Problemas estruturais na disseminação de informações no ecossistema Web3

Recentemente, as discussões na comunidade Web3 sobre o InfoFi e a possibilidade de causar uma "câmara de eco" de informações atraíram ampla atenção. No entanto, uma análise mais aprofundada revela que este não é um problema exclusivo do InfoFi, mas sim um resultado estrutural da própria disseminação de conteúdo. O InfoFi apenas torna este fenômeno mais evidente.

Essencialmente, o InfoFi é um acelerador para os projetos, destinado a aumentar a popularidade e visibilidade do projeto. Os projetos geralmente alocam um orçamento para atividades do InfoFi, enquanto buscam parcerias com agências de marketing capazes de mobilizar grandes influenciadores.

A formação da bolha de informação geralmente começa com o conteúdo de topo. Quando grandes influenciadores publicam conteúdo relevante, pequenos influenciadores seguem a tendência, e com o algoritmo de recomendação das plataformas sociais, o fluxo de informações dos usuários rapidamente se enche de conteúdos semelhantes do mesmo projeto.

InfoFi, na verdade, amplifica o mecanismo de viés de informação que já existe. Ele melhora a organização e a eficiência da disseminação da informação, mas essa eficiência é construída sobre uma aceleração da estrutura de atenção existente, e não uma subversão. A equipe do projeto tende a destinar o orçamento a grandes influenciadores, cujos conteúdos são priorizados para publicação. O mecanismo InfoFi mobiliza criadores de conteúdo de médio e pequeno porte para produzir conteúdo de forma concentrada em um curto espaço de tempo, reforçando ainda mais a eficácia dos algoritmos de recomendação das plataformas sociais.

A origem do conteúdo é relativamente concentrada, e os objetivos de escrita dos criadores também são bastante consistentes: participar de atividades, ganhar pontos e exposição. Isso resulta em um conteúdo que, à primeira vista, parece diversificado, mas na verdade é semelhante, deixando os usuários com a sensação de estarem presos em uma narrativa única.

Para os principais pontos de ansiedade dos usuários, podemos fazer a seguinte análise:

1. Alta repetição de conteúdo: Isso é principalmente determinado pela alocação de orçamento da equipe do projeto, onde uma grande quantidade de recursos é direcionada a grandes influenciadores, levando à convergência do conteúdo.

2. Baixa qualidade de conteúdo: Embora haja preocupações de que o "conteúdo fast-food" gerado por IA se torne generalizado, na verdade, o modelo de pontuação do InfoFi possui mecanismos de resistência, tornando difícil para conteúdos mecanizados e sem características obterem altas pontuações. O conteúdo de alta qualidade ainda precisa depender de uma excelente estrutura narrativa, pontos de vista originais e bons dados de interação.

3. Sabor excessivo a publicidade: Quando os usuários percebem que o conteúdo está intencionalmente promovido, naturalmente geram uma resistência. Para resolver este problema, pode-se abordar de duas maneiras: atenuar o senso de cerimônia no lançamento do projeto e introduzir um mecanismo de auto-publicação, permitindo que o conteúdo surja de forma mais natural.

O ideal seria que a equipe do projeto pudesse recompensar discretamente os usuários que interagiram naturalmente no início, em vez de anunciar publicamente um plano de airdrop. Isso ajudaria a cultivar hábitos de participação natural entre os usuários, em vez de incentivá-los a competir por recompensas.

Em última análise, o objetivo do InfoFi deve ser tornar-se uma infraestrutura importante para o ecossistema de conteúdo Web3, promovendo uma estrutura de disseminação mais saudável. Seja através do aumento da barreira de participação, da otimização do design de incentivos ou da orientação dos projetos para gerirem as expectativas de airdrop de forma mais natural, o núcleo é fazer com que "o conteúdo tenha significado", e não apenas "o conteúdo tenha quantidade".