InfoFi modeli, kripto içerik üretiminde ödül sistemini yeniden tanımlıyor

Web3 ekosisteminde ‘ilgi’nin doğrudan *varlık* anlamına geldiği bir çağda, bilgi temelli bir finans modeli olan InfoFi, dikkat çekici bir ödül yapısıyla yeniden gündeme geliyor. 24’ünde (yerel saatle), Tiger Research tarafından yayımlanan bir rapora göre, InfoFi modeli kullanıcıların içerik üretimine dayalı etkinliğini sayısal olarak ölçümleyerek bunu token ödüllerine dönüştürüyor ve bu yönüyle katılımcı ekonominin potansiyellerini hayata geçiriyor. Ancak aynı zamanda içerik kalitesinin düşmesi ve tekelleşme gibi bazı olası olumsuzlukların da yapısal bir revizyon gerektiği vurgulanıyor.

Tiger Research, bu modelin kripto paraların sahip olduğu ‘ilgi tabanlı piyasa yapısı’na verilen bir yanıt olduğunu ifade etti. Kripto piyasasında likidite ve değer, projelere olan ilgi ve etkileşimle şekillendiğinden dolayı, kullanıcı dikkatinin *doğrudan değer* haline geldiği vurgulanıyor. InfoFi yaklaşımı, bu ilgiyi ölçülebilir puanlara çevirerek *içerik üreticisini* ödüllendiren bir sistem sunuyor. Bu nedenle söz konusu model, bilgi üretimini ekonomik bir faaliyet olarak yeniden tanımlıyor.

Bu ilkenin sahada uygulandığı en belirgin örneklerden biri, Kaito’nun InfoFi ağı. Kaito, kullanıcılar tarafından oluşturulan içerikleri yapay zeka algoritmalarıyla puanlıyor ve yüksek puanlar daha fazla değeri temsil ediyor. Bu puanlara göre, kullanıcıya verilen token miktarı belirleniyor. Yatırımcılar ise içeriklerin oluşturduğu dikkat ölçüsünü, yatırım kararlarında referans olarak kullanıyor. Böylece katılımın ödüle, ödülün tekrar katılıma dönüştüğü sürekli bir döngü kurulmuş oluyor.

Bu sistemin üç önemli etkisi bulunuyor. Birincisi, daha önce *nitel* olarak değerlendirilen kullanıcı katkısı artık *nicel* olarak ölçülüyor; bu da sürdürülebilir katılımı teşvik ediyor. İkincisi, soyut bir kavram olan ‘ilgi’ veriye dönüştürülerek ekonomik işlem haline geliyor. Üçüncüsü, içerik üretiminde katılım eşiğini düşürerek daha fazla kullanıcının sürece dahil olmasının önünü açıyor.

Ancak InfoFi modelinin negatif etkileri de göz ardı edilemez. Tiger Research’e göre, *dikkatin ödül puanlamasında tek kriter haline gelmesi*, yapay ve tekrarlanan içeriklerin önünü açtı. Bu durum, içerik kalitesini düşüren ve kullanıcıyı yoran ‘AI slop content’ (kalitesiz içerik yığını) sorununu doğuruyor. Loud projesi bunun tipik bir örneğini sunuyor; yalnızca üst sıralardaki kullanıcılara ödül verilen bu sistemde, aşırı rekabet ve içerik yorgunluğu yaşandı ve bu da topluluğun dengesini bozdu.

Bir diğer sorun ise içerik üretimi ve ödüllerin belli kullanıcı gruplarında toplanması. Kaito’nun paylaştığı verilere göre, bir dönem Loud ile ilgili paylaşımlar kripto sosyal medya içeriğinin %70’inden fazlasını oluşturdu. Bu da bazı projelerin pazarlama gücüyle *bilgi dolaşımını* tekeline alması anlamına geliyor. Böyle bir yapı, kripto ekosisteminde canlılık ve çeşitliliğin kaybına yol açabiliyor.

Asıl mesele, içeriğin nasıl değerlendirileceği ve ödüllerin kimlere, hangi kriterlerle verileceğinde düğümleniyor. Tiger Research, günümüzde birçok platformun hâlâ *izlenme, beğeni, yorum* gibi yüzeysel verilerle içerik kalitesini ölçmeye çalıştığını eleştiriyor ve daha rafine değerlendirme için topluluk tabanlı algoritmalara geçiş yapılması gerektiğini savunuyor. Buna ek olarak, yapay zeka destekli *nicel analiz tekniklerinin* ödül yapılarında kullanılmasını öneriyor.

Ayrıca platformların, içerik yoğunluklarını gerçek zamanlı analiz ederek ödül dağılımlarını dengeleyecek yeni mekanizmalar kurması gerektiği belirtiliyor. Örneğin, belirli bir konudaki aşırı içerik artışı durumunda bu alandaki ödüllerin geçici olarak azaltılması, az temsil edilen konulara ise teşvik amacıyla daha yüksek ödüller verilmesi gibi stratejiler öneriliyor. Bu tür yapısal iyileştirmeler sayesinde InfoFi sisteminin hem bilgi çeşitliliğini koruması hem de genel ekosistem sağlığını sürdürmesi mümkün olabilir.

Sonuç olarak InfoFi modeli, dijital bilgi ekonomisinin merkezinde ‘ilgiyi’ ekonomik bir değer olarak tanımlamaya çalışan bir girişim olarak öne çıkıyor. Kripto sektöründe kullanıcı odaklı bir ödül sistemine geçişi temsil etmesi açısından *dikkate değer* bir gelişme olsa da, başlangıçtaki yapısal eksikliklerin çözülmesi için daha gelişmiş katılım mekanizmaları ve değerlendirme metotlarının hayata geçirilmesi gerekiyor. Tiger Research, dikkatin yalnızca rakamsal bir veri değil, aynı zamanda bilginin niteliği ve üreticinin güvenilirliğini de taşıyan *nitelikli bir ekonomik unsur* olarak yeniden tasarlanması gerektiğinin altını çiziyor.