La reputación de los streamers de IA en el fandom y la estructura de la economía de idol virtual @jointheparti , @Kindred_AI , @foruai El tema de la reputación del fandom para streamers con IA comienza analizando cómo funcionan los personajes impulsados por IA, las plataformas de streaming en directo y los sistemas de reputación en cadena. La economía actual del fandom se ha formado por los fans que dedican tiempo, atención y trabajo emocional al contenido producido por creadores humanos, que se ha medido principalmente mediante indicadores temporales como visualizaciones, comentarios y patrocinios. La investigación académica ha demostrado que, en esta estructura, las contribuciones de los fans suelen tener un significado en términos de participación en sí en lugar de traducirse claramente en valor económico, y la reputación también está fija dentro de las plataformas individuales, dificultando su movimiento o acumulación. En los últimos años, a medida que ha aumentado el número de casos en los que personajes de inteligencia artificial producen contenido directamente y participan en interacciones, la relación entre fans y creadores ha pasado de una estructura centrada en el ser humano a una orientada a la tecnología. Kindred es un proyecto que desarrolla personajes de IA con capacidades de reconocimiento emocional y comprensión del lenguaje natural, y los caracteres basados en propiedad intelectual licenciada están diseñados para formar relaciones a largo plazo con los usuarios. Estos personajes utilizan una estructura de memoria persistente que recuerda el contexto de las conversaciones y las reacciones de los usuarios, e incluyen mecánicas gamificadas donde las recompensas varían según el estado emocional o la frecuencia de interacción. Según datos oficiales, Kindred ha revelado el número de usuarios activos diarios en la fase previa al lanzamiento y ha registrado una cierta cantidad de ventas a través de la preventa. Estas cifras se presentan como indicadores objetivos de que los personajes de IA funcionan como sujetos de contenido basados en la premisa de relaciones repetitivas más allá de las simples herramientas. PARTI es una plataforma de streaming en directo que opera en un entorno Web3, ofreciendo a los espectadores la posibilidad de fijar mensajes o enviar pistas durante las retransmisiones en directo, y cuenta con una estructura que otorga puntos a los streamers que emiten durante más de un cierto tiempo. Estos puntos están vinculados al sistema interno de clasificación de la plataforma, y la documentación oficial explica la estructura previa a la temporada relacionada con la distribución de fichas. Técnicamente, incluye pagos basados en blockchain y capacidades de transacciones descentralizadas, pero establece que los datos transmitidos se procesarán en un entorno fuera de la cadena. Esto se interpreta como resultado de reflejar las limitaciones técnicas actuales de registrar interacciones a gran escala en tiempo real directamente en la blockchain. ForU AI es un protocolo que gestiona la identidad y reputación en cadena, registrando puntos de experiencia y insignias basadas en la actividad del usuario en forma de identidades tokenizadas. Esta identidad se verifica mediante un método de firma estandarizado y busca una reputación móvil en lugar de estar vinculada a una plataforma específica. El documento técnico presenta resultados de optimización como la reducción de costes de gas y tiempos de procesamiento, y también explica la capacidad de clasificar las características emocionales de publicaciones e interacciones mediante análisis de texto basado en IA. Sin embargo, aún no se ha confirmado ningún caso de aplicación real del sistema en un entorno de streaming en directo a gran escala. Según los materiales analizados, no existe una integración técnica ni colaboración oficialmente confirmada entre Kindred, PARI y ForU AI. Por lo tanto, la estructura en la que los personajes de IA transmiten y recompensan a los fans registrando su lealtad y reputación como datos en cadena solo puede explicarse conceptualmente, pero no es un sistema práctico. Este es un hecho que se ha confirmado repetidamente a lo largo del análisis, y debe entenderse que, en este momento, cada proyecto opera de forma independiente. No obstante, al analizar las funciones de los tres proyectos lado a lado, se revela que comparten una dirección común para convertir el comportamiento de los aficionados en datos verificables y acumularlos a largo plazo. Según un estudio empírico del Departamento de Economía del Comportamiento, los streamers de IA tienden a tener tasas de conversión iniciales de confianza o compra más bajas en comparación con los streamers humanos, pero se informa que la diferencia disminuye cuando se combina con sesiones de preguntas y respuestas en tiempo real o eventos participativos. Además, en el caso de los streamers virtuales con IA, que se estudiaron como ejemplos reales, el análisis sugería que las declaraciones impredecibles y la participación de la comunidad jugaban un papel crucial en mantener el fandom. Estos resultados son coherentes con investigaciones existentes que demuestran que el fandom no es solo un grupo de consumidores, sino un grupo que crea significado a través de la interacción. Con la introducción de un sistema de reputación on-chain, las contribuciones de los aficionados no serán un indicador puntual, sino que seguirán siendo un récord continuo de acumulación. Esto se evalúa como ventajoso para filtrar cuentas falsas o la participación automatizada, y al mismo tiempo, surgen preocupaciones sobre la privacidad y la posibilidad de recuperación, ya que las acciones pasadas individuales permanecen permanentes. En la literatura sobre ética blockchain, se ha debatido repetidamente críticas de que esta permanencia puede limitar la posibilidad de un cambio humano. La documentación pública de ForU AI también explica cómo se acumula la reputación, pero no se menciona el mecanismo por el cual se reduce o elimina con el tiempo. Como resultado, el concepto de reputación de fandom para streamers con IA nos ofrece una visión completa de las características de las distintas tecnologías y servicios que ya existen. Kindred encarna las interacciones emocionales como personajes automatizados, PARTI ofrece una estructura de streaming que conecta la interacción de los fans con la actividad económica en tiempo real, y ForU AI intenta registrar esta interacción como datos móviles de reputación. Sin embargo, actualmente no hay evidencia de que estos tres factores funcionen como una economía unificada de ídolos virtuales, y cada sistema debe entenderse como un ejemplo independiente. No obstante, los datos objetivos sobre estos proyectos tienen implicaciones analíticas, ya que proporcionan pistas concretas sobre cómo se están datando, gestionando técnicamente y percibiendo los fandoms como nuevas formas de valor. $PARTI $KIN