Desafíos estructurales de la difusión de información en Web3

Recientemente, un tema candente ha generado amplias discusiones: ¿podrían algunas plataformas de contenido emergentes provocar una "caja de información"? Tras una profunda reflexión y análisis de casos, creo que no se trata de un problema de una plataforma específica, sino de un resultado estructural de la propia difusión de contenido. Estas plataformas solo han hecho que este fenómeno sea más evidente.

Desde la perspectiva del proyecto, estas plataformas desempeñan el papel de aceleradores. Su objetivo es hacer que el proyecto "parezca popular", para que los usuarios se den cuenta de que "este proyecto está siendo discutido", lo que a su vez impulsa aún más la interacción o conversión. Por lo tanto, el proyecto asignará un presupuesto para coordinar con las actividades de la plataforma, al mismo tiempo que buscará el apoyo de agencias de marketing, especialmente aquellas que puedan movilizar a grandes líderes de opinión.

La formación de la burbuja informativa suele comenzar con el contenido de alto nivel, en lugar de los usuarios comunes. Después de que los grandes líderes de opinión publican contenido publicitario, los pequeños líderes de opinión a nivel inferior tienden a seguir la corriente. Además, los algoritmos de las redes sociales recomiendan contenido similar según la interacción, lo que llena el flujo de información del usuario con diferentes expresiones de un solo proyecto.

Este fenómeno no es algo nuevo. En la época anterior a estas plataformas, los líderes de opinión también se turnaban para promocionar, redactar copias y publicar anuncios. Sin embargo, en ese momento, este mecanismo de colocación de contenido no había sido "explicitado". Las nuevas plataformas han proporcionado una estructura clara para este proceso, lo que ha hecho que las reglas de difusión sean aún más claras.

Estas plataformas son consideradas como amplificadoras de los mecanismos de sesgo informativo que ya existían, porque aumentan la eficiencia en la organización y difusión de la información. Sin embargo, esta eficiencia se basa en una aceleración sobre la "estructura de atención" existente, y no en una subversión.

El equipo del proyecto ya tiene la tendencia de destinar el presupuesto a grandes líderes de opinión, por lo que este contenido se lanzará primero. El mecanismo de la plataforma también ha incentivado a los creadores de contenido de menor tamaño a concentrarse en la producción de contenido en un corto período de tiempo, lo que hace que el algoritmo de recomendación de las redes sociales sea más fácil de identificar los "temas populares actuales", recomendando continuamente contenido similar y formando un ciclo cerrado.

Lo más importante es que la fuente del contenido es relativamente concentrada, los objetivos de escritura de los creadores son similares: participar, puntuar, obtener exposición, en lugar de analizar el proyecto en profundidad desde diferentes ángulos. Por lo tanto, aunque el contenido parezca diferente, en realidad es similar, lo que gradualmente genera una sensación de "estar atrapado en una única narrativa del proyecto".

Estas plataformas no han creado sesgos informativos, pero sí han amplificado los sesgos estructurales de propagación que ya existían. Han transformado flujos de información que antes se distribuían de manera puntual y se fermentaban lentamente, en un empuje de tráfico que explota de manera concentrada y cubre amplias áreas.

Para abordar las principales preocupaciones de los usuarios, podemos analizarlas una por una:

1. Alta repetitividad del contenido: Este problema proviene de la estructura de asignación de presupuesto del equipo del proyecto, y no de la plataforma en sí. El presupuesto se concentra en grandes líderes de opinión, lo que inevitablemente afecta la recomendación algorítmica, llevando a creadores de contenido más pequeños a seguir la tendencia.

2. Calidad de contenido baja, homogeneidad de IA severa: de hecho, el contenido generado puramente por IA generalmente obtiene puntuaciones más bajas en estas plataformas. El modelo de puntuación de las plataformas suele tener mecanismos de oposición, y el contenido mecánico, carente de características, tiene dificultades para obtener altas puntuaciones. Las puntuaciones de alto peso aún dependen de una estructura narrativa de calidad, calidad de opiniones y datos de interacción.

3. Después de que la actividad se lance, está llena de "sabor a anuncios": este es el punto de desagrado más intuitivo para los usuarios. Las soluciones pueden incluir: debilitar el sentido de ceremonia del "lanzamiento del proyecto", introducir un mecanismo de auto-publicación, etc. En un escenario ideal, el equipo del proyecto debería otorgar recompensas de manera discreta, haciendo que los usuarios se den cuenta del valor de participar desde el principio, en lugar de fomentar el comportamiento de "subir en la lista".

A largo plazo, necesitamos construir una estructura de difusión más saludable. Ya sea elevando el umbral de participación, optimizando el diseño de incentivos, o guiando a los proyectos a establecer expectativas de recompensas de manera más natural, el objetivo debe ser que "el contenido tenga significado", y no solo "el contenido tenga cantidad".

Si se puede lograr este objetivo, estas plataformas no solo serán herramientas de tráfico, sino que serán una infraestructura importante para todo el ecosistema de contenido Web3. Tienen el potencial de impulsar una nueva cultura de participación: la creación de usuarios no es para recompensas instantáneas, sino por un verdadero interés. Y las recompensas se convierten en una sorpresa adicional en el proceso de participación.