给发帖付费后，社区沦为了代工厂
57万人的数据与四次市场实验表明，发帖补贴只增加了发帖数量。决定成败的关键，在于奖励能否在社区之外兑现为现金。
社会挂上积分，社区就会活跃起来吗
做过社区或产品运营的人，大概对这样的会议场景并不陌生。每当活跃度下滑时，总会有人抛出这个提议：“给每篇帖子发点积分，社区会不会重新活跃起来？”从直觉上看，这似乎很合情理，毕竟人总是会对奖励做出反应。
然而，最近在国际学术会议上发表的一项分析结果，记录了一场针对 57 万人、动用真金白银开展的此类实验。巧合的是，几乎在同一时期，全球规模最大的一场“发帖付费”实验也在市场上被强制叫停。
把这两个案例放在一起看，就能明白奖励究竟放大了何种行为。一旦给帖子明码标价，发帖数量固然会上升，但质量并不会改善，社区反而会像一个承接内容交付的市场一样运转起来。决定成败的关键条件并非奖励的多少，而是这项奖励能否在社区之外兑换成现金，即变现能力。
给 57 万人发稿费之后
Farcaster 是一个基于区块链的社交网络。这个平台对研究人员来说格外珍贵，原因在于：单一服务内并存着数种性质迥异的激励机制。既有平台以稳定币 USDC 发放的官方奖励，也有 DEGEN 或 MOXIE 这样第三方发行的波动性代币奖励，甚至还有用户之间直接互赠的打赏。因此，人们得以在同一个产品环境内，横向比较不同激励对用户行为产生的实际影响。
一支国际联合研究团队分析了该平台的使用记录，并将成果发表在计算机系统测量领域的代表性顶会 ACM SIGMETRICS 2026 上。研究涵盖了 574,829 名绑定钱包的用户，占全体用户的 64.25%。从数据教学者的角度来看，这项研究最值得称道之处，在于它瞄准的是因果关系，而非单纯的相关性。它没有止步于“拿了奖励的人发帖更多”这种表象，而是通过将激励机制引入前后的变化与对照组进行比对的双重差分法1，推算出了实际效应。
研究结论可以概括为三条：第一，绝大多数代币奖励都增加了帖子和回复的数量；第二，内容质量并未得到改善，在某些条件下甚至反而下滑；第三，反复获得算法奖励的用户，展现出一种不断累积的强化模式——他们学会的不是写出好内容，而是迎合奖励机制的行为方式。研究还发现，用户争夺关注者的竞争愈发激烈，但主动关注他人的行为却并未增加。这意味着，相比彼此阅读与回应的真诚对话，大家的精力更多倾斜到了如何把自己的内容推送给更多人。
在这篇论文里，最让我久久驻足思考的其实是另一处细节。Farcaster 官方以 USDC 发放的奖励，也就是可预期的现金类激励，对发帖和回复的数量并没有产生显著影响。真正调动起行为的，反而是价格剧烈波动的代币。也就是说，相较于数额固定的报酬，附带“有可能大赚一笔”预期的投机性奖励，更能催生发帖冲动。事实上，奖励分配的基尼系数介于 0.72 到 0.94 之间，呈现出极少数人卷走绝大部分收益的极端结构。
平心而论，论文得出的也不全是负面结论。人与人之间直接赠予的打赏，流向关注圈层之外对象的频率高出 1.3~2 倍，在一定程度上缓解了圈子固化的信息茧房现象。不过，我们今天的焦点在于社区运营者亲手设计的机制——也就是算法向内容分发的“稿费”。
同样的实验重复了四次
这一结果只是加密圈特有的孤例吗？如果追溯其谱系，同样的实验至少重复了四次。
第一次是 Steemit。这个于 2016 年上线的区块链社交网络，会将可在交易所兑换为现金的 STEEM 代币奖励给获得点赞的创作者。它与韩国的渊源也颇深。根据 2017 年社区内部的分析数据，韩语曾是 Steemit 上仅次于英语的第二大语言。随后的发展很多读者应该记忆犹新：给自己的文章投票的“刷票”（Self-voting）以及互助抱团投票引发了持续争议；随着币价下行，社区也一同沉寂。2020 年创始人出售平台、社区分裂，这场实验的动力实际上已消耗殆尽。
第二次是 Quora。它在 2018 年推出了合作伙伴计划，按“提问”分配广告收益，结果被奖励锚定的单元遭到了精准的批量生产——为了博取浏览量的提问流水线轰然运转起来。该计划的英文版于 2022 年 9 月关停，其他语言版本也于 2023 年 3 月彻底关闭。
第三次是 X。自 2023 年起，X 推出了与互动指标挂钩的创作者收益分成计划，后文中将要探讨的劣质内容与评论垃圾泛滥争议，也必须放在这种激励机制中来看待。
第四次，则是刚刚落幕的实验——Kaito 的 Yaps。于 2024 年 12 月推出的 Yaps 是一套在 X 上发布加密项目相关内容后，通过衡量其影响力来发放积分的系统。援引数据平台 Dune 统计的报道显示，其月度活跃参与者一度突破 20 万人。有趣的是，Kaito 曾相当认真地与“撸毛”2作斗争。他们推出了号称评估内容质量与真实性而非单纯活跃度的算法，并持续收紧准投资格与排名标准。即便如此，海内外报道一致指出，依靠博眼球的图片和机械重复的评论跻身排名前列的现象依然屡禁不止。
今年 1 月 15 日，发生了一起彻底改变服务运作方式的事件。X 的产品负责人 Nikita Bier 宣布封禁为发帖提供奖励的应用的 API 访问权限，AI 量产的劣质内容与 InfoFi3 引发的评论垃圾激增被指为主要诱因。Kaito 也在同一天宣布转向。仅运营 13 个月，他们便关闭了 Yaps 和排行榜，转型为由品牌直接挑选通过审核的创作者并建立合作的筛选型市集“Kaito Studio”。有报道指出，消息公布后其代币价格随即大跌超过 20%。另一家 InfoFi 服务 Cookie DAO 在 X 发布声明仅 10 分钟后便宣布终止自家的奖励计划，同时还传出规模约 15.7 万人的 Yaps 参与者社群遭到 X 封禁的消息。值得一提的是，海外报道还特别提到这些参与者中韩国用户的占比较高。
在此我想指出两点。其一，AI 是终结这一模式的决定性因素。在单篇文章的制作成本实质上归零的背景下，按量付费的激励机制在算账上根本无法成立。一位硅谷投资人对此评价道：“加密推特（Crypto Twitter）帖子的中位数已经变成了 Kaito 垃圾（Kaito slop）。”其二则是硬币的另一面：X 自身同样运营着给互动付费的收益分成体系，却单单剔除了 InfoFi，因此也有批评认为，问题并不在于激励模式本身，而在于抽成究竟落入谁的口袋。从底层逻辑来看，这并非无稽之谈。毕竟 X 自身的时间线如今所面临的内容质量滑坡，归根结底也源于完全相同的机制。
但恰恰在此刻，真正的疑问浮出水面：如果与金钱挂钩的激励最终全都是这种下场，那么那些至今依然运转良好的激励机制，究竟有何不同？
分水岭不在于金额，而在于变现能力
仔细想想，靠奖励运转的社区其实早就有很多。Naver知识iN发放“内功”，Stack Overflow奖励声誉积分，Danggeun（胡萝卜市场）给的是“礼貌温度”。设计等级和徽章的游戏化机制，很早以前就成了社区运营的标配工具。同样是奖励，为什么这种模式能活下来，而按帖付费却走向死亡？
差异就在于奖励能否在社区之外兑现。内功、声誉积分和礼貌温度，都是用来在社区内部证明贡献与信任的积分。不管怎么刷，也折算不出时薪，因此“刷积分”在损益计算上根本就不成立。更关键的是利益关联的方向。这些地位与声誉的价值，只有在社区保持健康的前提下才能维持。如果我把平台搞垮了，我的奖励也会一并化为乌有。相反，现金和代币是可以提现到外面的。就算社区崩溃，装进口袋的钱依然留在自己的账户里。就在那一瞬间，把社区当成一次性消耗品来利用的策略，对个人而言就成了最理性的选择。正是在这里，社区开始退化成一个采买内容的劳务市场。
金钱一旦介入，改变的不仅是算盘，还有心态。行为经济学中把这种现象称为动机挤出效应4。其中最著名的实验发生在以色列海法的一家日托中心。当校方向接孩子迟到的家长收取罚款后，迟到现象不仅没有减少，反而增加了。原本出于内疚的社会规范，被替换成了“付了钱就可以名正言顺享受的服务”这种明码标价的契约。而在取消罚款之后，迟到率也没能恢复到最初的水平。无偿献血的研究脉络也指向了同一个结论。1970年，社会学家蒂特马斯（Richard Titmuss）提出，为献血付钱反而可能导致献血量减少；2008年瑞典的一项现场实验部分证实了这一点。但这个实验真正的反转在后头：当实验给予受试者报酬、但同时允许他们把这笔钱捐给慈善机构时，献血意愿下降的效应便消失了。一旦这笔钱不再落入个人私囊，最初的道德规范就重新复活了。这充分说明，决定结果的并不是“给不给钱”，而是“这笔钱是否被个人据为己有”。
韩国也留下了这一实验的深刻痕迹。那就是商品评价。随着晒图返现和体验团的普及，千篇一律的模板化评价泛滥成灾；大众对赞助测评的不信任持续累积，最终在2020年爆发了“暗广（瞒报商业赞助）事件”。韩国公正交易委员会也在当年收紧了广告标注指南。而我认为在这个过程中诞生的一个词尤为意味深长——“自费购买”（花自己的钱买的）。这意味着，一个人居然需要大费周章地自证“没有拿好处”，才能换来他人的信任。当商品评价沦为拿钱办事的广告文案后，甚至催生出了一个专门用来把没拿报酬的评价区分开来的新词。
那么，把金额大幅缩减又会怎样？令人遗憾的是，给得不上不下反而是最糟糕的。当年进行海法实验的经济学家格尼齐（Uri Gneezy）和鲁斯蒂奇尼（Aldo Rustichini）在另一篇论文标题中给出了结论：“要么给够，要么一分不给。”因为微薄的报酬不仅会彻底驱逐内在动机，而且微小到根本不足以填补内在动机留下的空白。
Oswarld视角
这个话题是我亲身经历过的事情。我基于过去负责运营 Notion 韩国早期社群的经验来聊聊。那个时期的社群在没有任何金钱回报的情况下实现了爆发式增长。让人们通宵制作模板、撰写使用心得的并不是金钱，而是在聚会舞台上演讲的机会、大使的身份认同、优先体验新功能与直接对接总部团队的特权，以及“精通 Notion 的人”这种自我认同。这些全都是脱离社群后无法兑现为现金的奖励。如果当时按每篇文章 5000 韩元来付费，结果会怎样呢？模板分享就会蜕变成按件计酬的兼职，而我也不会把精力放在壮大社群上，而是整天疲于审核提交上来的文章。
因此，在为激励机制设计提供咨询时，我的原则有两条：第一，向大多数成员提供脱离社群后无法兑现为现金的奖励——地位、展示舞台、率先接触团队与新功能的特权，以及让个人贡献被他人看见的机制；第二，不要将金钱撒向整个社群，而是与经过验证的少数专业创作者签约并支付报酬。Kaito 在 13 个月后关停 Yaps 并转向的新方向正是如此。由品牌直接挑选通过审核的创作者并进行签约的 Studio 模式，正是这种结构。从 GTM 视角来看，一旦开始按发帖数量向社群成员付钱，那里就不再是社群，而是会被当作廉价的广告渠道；而广告渠道最终必将陷入价格竞争的泥潭。
结语
纵观约 57 万人的使用记录与这四个案例，对内容施加激励时，产出数量虽有增长，但质量与信任却未能随之提升。一旦奖励可以在外部兑换为现金，单纯为了达成门槛而反复刷取奖励的动机就会大大增强。相反，仅在社区内部通行的积分与声誉，只有在该社群持续维系时其价值才能得以留存。
不妨在本周尝试一下：将正在运营的激励清单划分为两栏记录——“可在外部变现的”与“仅在内部通行的”。如果第一栏中的奖励与内容发布数量或浏览量挂钩，那么用户只顾机械重复刷量以满足奖励门槛的可能性就会极高。
我很想听听 读者 您的实战经验。无论您是设置了积分或稿酬后目睹了刷量薅羊毛现象，还是通过等级、徽章等非金钱激励成功调动了大家的积极性，都欢迎在评论区与我们分享。若能收集到丰富案例，我们将在下一期推出“韩国本土激励设计案例集”续篇。
💬 欢迎在评论区分享您在激励设计上的成功与失败经历。我们将在下一期予以跟进探讨。 📨 如果身边有同行正在为社区运营或激励政策苦恼，请把这篇文章分享给他们。
参考资料与延伸阅读
核心来源
- Yang, W. et al., “Beyond Single-Tokenomics: How Farcaster’s Pluralistic Incentives Reshape Social Networking”, Proceedings of the ACM on Measurement and Analysis of Computing Systems (ACM SIGMETRICS 2026), 2025. 链接 ··· 本文的立论骨架。其中梳理了何种激励驱动了何种行为的因果分析表格尤为精彩。
- The Block, “X users celebrate crackdown on ‘plague’ of AI-led reply spam as InfoFi platforms seek alternatives”, 2026.1. 链接 ··· 梳理了当时行业对清洗InfoFi的正反态度。其中也能看到针对X自身广告分成模式的反驳观点。
- Gneezy, U. & Rustichini, A., “A Fine Is a Price”, The Journal of Legal Studies, 2000. 链接 ··· 海法幼儿园实验的原始文献。篇幅较短，很适合阅读原文。
- Mellström, C. & Johannesson, M., “Crowding Out in Blood Donation: Was Titmuss Right?”, Journal of the European Economic Association, 2008. 链接 ··· “提供捐赠选项即可消除挤出效应”这一反转结论的出处。
背景知识
- Titmuss, R., The Gift Relationship: From Human Blood to Social Policy, Allen & Unwin, 1970. ··· 开启物质激励与社会规范之争的经典著作。
- CoinGecko, “What Is Kaito? 2026 Guide to Studio, Markets & KAITO Token”, 2026. 链接 ··· 一览Kaito从关停Yaps到转向Studio的演进轨迹。
- TechCrunch, “Quora shutting down English version of Partner Program”, 2022.8. 链接 ··· 对提出问题给予金钱激励这一实验走向终结的记录。
- Block Media，“谷歌下架应用，X封禁Yapping……巨头挥刀重创加密行业”，2026.1。 链接 ··· 梳理封禁Yapping前后局势的韩国媒体报道。
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📝 术语说明
注释
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双重差分法（Difference-in-Differences）：一种统计方法，通过对比接受干预组与未接受干预组在干预前后的变化量之差，来估计该项措施带来的净效应。 ↩
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刷量套利（Farming）：利用激励系统的漏洞，脱离内容本身的价值，仅为反复满足奖励门槛以赚取收益的行为。该词源自网络游戏中反复击杀怪物刷取道具的操作。 ↩
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信息金融（InfoFi，Information Finance）：加密领域的一种模式，将信息与注意力视为金融资产进行衡量，并通过代币进行奖励。发布内容即可赚取积分或代币的服务均属于此类。 ↩
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动机挤出效应（Motivation Crowding-Out）：外在激励挤占了内在动机（乐趣、责任感、社会规范），导致提供奖励反而使行为频次减少或质量下降的现象。 ↩