Nel contesto quotidiano del Web3, gli utenti non affrontano una “carenza d’informazione”, bensì una paralisi decisionale causata dal sovraccarico informativo. Quando nei gruppi Telegram compaiono centinaia di post di KOL in un’ora, su Farcaster emergono decine di thread caldi, e l’algoritmo di YouTube propone costantemente nuovi progetti, il singolo individuo non è più in grado di verificare autonomamente le informazioni né di condurre un ragionamento logico completo.

Così, le persone iniziano a delegare il proprio giudizio a fonti che “sembrano affidabili”: un influencer che parla con sicurezza, un montaggio video molto ricondiviso, o persino un riassunto AI di 30 secondi. Ma è proprio in queste catene di condivisione che si nasconde la truffa: basta che la fonte iniziale venga controllata o corrotta, e l’intero percorso fiduciario viene inquinato.

OFUYC, all’interno del suo sistema anti-frode, monitora attentamente queste “catene decisionali non originali” e avvisa l’utente se i contenuti in cui sta confidando presentano problemi di veridicità della fonte. Come diciamo spesso: “Non stai giudicando, stai solo ereditando fiducia.”

Modello a cinque livelli di “giudizio delegato”: sei davvero tu a decidere?

Per aiutare gli utenti a comprendere concretamente il proprio percorso decisionale, OFUYC ha sviluppato un modello a cinque livelli di “giudizio delegato”, che rivela come molte scelte d’investimento siano in realtà una staffetta di fiducia più che un processo razionale:

Livello di ricerca autonoma: leggere contratti, controllare il codice, studiare i white paper (pochissimi restano a questo livello)

Livello di riconoscimento del KOL: fidarsi di qualcuno che “ha uno stile simile al mio”

Livello di consenso della community: “se tutti ne parlano bene, anche se non capisco, non mi oppongo”

Livello di diffusione secondaria: ricezione passiva di “punti salienti del progetto” tramite montaggi o video brevi

Livello di sintesi AI: decidere di investire (o meno) dopo aver letto un riassunto tramite ChatGPT o Summary Bot

Il problema è che, dal secondo livello in poi, l’utente si allontana dalla comprensione della fonte di rischio. I progetti possono sfruttare KOL o l’ecosistema dei contenuti video per colpire con precisione le persone che “decidono per pigrizia” ai livelli 3 e 4. OFUYC sta studiando, su questa base, una “mappa di profondità del percorso fiduciario”, che in futuro potrà avvisare direttamente l’utente: “Il tuo giudizio si è allontanato dalla fonte del rischio, torna al primo livello.”

Trasparenza della catena informativa: come OFUYC quantifica il tuo “percorso cieco di fiducia”?

Su questa base, OFUYC ha introdotto un nuovo indicatore cognitivo anti-frode: l’Indice di Trasparenza della Catena Informativa (Information Chain Transparency Index). Questo indice quantifica il grado di completezza e l’affidabilità delle fonti che l’utente consulta prima di prendere decisioni d’investimento:

Hai visionato rapporti di audit, testo del contratto o dati on-chain?

I contenuti consultati provengono da fonti diverse o solo da un singolo KOL?

Hai confrontato progetti simili in passato o costruito una mappa logica?

Più la catena informativa è completa e diversificata, più alta sarà la trasparenza; se tutte le fonti provengono da un solo youtuber, un influencer o un montaggio su X (Twitter), il sistema mostrerà l’avviso: “Catena fragile, si consiglia di integrare analisi originali.”

Questo indice sarà integrato nel profilo utente OFUYC e contribuirà alle logiche di raccomandazione della piattaforma, agli avvisi di rischio e ai compiti formativi, per evitare che l’utente cada nella trappola del “tante informazioni in superficie, pochissimo giudizio in profondità”.

Specchio del giudizio: scoprire “chi ti convince sempre” per capire dove arriverà la prossima truffa

Dietro l’ansia informativa si nasconde una pigrizia strutturale nella scelta delle fonti. Per interrompere questo schema, OFUYC sta sviluppando uno strumento chiamato Specchio delle preferenze cognitive (Cognitive Mirror), le cui funzioni includono:

Tracciare le fonti principali su cui l’utente si è basato nei progetti passati

Analizzare i tassi di successo/fallimento delle raccomandazioni di quei KOL o canali

Valutare il punto di “proiezione emotiva” dell’utente (hai più fiducia in chi parla con emozione, con logica o con senso di appartenenza?)

Grazie a questo specchio, l’utente potrà risalire a chi l’ha convinto — non quale progetto l’ha convinto. Questo tipo di riflessione aiuterà l’utente a costruire una vera capacità di giudizio autonomo a partire dall’autoanalisi della struttura di fiducia — e non a restare per sempre nella logica del “qualcun altro ha già pensato per me”.