Le dilemme de l'InfoFi dans l'économie de l'attention
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Le dilemme de l'InfoFi dans l'économie de l'attention
InfoFi est une expérience importante dans la conception et l'exploitation de nouvelles structures économiques.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Jay Jo, Tiger Research
Traduction : AididiaoJP, Foresight News
TL;DR
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InfoFi est une tentative structurée de quantifier l'attention et l'activité des utilisateurs et de les relier à des récompenses.
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L'InfoFi présente actuellement certains problèmes structurels, notamment une baisse de la qualité du contenu et une centralisation des récompenses.
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Ces problèmes ne reflètent pas des limites inhérentes au modèle InfoFi lui-même, mais plutôt des défauts dans la conception des critères d'évaluation et de la distribution des récompenses, qui nécessitent une amélioration urgente.
L'ère où l'attention devient un jeton
L'attention est devenue l'une des ressources les plus rares dans les industries modernes. À l'ère d'Internet, l'information abonde, tandis que la capacité humaine à traiter cette information reste extrêmement limitée. Cette rareté pousse de nombreuses entreprises à s'affronter dans une compétition féroce, faisant de la capacité à capter l'attention des utilisateurs un avantage concurrentiel clé.
Dans le secteur de la cryptomonnaie, cette concurrence pour l'attention atteint des niveaux encore plus extrêmes. La part d'attention joue un rôle crucial dans la fixation du prix des jetons et la formation de liquidités, devenant ainsi un facteur déterminant du succès ou de l'échec d'un projet. Même les projets technologiquement avancés peuvent être éliminés par le marché s'ils échouent à attirer l'attention.
Ce phénomène découle des caractéristiques structurelles du marché cryptographique. Les utilisateurs ne sont pas seulement des participants, mais aussi des investisseurs ; leur attention se traduit directement par des achats réels de jetons, créant ainsi une demande accrue et des effets de réseau. C'est là où l'attention se concentre que naissent les liquidités, sur lesquelles se construisent ensuite des récits. Ces récits établis attirent à leur tour davantage d'attention, créant un cercle vertueux qui propulse le développement du marché.
InfoFi : une tentative systématique de tokeniser l'attention
Le marché fonctionne sur la base de la visibilité. Cette structure soulève une question fondamentale : qui bénéficie réellement de cette attention ? Les utilisateurs génèrent de l'attention via leurs activités communautaires et la création de contenu, mais ces actions sont difficiles à mesurer et il n'existe aucun mécanisme explicite de récompense directe. Jusqu'à présent, les utilisateurs ordinaires ne pouvaient tirer profit qu'indirectement par l'achat et la vente de jetons. Aucun système de récompense n'existe encore pour ceux qui créent véritablement de la visibilité.
Le réseau InfoFi de Kaito, source : Kaito
InfoFi est une tentative de résoudre ce problème. En combinant information et finance, InfoFi crée un mécanisme qui évalue la contribution des utilisateurs en fonction de l'attention générée par leur contenu (par exemple vues, commentaires, partages) et la lie à des récompenses en jetons. Le succès de Kaito a permis de diffuser largement cette structure.
Kaito utilise des algorithmes d'intelligence artificielle pour évaluer les activités sur les réseaux sociaux, telles que les publications et commentaires. La plateforme attribue des récompenses en jetons selon un système de notation. Plus le contenu généré par un utilisateur attire d'attention, plus le projet obtient de visibilité. Les capitaux perçoivent cette attention comme un signal et s'appuient dessus pour prendre leurs décisions d'investissement. Avec la croissance de l'attention, davantage de capitaux affluent vers le projet, augmentant ainsi les récompenses des participants. Participants, projets et capitaux collaborent grâce aux données d'attention, formant un cercle vertueux.
Le modèle InfoFi apporte des contributions notables dans trois domaines clés.
Premièrement, il quantifie des activités de contribution utilisateur auparavant mal définies. Un système basé sur des points permet de définir de manière structurée ce qu'est une contribution, aidant ainsi les utilisateurs à prévoir les récompenses liées à leurs comportements spécifiques, ce qui améliore la durabilité et la régularité de leur participation.
Deuxièmement, InfoFi transforme l'attention — un concept abstrait — en données quantifiables et négociables. L'engagement utilisateur passe d'une simple consommation à une activité productive. La plupart des participations en ligne consistent aujourd'hui à investir ou partager du contenu, tandis que les plateformes tirent profit de l'attention générée. InfoFi quantifie la réaction du marché face à ce contenu et distribue des récompenses en fonction de ces données, transformant ainsi les comportements des participants en travail productif. Ce changement accorde aux utilisateurs un rôle de créateurs de valeur au sein du réseau, et non plus simplement celui de membres communautaires.
Troisièmement, InfoFi abaisse les barrières à la production d'information. Autrefois dominée par les grands influenceurs Twitter et les comptes institutionnels, la diffusion d'information concentrait la majeure partie de l'attention et des récompenses. Désormais, les utilisateurs ordinaires peuvent recevoir des récompenses tangibles dès lors qu'ils obtiennent un certain niveau d'attention du marché, offrant ainsi à des personnes aux profils variés davantage d'opportunités de participation.
Les pièges économiques soulevés par l'InfoFi
Le modèle InfoFi constitue une nouvelle expérience dans la conception de récompenses au sein de l'industrie cryptographique. Il quantifie les contributions des utilisateurs et les lie à des récompenses. Toutefois, l'attention est devenue une valeur trop centralisée, dont les effets secondaires deviennent progressivement apparents.
Le premier problème est la surcompétition pour l'attention et la baisse de la qualité du contenu. Lorsque l'attention devient le critère de récompense, l'objectif de la création de contenu cesse d'être l'apport d'informations ou la promotion d'une participation significative, pour se limiter uniquement à l'obtention de récompenses. De plus, les IA génératives rendent la création de contenu plus facile, favorisant ainsi la propagation rapide de contenus en masse dénués d'informations authentiques ou d'analyses pertinentes. Ce type de contenu, surnommé « AI Slop », se répand désormais dans tout l'écosystème, suscitant des inquiétudes grandissantes.
Loud Mechanism, source : Loud
Le projet Loud illustre clairement cette tendance. Tentant de tokeniser l'attention, la plateforme choisit d'attribuer ses récompenses aux principaux utilisateurs ayant obtenu le plus d'attention pendant une période donnée. Cette structure est intéressante sur le plan expérimental, mais en faisant de l'attention le seul critère de récompense, elle provoque une surchauffe de la compétition entre utilisateurs, entraînant la production massive de contenus répétitifs et de faible qualité, aboutissant finalement à une homogénéisation complète du contenu communautaire.
Source : Kaito Mindshare
Le deuxième problème est la centralisation des récompenses. Les récompenses fondées sur l'attention commencent à se concentrer autour de projets ou thèmes spécifiques, reléguant passivement les contenus d'autres projets à l'arrière-plan ou les réduisant fortement. Les données publiques de Kaito illustrent parfaitement ce phénomène. Loud a un temps occupé plus de 70 % du contenu cryptographique sur Twitter, dominant ainsi entièrement le flux d'information au sein de l'écosystème. Quand les récompenses suivent l'attention, la diversité du contenu diminue, et l'information tend progressivement à graviter autour des projets offrant les récompenses en jetons les plus élevées. En fin de compte, c'est la taille du budget marketing qui détermine l'influence au sein de l'écosystème.
Les limites structurelles de l'InfoFi : évaluation et distribution
4.1. Limites des méthodes simples d'évaluation du contenu
La structure de récompense centrée sur l'attention soulève une question fondamentale : comment évaluer le contenu et comment distribuer les récompenses ? La majorité des plateformes InfoFi utilisent actuellement des indicateurs simples (comme le nombre de vues, de likes et de commentaires) pour juger de la valeur d'un contenu. Cette structure repose sur l'hypothèse que « forte interaction = bon contenu ».
Un contenu très interactif peut effectivement présenter une meilleure qualité d'information ou une transmission efficace. Toutefois, cette logique ne s'applique principalement qu'aux contenus exceptionnellement bons. Pour la majorité des contenus intermédiaires ou de moindre qualité, la corrélation entre volume de retour et qualité n'est pas claire, conduisant à des situations où des formats répétitifs ou excessivement optimistes obtiennent de hauts scores. Parallèlement, les contenus proposant des perspectives diversifiées ou explorant de nouveaux sujets peinent à obtenir la reconnaissance qu'ils méritent.
Résoudre ces problèmes exige un système d'évaluation de la qualité du contenu plus sophistiqué. Une évaluation purement basée sur l'interaction est figée, alors que la valeur du contenu varie avec le temps ou le contexte. Par exemple, l'IA peut aider à identifier les contenus significatifs. On pourrait également introduire des méthodes d'ajustement algorithmique fondées sur la communauté. Cette dernière approche permettrait à l'algorithme de modifier progressivement ses critères d'évaluation en fonction des retours réguliers des utilisateurs, rendant ainsi le système plus adaptable aux changements.
4.2. Concentration de la structure de récompense et besoin d'équilibre
Les limites de l'évaluation du contenu coexistent avec des problèmes de structure de récompense, qui aggravent davantage les biais dans le flux d'information. Actuellement, chaque projet dans l'écosystème InfoFi gère généralement son propre classement et distribue des récompenses via ses propres jetons. Dans ce cadre, les projets disposant de gros budgets marketing attirent plus de contenus, et l'attention des utilisateurs tend à se concentrer sur quelques projets spécifiques.
Pour résoudre ces problèmes, il faut ajuster la structure de distribution des récompenses. Chaque projet pourrait conserver ses propres récompenses, tandis que la plateforme surveillerait en temps réel le degré de concentration du contenu et utiliserait ses propres jetons pour rééquilibrer. Par exemple, lorsque le contenu est trop concentré sur un projet donné, les récompenses en jetons de la plateforme pourraient temporairement diminuer, tandis que les thèmes moins couverts bénéficieraient de récompenses supplémentaires. Des récompenses bonus pourraient également être accordées aux contenus couvrant plusieurs projets. Cela favoriserait un environnement riche en thèmes et points de vue diversifiés.
L'évaluation et la distribution constituent le cœur de la structure InfoFi. La manière dont le contenu est évalué détermine le flux d'information dans l'écosystème, tout comme il est crucial de savoir qui obtient quelles récompenses. La structure actuelle, combinant un système d'évaluation unique et une distribution centrée sur le marketing, accélère la domination de l'attention tout en affaiblissant la diversité de l'information. La flexibilité des critères d'évaluation est essentielle à une exploitation durable, et l'ajustement équilibré de la structure de distribution représente un défi majeur pour l'écosystème InfoFi.
Conclusion
L'expérience structurée d'InfoFi vise à quantifier l'attention et à la transformer en valeur économique, transformant ainsi la structure traditionnelle de consommation unidirectionnelle en une économie participative centrée sur les producteurs. Cette transformation revêt une importance considérable. Toutefois, l'écosystème InfoFi actuel fait face à des effets secondaires structurels dans le processus de tokenisation de l'attention, notamment une baisse de la qualité du contenu et des distorsions dans le flux d'information. Ces effets secondaires reflètent moins des limitations du modèle que des difficultés inévitables dans sa phase initiale de conception.
Le modèle d'évaluation basé sur des retours simples révèle ses limites, tout comme la structure de récompense influencée par les ressources marketing. Il est désormais urgent d'améliorer les systèmes capables d'évaluer correctement la qualité du contenu, d'introduire des mécanismes d'ajustement algorithmique fondés sur la communauté, et de mettre en place des mécanismes de régulation équilibrés au niveau de la plateforme. InfoFi cherche à créer un écosystème où chaque membre puisse être justement récompensé pour sa participation à la production et à la diffusion d'information. Pour y parvenir, des progrès techniques sont nécessaires, tout comme une implication active de la communauté dans la conception.
Dans l'écosystème cryptographique, l'attention fonctionne comme un jeton. InfoFi est une expérience cruciale dans la conception et l'exploitation d'une nouvelle structure économique. Son plein potentiel ne se réalisera que lorsqu'elle deviendra une architecture où l'information de valeur et les idées pertinentes peuvent être librement partagées. Les résultats de cette expérience accéléreront le développement de l'économie de la quantification de l'information à l'ère numérique.
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