Cómo un nuevo proyecto intenta resolver el problema fundamental de calidad de InfoFi a través de la reputación, el análisis de redes y el diseño de incentivos matemáticos
La señal en el ruido
Algo interesante sucedió en Crypto Twitter la semana pasada. Durante exactamente 4 horas, una sola palabra dominó la línea de tiempo. No por un hack importante, noticias regulatorias o una subida del mercado, sino por un experimento para medir lo que realmente importa en la distribución de información.
Ese experimento fue el lanzamiento de la Fase 1 "Signal" de Xeet, y lo que reveló sobre las redes de información en cripto podría cambiar nuestra forma de pensar sobre la influencia, la calidad y el valor en la economía de la atención.
El problema de InfoFi: Cuando la atención se convierte en ruido
El espacio de las Finanzas de la Información ha evolucionado rápidamente desde que Kaito fue pionero en el seguimiento del "mindshare". Los proyectos ahora gastan millones intentando generar "buzz", los influencers cultivan el compromiso para obtener posiciones en la tabla de clasificación y las voces más fuertes a menudo ahogan los conocimientos más valiosos.
Ya hemos visto esta película antes. Loud prometió recompensar el "mindshare", pero rápidamente degeneró en una carrera por el volumen sobre el valor. Sin una verdadera utilidad o filtros de calidad, se convirtió exactamente en lo que Pons llama ahora "NoiseFi": un sistema donde hacer ruido importa más que tener sentido.
Kaito, aunque tiene éxito con ingresos anuales de entre 33 y 35 millones de dólares, enfrenta desafíos similares. Su algoritmo centrado en la cuota de atención favorece naturalmente a los creadores de contenido en inglés de alto volumen, dejando a las voces regionales y a los creadores enfocados en la calidad luchando por el reconocimiento — un problema que exploramos en profundidad en nuestro artículo sobre el problema de centralización oculta de SocialFi. Un analista de cripto polaco que escribe dos publicaciones perspicaces sobre un proyecto a menudo queda eclipsado por alguien que publica docenas de opiniones repetitivas con fines de farming.
Esto crea una paradoja: los creadores regionales a menudo proporcionan el marketing más valioso para los proyectos al llegar a audiencias completamente nuevas, pero son sistemáticamente infravalorados por las métricas actuales de InfoFi.
Entra Xeet: Fase 1 y la aceleración inesperada
@xeetdotai7 lanzó su fase "Signal" el 21 de junio con un simple mecanismo de referidos diseñado para mapear las redes sociales de las criptomonedas. El plan era que durara semanas. En cambio, explotó en Crypto Twitter en 4 horas, obligando a un cierre anticipado.
Más de 50,000 usuarios se registraron. La línea de tiempo se saturó con enlaces de impulso. Xeet alcanzó el puesto #30 en la tendencia mundial.
La velocidad tomó a todos por sorpresa, incluido el equipo. Como señaló Pons: "Los europeos salieron perjudicados porque lo empezamos tarde en su viernes y lo terminamos temprano en su sábado por la mañana". El equipo ha prometido una "compensación" para los participantes europeos, reconociendo los problemas de cronología.
Pero el caos cumplió un propósito. Esto no fue solo marketing viral; fue una recopilación de datos a gran escala, mapeando las conexiones reales entre cuentas de cripto de formas que los simples recuentos de seguidores o las métricas de interacción no pueden capturar.
La matemática de la calidad: Decodificando XeetScore
Lo que hace que Xeet sea potencialmente revolucionario no es solo su declaración de misión sobre "la señal sobre el ruido"; es el sofisticado marco matemático que han desarrollado para medirlo realmente.
La fórmula XeetScore revela un sistema complejo diseñado para resolver los problemas centrales de InfoFi:
Inbound Score (I_u)
Esto mide cuánta atención de calidad atrae tu contenido. Tiene un gran peso (multiplicador de 3x) e incorpora tu puntuación de credibilidad de Ethos más cualquier bonificación por reputación. El sistema utiliza una escala logarítmica, lo que significa que tus primeros clics valen mucho más que los posteriores, evitando el simple cultivo de volumen.
Puntuación de Salida (O_u)
Esto rastrea tu comportamiento de apoyo cuando impulsas el contenido de otros. Recibe un peso menor que la entrada (lo que demuestra que crear contenido valioso importa más que simplemente compartir), pero aun así fomenta la participación comunitaria y el apoyo mutuo.
Factor de Penalización (P_u)
Este es el mecanismo anti-spam. Si compartes en exceso tus enlaces de referido o muestras un comportamiento similar al de un bot, tu puntuación general se reduce progresivamente. La penalización tiene un tope del 50%, por lo que incluso los que comparten mucho no son eliminados por completo, pero se ven significativamente desfavorecidos.
Integración de Ethos
Tu puntuación de credibilidad de Ethos Network actúa como un multiplicador en todo el sistema. Los usuarios con alta reputación (puntuación Ethos de 2000+) obtienen un bono del 10% en todas las actividades, mientras que las cuentas nuevas o de baja credibilidad comienzan en desventaja.
Mínimo Base
Todos obtienen al menos 50 puntos independientemente de la actividad, asegurando que los recién llegados no queden completamente excluidos mientras se mantienen los incentivos para una participación de calidad.
La fórmula describe los incentivos destinados a recompensar la atención creíble y penalizar el spam. No establece que el sistema distinga de manera fiable el contenido útil de la actividad coordinada; eso requeriría datos de resultados y pruebas adversarias.
Por cierto. Lo curioso es que @emilios_eth134 casi adivinó cómo sería la fórmula. ¡Buen trabajo!
La Hoja de Ruta: Fases 2-4 y la Evolución de InfoFi
Basándonos en los vistazos de la interfaz del panel de Xeet, podemos especular sobre las próximas fases:
- Fase 2 (icono de cerebro): Probablemente se centra en la calidad del contenido y en los conocimientos. Va más allá del simple mapeo de la red para evaluar el valor real de lo que las personas comparten y crean.
- Fase 3 (icono de estrella): Podría involucrar la curaduría de la comunidad o resaltar a los colaboradores excepcionales. La estrella sugiere sistemas de reconocimiento o de calificación.
- Fase 4 (icono de perfil): Posiblemente el sistema completo de XeetScore y los perfiles de usuario, creando una red de reputación integral que va más allá de las métricas sociales simples.
Cada fase parece estar diseñada para añadir capas de sofisticación a la medición de la calidad de la información.
Descubrimiento de la Red: El Valor Oculto de las Cuentas Periféricas
Quizás el hallazgo más intrigante de Xeet proviene de la visualización de la red generada durante la Fase 1. El grafo revela un patrón familiar: un denso grupo central de cuentas cripto interconectadas rodeadas por nodos periféricos dispersos.
Para nuestros amigos europeos.
Tenemos una "compensación" en tu puntuación ya que muchos de ustedes se perdieron el periodo de impulso de @xeetdotai7.
Para evitar que la gente manipule el sistema, no vamos a anunciar qué es eso hasta que esté terminado.
Mientras tanto, obtén esos referidos mientras dure el periodo de referidos.
Lo que importa son los referidos de calidad (es decir, cuentas de alta calidad y/o KOLs con una gran audiencia)
Como puedes ver en el fragmento de abajo, los bots siguen siendo un problema.
Hasta ahora, más de 250k usuarios se han registrado en Xeet. Una gran parte de ellos son bots.
Son bastante fáciles de identificar y los eliminaremos.
Señal > Ruido
Esta estructura de red sugiere algo profundo sobre la ineficiencia actual de InfoFi. El clúster central (influencers de cripto convencionales, VCs y fundadores de proyectos) se comunica en gran medida dentro de su propia cámara de eco. Cuando 20 cuentas importantes tuitean sobre el mismo proyecto, a menudo están llegando a la misma audiencia.
Las cuentas periféricas cuentan una historia diferente. Estos nodos aislados probablemente representan a influencers regionales, comunidades especializadas o expertos de nicho que no forman parte del grafo social principal de cripto, pero que ejercen una influencia genuina dentro de sus dominios específicos.
Hipótesis
Unos pocos tweets de los principales KOL más algunas cuentas periféricas seleccionadas podrían generar más impacto real que 1000 publicaciones de cuentas del clúster central que discutan el mismo tema.
Si esta teoría se mantiene, los sistemas actuales de InfoFi son fundamentalmente ineficientes, concentrando las recompensas en cuentas con una alta interconexión en lugar de aquellas con un alcance de audiencia único.
@Pons_ETH - me encantaría saber si esta interpretación del grafo de red se alinea con tus hallazgos de los datos de la Fase 1
El potencial para cambiar las reglas del juego
Esta capacidad de análisis de red podría revolucionar el marketing cripto. En lugar de pagar tarifas premium por exposición dentro de la misma burbuja interconectada, los proyectos podrían identificar e incentivar cuentas que lleguen a audiencias completamente inexploradas.
Los creadores regionales que analizan cuidadosamente los proyectos para sus comunidades locales podrían finalmente recibir un reconocimiento proporcional a su impacto real. La calidad podría volverse más valiosa que la cantidad.
Cookie DAO ha avanzado en esta dirección, con creadores regionales informando de un mejor reconocimiento en comparación con el algoritmo de Kaito. Pero el enfoque matemático de Xeet para la ponderación de la reputación y el análisis de red sugiere una solución más integral.
Más allá de la experimentación: por qué esta vez podría ser diferente
La ponderación de la reputación y el análisis de red hicieron que Xeet valiera la pena estudiar en su lanzamiento. Eran decisiones de diseño, no evidencia de adopción a largo plazo, resistencia al farming o un modelo de negocio duradero.
La rápida respuesta del equipo a los comentarios de la Fase 1 (reconociendo problemas de cronología, prometiendo compensaciones europeas y preparando ajustes del algoritmo) muestra una adaptabilidad que los proyectos de InfoFi anteriores no tenían.
Lo más importante es que el enfoque en identificar a los creadores de valor ignorados aborda una ineficiencia real del mercado. Si Xeet puede sacar a la superficie con éxito las voces regionales y los contribuyentes de calidad que actualmente son invisibles para las métricas tradicionales, crea una utilidad genuina tanto para los creadores como para los proyectos.
Construyendo tu señal
El panorama de InfoFi está evolucionando, y posicionarte para este cambio requiere más que recuentos de seguidores o farming de engagement. La calidad, la credibilidad y la conexión auténtica con la audiencia se están convirtiendo en las nuevas métricas que importan. Si quieres mejorar tus habilidades de contenido para estar a la altura, consulta nuestra Guía del Creador para Contenido de Calidad.
Si encontraste este análisis valioso y quieres formar parte de la próxima evolución de las redes de información, considera unirte a Xeet mientras el algoritmo todavía está aprendiendo.
Esto es especialmente importante para las cuentas grandes. ¿Qué pasaría si Xeet Score se convierte en el nuevo estándar para las colaboraciones con KOL?
No querrás estar fuera de ese sistema.
Los datos que se recopilan ahora podrían influir en el posicionamiento en fases futuras, y la participación temprana en plataformas centradas en la calidad a menudo crea ventajas compuestas.
Finalmente, si este desglose te proporcionó información útil sobre el cambiante panorama de InfoFi, agradecería tus comentarios en mi perfil de Ethos.
Tu reseña toma un minuto, pero me muestra qué es valioso en lo que hago, para que sepa en qué debo centrarme al crear contenido.
¿Cuál es tu opinión sobre este análisis?
¿Ves a Xeet como una evolución genuina que podría irrumpir en las plataformas actuales de InfoFi, o simplemente como otro experimento destinado al cementerio? ¿Hay aspectos del análisis de la red o del enfoque matemático que se me hayan pasado por alto?
El futuro de InfoFi no se trata de hacer más ruido; se trata de hacer que la señal correcta llegue a las personas adecuadas. Xeet podría ser simplemente la plataforma para lograr que eso suceda.