性特征。用户不仅是参与者，更是投资者，他们的注意力直接带来代币的实际购买行为，从而创造更大的需求和网络效应。在注意力集中的地方就会创造流动性，而叙事在此基础上得以发展，吸引新的关注，并形成良性循环。

InfoFi：将注意力代币化的系统性尝试

市场基于关注度运转，但谁能从中真正受益？普通用户通过社区活动和内容创作产生关注度，但这些行为难以衡量且缺乏直接奖励机制。到目前为止，用户只能通过买卖代币获得间接收益。

Kaito 的 InfoFi 网络，来源：Kaito

InfoFi 尝试解决这一问题，将信息与金融结合，创建了根据用户内容产生的关注度（如浏览量、评论量和分享量）来评估贡献并与代币奖励挂钩的机制。Kaito 的成功使这种结构广泛传播。

Kaito 使用 AI 算法评估社交媒体活动，包括发帖和评论等，并根据分数提供代币奖励。用户生成的内容吸引的关注越多，项目便能获得更多曝光度。资本将这种关注视为信号，以此做出投资决策。随着关注度的增长，更多资本流入项目，参与者的奖励也随之增加，形成良性循环。

InfoFi 模型在以下三个关键领域做出了突出贡献：

• 量化用户贡献活动，提高参与的可持续性和一致性。

• 将注意力从抽象概念转化为可量化和可交易的数据，使用户参与从消费转变为生产性活动。

• 降低信息生产的门槛，为不同背景的用户创造更多参与机会。

InfoFi 引发的注意力经济陷阱

尽管 InfoFi 量化了用户贡献并将其与奖励挂钩，但其副作用逐渐显现。

第一个问题是过度的注意力竞争导致内容质量下降。当注意力成为奖励标准时，创作内容的目的从提供信息或鼓励有意义的参与转变为单纯追求奖励。生成式 AI 使内容创作变得更容易，但缺乏真实信息或洞见的批量内容迅速传播，引发了人们的担忧。

Loud Mechanism，来源：Loud

Loud 项目清晰地展现了这一趋势。该平台将奖励分配给特定时间段内获得最多关注的顶级用户。然而，这种结构导致用户之间的竞争过热，并引发大量重复低质量内容的产生，最终导致社区内容同质化。

资料来源：Kaito Mindshare

第二个问题是奖励中心化。基于注意力的奖励聚焦于特定项目或主题，其他项目的内容被动减少。Kaito 的数据显示，Loud 曾一度占据 Twitter 上超过 70% 的加密内容，主导了生态系统内的信息流。当奖励聚焦于注意力时，内容多样性和信息多元化随之下降。

InfoFi 的结构性限制：评估和分发

内容评估简单方法的局限性

以注意力为中心的奖励结构引出了一个根本问题：内容应如何评估，奖励应如何分配？目前大多数 InfoFi 平台基于简单的指标（如浏览量、点赞和评论）判断内容价值。这种结构假设“高参与度等于好内容”。

然而，对于中低端内容而言，反馈数量与质量之间的关系尚不明确，造成重复格式和过于积极的内容获得高评分的现象。同时，呈现多元化视角或探讨新主题的内容难以获得认可。

解决这些问题需要更完善的内容质量评估体系。例如，AI 可以识别有意义的内容，社区算法调整机制也可以帮助评估体系灵活应对变化。

奖励结构集中度与平衡需求

奖励结构问题加剧了信息流偏差。当前的 InfoFi 生态系统通常每个项目运行单独的排行榜，并使用自己的代币进行奖励。拥有大量营销预算的项目吸引更多内容，用户的注意力集中在特定项目上。

要解决这些问题，需要对奖励分配结构进行调整。例如，当内容过于集中在特定项目上时，平台代币奖励可以暂时减少，而覆盖率较低的主题可以获得额外奖励。这将促进多元化主题和观点的环境。

结束语

InfoFi 的结构化实验旨在量化注意力并将其转化为经济价值，将现有的单向内容消费结构转变为以生产者为中心的参与型经济。然而，当前的 InfoFi 生态系统面临内容质量下降和信息流偏差等挑战。

基于简单反馈的评估模式和受营销资源影响的奖励结构暴露出问题。未来需要能够正确评估内容质量的系统，以及基于社区的算法调整机制和平台层面的平衡调节机制。只有通过技术改进和社区参与设计，InfoFi 才能实现其潜力，推动数字时代信息量化经济的发展。