Struttura dell'influencer della privacy, stella senza volto @nesaorg , @OpenGradient , @xeetdotai Il concetto di influencer della privacy descrive una struttura in cui si guadagna denaro pubblicitario basandosi solo su un valore di influenza, senza rivelare il volto, il nome reale o il contenuto specifico. Questo modello si basa su tre componenti principali: Nesa, una tecnologia di protezione della privacy, OpenGradient, un livello di intelligenza artificiale che verifica l'influenza, e Xeet, che quantifica i dati di influenza sociale e li collega a ricompense. Questa struttura ha attirato attenzione per il suo tentativo di convertire l'influenza digitale in valore economico minimizzando l'esposizione personale. Il punto di partenza di questo modello è la fatica legata alla rivelazione dell'identità e all'esposizione del marchio personale richiesta dall'industria degli influencer esistente. Alcuni creatori sono riusciti a generare entrate solo con il traffico dei contenuti o le metriche di coinvolgimento, senza rivelare il volto o utilizzare il nome reale, e tali casi sono stati osservati in aree relativamente poco regolate come le pagine di informazioni sul benessere, gli account meme e gli account di analisi tecnica. Tuttavia, anche questi casi sono stati realizzati con l'approvazione o la tolleranza delle piattaforme, e non ci sono stati casi confermati che si siano estesi a settori pubblicitari in cui la responsabilità legale è chiaramente richiesta. Nesa funge da livello di protezione della privacy in questa struttura, basandosi su una tecnologia progettata affinché i calcoli di intelligenza artificiale avvengano in uno stato crittografato. Questa tecnologia mira a dimostrare che i calcoli sono stati eseguiti correttamente senza rivelare i dati di input, i risultati di output o la struttura interna del modello. In teoria, è possibile dimostrare che un calcolo specifico è stato eseguito correttamente senza rivelare l'identità dell'utente o il contenuto, ma non ci sono ancora casi verificati in ambienti di utilizzo reale per dimostrare in modo affidabile dati di grandi dimensioni che variano in tempo reale, come l'influenza sui social media. OpenGradient è un livello di verifica dell'intelligenza artificiale progettato per garantire l'affidabilità dei risultati dei calcoli. Questo sistema registra in modo verificabile il processo di inferenza eseguito dall'intelligenza artificiale e fornisce un modello per rilevare la duplicazione tra account o la possibilità di attacchi civili in alcune aree. Tuttavia, nei materiali pubblicati finora non è stato identificato un modello dedicato per valutare con precisione la qualità dei contenuti sociali o l'influenza reale, rimanendo a un livello di analisi della presenza degli account o dei modelli di rete. Questo è più un mezzo ausiliario per discernere l'autenticità degli account piuttosto che dimostrare l'influenza stessa. Xeet è il livello di dati che gestisce la struttura di ricompensa reale, analizzando con intelligenza artificiale i vari segnali generati dalle interazioni con i post e assegnando punteggi. Questo sistema dà maggiore importanza alla qualità e al contesto delle reazioni piuttosto che al semplice numero di follower, e include meccanismi per rilevare spam o modelli automatizzati e penalizzare di conseguenza. Esistono casi in cui i punteggi di influenza sono collegati a ricompense attraverso strutture di ranking e tornei operativi, ma anche in questo caso sono stati segnalati casi in cui utenti normali subiscono penalizzazioni temporanee durante il processo di apprendimento dell'algoritmo, non garantendo quindi una precisione completa. Il cuore del modello dell'influencer della privacy, che combina questi tre elementi, è dimostrare l'influenza mantenendo nascosti contenuti e identità. Tuttavia, fino ad ora, le tecnologie verificate si limitano a indicatori relativamente statici come il numero di follower o a metriche aggregate come il totale delle interazioni, e non è stato confermato un modo per dimostrare in tempo reale la persuasività o l'effetto commerciale effettivo di contenuti individuali. Inoltre, questo processo di dimostrazione comporta inevitabilmente problemi di fiducia e integrazione dei dati con piattaforme esterne. L'ambiente normativo rappresenta la maggiore restrizione per questo modello. Le normative pubblicitarie negli Stati Uniti e in Europa richiedono che i rapporti tra inserzionisti e ricompense siano chiaramente rivelati e stabiliscono che i consumatori devono essere in grado di riconoscere che si tratta di pubblicità, chiarendo i soggetti responsabili. Queste normative presuppongono la possibilità di identificare le persone o i soggetti coinvolti nella pubblicità e sono in conflitto con una struttura che guadagna entrate pubblicitarie mantenendo un completo anonimato. È chiaramente indicato anche nei casi giuridici e nelle interpretazioni normative che le piattaforme possono essere ritenute responsabili se trascurano strutture pubblicitarie anonime. Ci sono anche limiti in termini di fiducia. Ricerche e reazioni degli utenti indicano che in aree in cui la responsabilità è importante, come finanza, investimenti e beni costosi, la fiducia nei fornitori di informazioni senza volto tende a essere bassa. Una struttura che spiega l'influenza solo attraverso punteggi generati da algoritmi tende a generare la percezione che i criteri di valutazione siano opachi, il che porta a ripetuti conflitti e insoddisfazioni. La struttura economica riflette anche i problemi del mercato degli influencer esistente. Dati reali mostrano che le ricompense basate sull'influenza sono estremamente concentrate in una ristretta élite, mentre la maggior parte dei partecipanti rimane con guadagni bassi. L'anonimato non sembra attenuare questa struttura di distribuzione, ma piuttosto rende i criteri di ricompensa più opachi, amplificando la sfiducia. Inoltre, in un contesto in cui perdite dovute a manipolazione dei dati e attività di bot sono segnalate continuamente nel mercato pubblicitario, una struttura che elimina la responsabilità basata sull'identità non fornisce alcuna base per mitigare questi problemi. In sintesi, il modello dell'influencer della privacy ha una chiara caratteristica come tentativo tecnico di minimizzare l'esposizione delle informazioni personali, ma affronta simultaneamente limitazioni tecniche nella dimostrazione dell'influenza, conflitti con le normative pubblicitarie, problemi di fiducia e responsabilità, e squilibri nella struttura del mercato esistente. Sulla base dei fatti pubblicati e verificati fino ad ora, questo modello ha un significato come struttura sperimentale, ma non ci sono prove che possa operare stabilmente nell'ecosistema pubblicitario mainstream. $XEET $NESA