Gizlilik influencerları, yüzsüz yıldızların yapısı @nesaorg , @OpenGradient , @xeetdotai Gizlilik influencer kavramı, bir bireyin yüzü, gerçek adı veya içeriğin belirli içeriğinin açıklanmadığı, yalnızca etki figürüne dayanarak açıklandığı bir yapıyı tanımlayan bir terimdir. Model üç bileşen etrafında inşa ediliyor: Nesa, gizliliği koruyan bir teknoloji, OpenGradient (etkiyi doğrulayan yapay zeka katmanı) ve sosyal etki verilerini niceleyen ve ödüllerle ilişkilendiren Xeet. Bu yapı, dijital etkiyi ekonomik değere dönüştürme çabasıyla dikkat çekmiştir ve kişisel görünürlüğü en aza indirmiştir. Bu modelin başlangıç noktası, mevcut influencer endüstrisinin talep ettiği kimlik açıklaması ve kişisel marka görünürlüğünden kaynaklanan yorgunluktur. Bazı içerik üreticileri, yüzlerini açıklamadan veya gerçek isimlerini kullanmadan içerik trafiği veya etkileşim metriklerinden para kazandılar ve bu, sağlık bilgi sayfaları, meme hesapları ve teknik analiz hesapları gibi nispeten az düzenlenen alanlarda görüldü. Ancak, bu davalar platformun gözü veya hoşgörüsüyle de yapıldı ve yasal sorumluluğun açıkça görüldüğü reklam alanının tamamına yayılan hiçbir dava doğrulanmadı. NESA, yapay zeka işlemlerini şifreli bir durumda gerçekleştirmek üzere tasarlanmış bir teknolojiye dayanır ve bu yapıda gizlilik korumasından sorumlu bir katman vardır. Bu teknoloji, hesaplamanın giriş verilerini, çıktı sonuçlarını ve modelin iç yapısını ortaya çıkarmadan doğru şekilde yapıldığını kanıtlamayı amaçlar. Teorik olarak, bazı hesaplamaların kullanıcı kimlikleri veya içerik açıklamadan doğru yapıldığını kanıtlamak mümkündür, ancak gerçek dünyada sosyal medya etkisi gibi gerçek zamanlı dalgalanan büyük ölçekli verilerin güvenilir şekilde kanıtlanmasına dair kanıtlanmış bir vaka hâlâ yoktur. OpenGradient, hesaplama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için yapay zeka doğrulama katmanıdır. Sistem, yapay zeka tarafından gerçekleştirilen akıl yürütme sürecinin doğrulanabilir bir kaydını sağlar ve bazı alanlarda hesaplar arasında tekrarlanma veya bir sybil saldırısı olasılığını tespit eden bir model sunar. Ancak, şimdiye kadar yayımlanan verilerde, sosyal içeriğin kalitesini veya gerçek etkisini doğru şekilde değerlendiren özel bir model tespit edilmemiştir ve bu model yalnızca hesapların veya ağ desenlerinin varlığını analiz etme düzeyindedir. Bu, bir hesabın gerçekliğini kanıtlamak yerine yardımcı bir yöntemdir. Xeet, gerçek ödül yapısından sorumlu bir veri katmanıdır ve yapay zeka kullanarak gönderiler ve etkileşimlerden oluşan çeşitli sinyalleri analiz edip puanlar. Sistem, sadece takipçi sayısından ziyade yanıtların kalitesi ve bağlamına odaklanır ve spam veya otomatik kalıpları tespit edip cezalandıran cihazlar içerir. Aslında, etki puanlarının operasyonel sıralamalar ve turnuva yapıları aracılığıyla ödüllerle bağlantılı olduğu durumlar vardır, ancak bu da tam doğruluğu garanti etmez; örneğin algoritma eğitim sürecinde normal kullanıcıların geçici olarak dezavantajlı olduğu durumlar gibi. Bu üç unsuru birleştiren gizlilik influencer modelinin temeli, sadece etkiyi kanıtlayarak içerik ve kimliği gizlemektir. Ancak, şu ana kadar kanıtlanmış teknolojiler takipçi sayısı veya toplam katılım gibi nispeten sabit göstergelerle sınırlıdır ve bireysel içeriğin gerçek ikna edilebilirliği veya ticari etkisi gerçek zamanlı olarak doğrulanmamıştır. Ayrıca, bu ispat süreci kaçınılmaz olarak dış platformlarla veri bağlantısı ve güven sorunlarını içerir. Bu modelin en büyük kısıtlaması düzenleyici ortamdır. Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'daki reklam düzenlemeleri, reklamverenler ile ücret arasındaki ilişkinin açık bir şekilde açıklanmasını gerektirir ve tüketicilerin bunun bir reklam olduğunu anlayabilmesi için sorumlu tarafın açıkça tanımlanmasını şart koşar. Bu düzenlemeler, reklamlara katılan bireylerin veya subenelerin tanımlanabilirliğine dayanır ve reklam geliri elde etme yapısıyla çelişerek tam anonimliği korur. Gerçek emsaller ve düzenleyici yorumlar da platformların anonim reklam yapısını ihmal ederse sorumlu tutulabileceğini açıkça belirtir. Güven açısından da sınırlamalar ortaya çıkar. Araştırmalar ve kullanıcı yanıtları, finans, yatırım ve yüksek değerli ürünler gibi sorumluluğun önemli olduğu alanlarda, yüzü olmayan bilgi sağlayıcılarına olan güvenin genellikle düşük olduğunu gösteriyor. Etkiyi yalnızca algoritmanın hesapladığı puanla açıklayan bir yapı, değerlendirme kriterlerinin şeffaf olduğu algısını yaratır ve bu da tekrarlanan anlaşmazlıklara ve şikayetlere yol açar. Ekonomik yapı ayrıca mevcut influencer pazarının sorunlarını da yansıtıyor. Gerçek veriler, etki temelli ödüllerin en yüksek birkaç grupta oldukça yoğunlaştığını ve katılımcıların çoğunluğunun düşük getiri oranında kaldığını gösteriyor. Bu dağıtım yapısını hafifletmek yerine, anonimlik, tazminat standartlarını daha belirsiz hale getirerek güvensizliği artırma potansiyeline sahiptir. Ayrıca, metrik manipülasyonu ve bot faaliyetlerinden kaynaklanan kayıplar reklam pazarında sürekli olarak bildirildiğinden, kimlik temelli sorumluluğun kaldırılması yapısı bu sorunları hafifletmek için bir temel sağlamamaktadır. Bir arada, gizlilik influencer modeli kişisel bilgilerin açığını en aza indirmeye yönelik teknik bir girişim olarak net özelliklere sahiptir; ancak aynı zamanda etkiyi kanıtlamadaki teknik sınırlamalar, reklam düzenlemeleriyle çelişmeler, güven ve hesap verebilirlik sorunları ile mevcut piyasa yapısındaki dengesizlikler gibi pratik sınırlamalar da vardır. Şimdiye kadar yayımlanan ve doğrulanan gerçeklere dayanarak, bu model deneysel bir yapı olarak önemli, ancak ana akım reklam ekosisteminde istikrarlı çalıştığını değerlendirecek bir kanıt yok. $XEET $NESA