幣圈KOL推特「假粉絲」佔10％！柴犬幣、V神、CZ都上榜，背後藏有哪些問題？|數位時代 BusinessNext

幣圈KOL推特「假粉絲」佔10％！柴犬幣、V神、CZ都上榜，背後藏有哪些問題？

推特「假粉絲」問題泛濫，根據研究，知名企業、幣圈KOL的帳號，有多達10%比例的假粉，柴犬幣、V神、CZ都上榜，背後藏有哪些問題？

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##### 幣圈KOL「假粉絲」氾濫！比例多達10％

社群平台推特（Twitter）在去年10月被特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk）買下後，整個公司局勢天翻地覆，至今已歷經多輪裁員，8成員工被炒掉，市值直直落，僅剩他剛買下來時的三分之一。

營運方向劇變也是一大問題，在推特藍勾勾訂閱制上路後卻不受歡迎，開始向應用程式介面（API）功能收費，導致眾多綁定推特帳號的服務「逃難」，近來更打算限制使用者，沒付錢每天只能看600條推文。

目前為止，推特還是地表最有影響力的社群平台之一，區塊鏈與元宇宙社群有許多開發者與投資人都聚集在這平台上，也是加密貨幣KOL傳達想法跟造勢的地方。

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##### 柴犬幣假粉最多！前三名分別是誰？

在加密貨幣組織官方帳號當中，柴犬幣（$SHIB）的假粉絲數量最高，比率達到10.26％，換算約8萬個假帳號；公鏈Avalanche（雪崩幣$AVAX）以8.14％的假粉絲排名第二；第三是星巴克和Reddit的NFT合作夥伴、區塊鏈平台Polygon（$MATIC），有7.58％約73,000個假帳號追隨者。

推特假帳號也許是機器人，也可能是行銷公司用來充人頭、帶風向的工具。今年4月，馬斯克推出叫做「Twitter Blue」的每月8美元驗證訂閱服務，試圖為該平台增加收入，同時讓帳號經營方可以監控追隨者，進而掃除機器人或假帳號，但3個月後看來，似乎沒有多大成效。

dAppGambl分析了這些當紅加密貨幣吸引如此多假粉絲的多種原因， 大部分與「受歡迎的程度」密切相關 ，就犬幣來看，追隨者數量眾多，可能是為了鞏固表面上「受歡迎的程度和新鮮感」，為其增加追隨者數量，使其看起來比實際更受歡迎。

研究人員指出，「穩定幣Dai（$DAI）是推特最受歡迎（流行）的加密貨幣，而瑞波幣（$XRP）是最被討厭的。」推特加密社群將Dai稱作「貨幣的未來」，瑞波幣則往往與「詐騙」掛鉤。

對於雪崩鏈Avalanche來說，其原生代幣$AVAX經常受到幣圈意見領袖的推廣，從而獲得大量宣傳，「可能導致一些有心人士創造偽帳號來關注它。」

🛎️延伸閱讀： 推特訂「閱讀上限」！每天最多看一萬則推文，馬斯克這一招為何跟AI有關？

##### 幣圈KOL帳號充斥有假粉絲，這有什麼問題？

談到幣圈KOL或企業家，這些人往往比其他聲量還有力量，在推特的參與度也更高，給人一種印象：他們對加密貨幣的特定主題具備更多權威，因此我們更有可能同意他們的觀點。

身任手遊開發商Pixelmatic與比特幣技術公司JAN3兩家企業的執行長，繆永權（Samson Mow）是幣圈一言九鼎的加密企業家，但根據dAppGambl調查，在他推特超過263,000名粉絲當中，其中十分之一據稱是假的，在眾人當中比例最高。

繼繆永權之後是推特共同創辦人兼前執行長傑克．多西（Jack Dorsey），他也是知名比特幣「最大化主義者」（Maximalist，極端信仰者），報告稱他有650萬粉絲，其中8.62％是假帳號。

有「災難先生」之稱的財經媒體《Real Vision》創辦人兼執行長拉烏爾·帕爾（Raoul Pal）推特坐擁99.6萬粉絲，有6.58％是假的。

舉國推行比特幣的薩爾瓦多總統布格磊（Nayib Bukele）位居第四，529萬粉絲其中6.44％據稱是假的。「V神」以太坊共同創辦人布特林（Vitalik Buterin）有近6.5％的假粉絲位居第五；全球最大交易所幣安（Binance）創辦人趙長鵬（CZ）則有5.58％假粉絲，排名位居第七

有趣的是，在假粉絲最多的十大加密貨幣影響者中，有7人是比特幣信徒，或稱比特幣極端主義者，推特老闆馬斯克呢？dAppGambl表示這位話題之王沒進前10名，但在他1.416億粉絲中，有670萬（約4.7％）是假帳號。

馬斯克曾經試圖根除這一問題，識別假帳號的措施包括檢查帳號的註冊時間、調查個人資料圖片、個人簡介和帳號發送的推文，以及調查帳號的追隨及其關注者。

加密貨幣知名機器帳號「Explain This Bob」就被他說是詐騙，在6月19日被封禁。

《Cointelegraph》先前報導，該機器人是由印度工程師帕布·比斯瓦爾（Prabhu Biswal）打造，它使用OpenAI的ChatGPT-4模型，來解讀那些標記它的推文並做出反應。

擁有大量假粉絲，並非推特上加密貨幣社群獨有的現象，譬如肯爺前妻社交名媛金·卡戴珊（Kim Kardashian）Instagram擁有7,200萬假粉絲，是台灣總人口數的三倍，對於網紅來說可能無傷大雅。

但當談到加密貨幣時，許多人面臨著金錢的威脅，dAppGambl解釋說，過多假粉絲和誇大的社群參與人數，可能會影響投資者或項目參與者「感知影響力和判斷影響範圍」，進一步來說，甚至會「誤導投資決策，降低真正意見領袖的價值，最終危及加密貨幣社群的品質與可信度。」

因此，古老的加密格言仍然有效：不要相信任何人，但一定要「自己做好研究」（Do Your Own Research，DYOR）。

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參考資料：Cointelegraph、CryptoTimes

核稿編輯：高敬原

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。