為文章付費，社群就變成了外包市場
57萬人實驗找到的分岔路，是獎勵的可兌現性
前言
讀者 您好，如果您曾經負責過社群或產品運營，應該對這種會議場景不陌生。當參與度開始下滑的時候，總有人會拋出這個提議：「每篇文章掛上點數獎勵，是不是就能重新活躍起來？」聽起來好像挺有道理的，畢竟人確實會對獎勵產生反應。
然而，最近有一項以 57 萬人為規模、真金白銀投入的實驗，其分析結果在國際學術會議上發表了。巧的是，幾乎在同一時期，全球最大的「文章付費」實驗也在市場中被強制終止了。
今天我們來把這兩件事放在一起讀。先說結論：文章付費不會激活社群，它會把社群變成內容外包市場。而決定成敗的分岔路，不是獎勵的金額大小，而是可兌現性。
給 57 萬人文章付費之後
Farcaster 是一個基於區塊鏈的社交網路。這個平台對研究者來說珍貴的原因在於：同一個服務內，性質不同的獎勵機制可以並存。包括平台以穩定幣 USDC 發放的官方獎勵、DEGEN 或 MOXIE 等第三方波動性代幣獎勵，以及用戶之間直接互贈的小費。換句話說，它本身就是一個獎勵設計的自然實驗室。
一個國際聯合研究團隊將這個實驗室的完整記錄進行了分析，並發表在電腦系統測量領域的頂會 ACM SIGMETRICS 2026 上。研究涵蓋了 574,829 名已連結錢包的用戶，佔整體用戶的 64.25%。從數據分析的立場來看，如果要說這項研究的一個優點，那就是它追求的是因果關係而非相關性。不是「拿到獎勵的人寫得比較多」，而是用雙重差分法1將獎勵引入前後與對照組進行比較，來估算效果。
結果可以歸納為三句話。第一，大多數代幣獎勵增加了文章和回覆的數量。第二，品質沒有改善，在某些條件下反而下降了。第三，反覆獲得演算法獎勵的用戶，呈現出學習「對獎勵系統有利的行為」而非寫好文章的累積模式。還有一個發現是：追隨者競爭加劇了，但實際去追蹤他人的行為並沒有增加。這意味著人們開始「廣播」而非「對話」了。
而我在這篇論文中反覆閱讀最久的段落是另一處。Farcaster 的官方 USDC 獎勵——也就是可預測的現金性獎勵——對文章和回覆的數量並沒有顯著效果。真正驅動行為的，是價格劇烈波動的波動性代幣。也就是說，驅動人們的不是薪資，而是彩票。事實上，獎勵分配的基尼係數落在 0.72 到 0.94 之間，就像彩票一樣，極少數人拿走了絕大部分。
公平地說，論文中並非只有負面結果。人與人之間直接給的小費，會以 1.3～2 倍的頻率流向追蹤關係之外的對象，緩解了小圈子封閉的現象。不過今天的焦點是社群運營者設計的那一端，也就是演算法撒下的文章報酬。
同一個實驗重複了四次
這個結果只是加密圈的特殊案例嗎？追溯脈絡，同樣的實驗至少重複了四次。
第一個是 Steemit。2016 年啟動的這個區塊鏈社交網路，在文章獲得推薦時會給作者 STEEM 代幣，可以在交易所兌換成現金。它和韓國的淵源也很深。2017 年社群自行分析的数据显示，韓語是 Steemit 上僅次於英文的第二大語言。後續的發展很多人應該都記得：自投自贊和互助投票的爭議不斷，代幣價格下跌後社群也一同沉寂。2020 年創始人將平台出售，社群分裂，實驗的動力實際上熄滅了。
第二個是 Quora。2018 年推出合作者計畫，將廣告收益分配給「提問者」，結果獎勵掛在哪個單位，那個單位就被大量生產了。追求瀏覽量的提問工廠開始運轉。英文版計畫在 2022 年 9 月關閉，其他語言版也在 2023 年 3 月關門。
第三個是 X。2023 年起開始與參與指標掛鉤的收益分配，之後時間軸上哪類內容變多了，應該不需要多解釋。
第四個就是剛結束的實驗——Kaito 的 Yaps。2024 年 12 月推出的 Yaps 是一個系統：在 X 上撰寫關於加密項目的文章，就會被衡量影響力並給予點數。根據引用 Dune 數據平台統計的報導，月活躍參與者超過 20 萬人。有趣的是，Kaito 其實相當認真地對抗刷量2。他們強調的不是單純的活動量，而是評估內容品質和真實性的演算法，並不斷調整參與資格和排名標準。然而，國內外報導的共同指責是：仍然不斷出現靠煽動性圖片和重複評論衝上排名的案例。
結局在今年 1 月 15 日到來。X 的產品總管 Nikita Bier 宣布將封鎖向文章提供獎勵的應用程式的 API 存取。原因被指出是 AI 生成的低品質文章和 InfoFi3 引發的回覆垃圾訊息急增。Kaito 在同一天宣布投降。13 個月內關閉 Yaps 和排行榜，轉向由品牌直接挑選並簽約通過審核的創作者的篩選型市場「Kaito Studio」。報導指出，代幣價格在宣布後立即下跌超過 20%。另一家 InfoFi 服務 Cookie DAO 在 X 宣布後 10 分鐘內就公告終止自家獎勵計畫，約 15.7 萬人的 Yaps 參與者社群也在 X 上被封鎖。值得一提的是，海外報導也特別指出，這些參與者中韓國用戶佔比尤其高。
這裡我想點出兩件事。一是 AI 為這個模式蓋上了最後一顆釘子。在一篇文章的生產成本幾乎為零的世界裡，「按篇計酬」在數學上就不成立了。一位矽谷投資人用這句話總結了這個局面：「加密推特文章的中等值變成了 Kaito 的垃圾內容。」另一件事是反方向的視角。X 本身也在運營向參與者發放收益的機制，只是砍掉了 InfoFi，所以也有批評認為問題不在獎勵模型本身，而在手續費被誰拿走了。從原理上說，這個批評不算錯。X 時間軸面臨的品質問題，最終也是從同一個結構中產生的。
但恰恰在這個節點上，真正的问题留了下來：如果所有掛上金錢的獎勵都這樣收場，那那些運作良好的獎勵，到底哪裡不一樣？
分岔路不在金額，而在可兌現性
仔細想想，靠獎勵運轉的社群其實已經很多了。知識 iN 有內功，Stack Overflow 有聲望分，當根（Carrot）有禮貌溫度。用等級和徽章設計遊戲化機制，早已是社群運營的標準工具。同樣是獎勵，為什麼那邊活著，文章付費卻死了？
差別在於獎勵能否被兌換到社群之外。內功、聲望分、禮貌溫度，都是只在該社群內流通的地位貨幣。再怎么刷也換不成時薪，所以刷量的成本收益計算本身就不成立。更重要的是利害關係的方向。地位的价值只有在社群健康時才能維持。我破壞了這個場子，我的獎勵也一併消失。反過來，現金和代幣是往外流的。社群崩潰了，我拿到的錢還在我帳戶裡。那一刻，把社群當消耗品使用的策略，對個人來說就成了合理選擇。外包市場的邏輯就是從這裡開始的。
錢一旦介入，改變的不只是計算方式，連心態也變了。行為經濟學中稱之為動機擠出效應4。著名的實驗場景是以色列海法的托兒所。對晚接孩子的父母開罰金後，遲到不但沒減少反而增加了。愧疚感這種社會規範被「付錢就能解決的服務」這個價目表取代了。取消罰金後，遲到也沒有回到原來的水準。獻血研究的脈絡也指向同一個方向。1970 年社會學家 Titmuss 主張，對獻血給錢反而會減少捐贈；2008 年瑞典的現場實驗部分驗證了這一點。但這個實驗真正的反轉在後面。當受試者可以收到獎勵、但選擇將該筆錢捐給慈善機構時，減少效應消失了。從錢中剝離了兌現的邏輯，規範就恢復了。能如此清晰地展示「可兌現性就是開關」的證據，並不多見。
韓國也有這個實驗的深刻痕跡。就是評論。照片評論積分和體驗團普及後，模板化評論被大量生產，對贊助後記的不信任累積，最終在 2020 年爆發為「暗廣告」事件。公平交易委員會當年加強了廣告標示指引。我特別覺得意味深長的是，在這個過程中誕生的一個詞：「自費購買」（내돈내산）。這意味著必須特意證明「我沒有收到報酬」才能獲得信任。評論這種社群資產，因為文章付費而淪為廣告外包，而「自費購買」就是立在那裡的墓碑。
那如果把金額大幅降低呢？可惜，不痛不癢的錢是最差的。做過海法實驗的經濟學家 Gneezy 和 Rustichini 的另一篇論文標題就是結論：「給就給夠，或者乾脆別給。」小額獎勵會擠出內在動機，但又不足以填補那個空缺。
Oswald 的視角
這個主題對我不只是理論。作為親手負責並培育了 Notion 韓國初期社群的人，我想說的是：那個時候的社群在沒有任何金錢獎勵的情況下爆發式成長了。讓人们熬夜做模板、寫使用教學的，不是錢。是 Meetup 舞台上的發表機會、「大使」這個地位、新功能和本部團隊的優先接觸權，以及「懂 Notion 的人」這個身份認同。這些全都是社群之外無法兌換的貨幣。如果當時每篇文章掛 5000 韓元，會怎樣？模板分享會變成交貨，我會從社群負責人變成驗收人員。
所以我在提供獎勵設計諮詢時，原則只有兩條。第一，對大多數成員，用不可兌換的貨幣來獎勵。地位、舞台、接觸權，以及讓貢獻被看見的機制。第二，錢不要撒在社群裡，而是以合約形式支付給經過驗證的少數專業者。您可能注意到了，這也正是 Kaito 交了兩年學費之後到達的答案。Studio 模型就是這個結構。從 GTM 的角度補一句：一旦開始在社群裡按篇燒錢，它就不再是社群，而是一個低單價的廣告渠道。而渠道的命運，永遠會收斂到單價競爭。
結語
來總結一下。文章付費能增加文章數量，但買不到品質和信任。57 萬人的數據和四次市場實驗都指向了同一個結局。分岔路是可兌現性。能兌換到外面的獎勵，會讓刷量成為合理策略；只在裡面流通的地位貨幣，則讓利害關係對齊。
這週試做一次吧。把您正在運營的獎勵清單分成兩欄寫下來。「外面能兌換的」和「只在裡面流通的」。如果第一欄掛的是內容數量或瀏覽量，那刷量就是已經預約好的未來。
我很好奇 讀者 的現場經驗。不管是掛了點數或稿費結果親眼目睹刷量，還是用等級、徽章等非金錢獎勵成功驅動了人們，都歡迎在留言區分享。案例累積夠的話，下一期我們來做一本「韓國式獎勵設計案例集」。
💬 歡迎在留言區分享獎勵設計的成功故事和失敗教訓。下一期會參考大家的回饋。 📨 如果身邊有正在思考社群或獎勵政策的同事，請把這篇文章轉給他們。
參考資料 & 延伸閱讀
核心來源
- 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. 連結 ··· 本文的骨架。整理哪種獎勵驅動了哪種行為的因果分析表是精華所在。
- The Block, “X users celebrate crackdown on ‘plague’ of AI-led reply spam as InfoFi platforms seek alternatives”, 2026.1. 連結 ··· InfoFi 被清退時業界的正反意見整理。對 X 自身收益分配的質疑也能在這裡看到。
- Gneezy, U. & Rustichini, A., “A Fine Is a Price”, The Journal of Legal Studies, 2000. 連結 ··· 海法托兒所實驗的原始文獻。篇幅短，適合直接讀原文。
- Mellström, C. & Johannesson, M., “Crowding Out in Blood Donation: Was Titmuss Right?”, Journal of the European Economic Association, 2008. 連結 ··· 「捐贈轉化選項消除了擠出效應」這個反轉的出處。
背景知識
- Titmuss, R., The Gift Relationship: From Human Blood to Social Policy, Allen & Unwin, 1970. ··· 獎勵與規範辯論的起點，一部經典。
- CoinGecko, “What Is Kaito? 2026 Guide to Studio, Markets & KAITO Token”, 2026. 連結 ··· 從 Yaps 終止到 Studio 轉型，Kaito 的軌跡一目了然。
- TechCrunch, “Quora shutting down English version of Partner Program”, 2022.8. 連結 ··· 對提問給予獎勵的實驗終止記錄。
- 區塊媒體, “Google 封鎖 App、X 封鎖 Yapping⋯巨頭利刃下加密產業震盪”, 2026.1. 連結 ··· 整理 Yapping 禁令前後狀況的國內報導。
推薦搭配閱讀的往期文章
- 三萬粉絲的薪資明細 ··· 探討了金錢流向創作者的另一條路徑。掛在銷售業績上的手續費和掛在文章數量上的文章報酬，為什麼會走向不同的命運，搭配閱讀會更有體感。
- 數學奧林匹克滿分 AI，裁判卻不在場 ··· 探討當指標承受最優化壓力時，度量本身崩壞的結構。是今天這個故事的前傳。
📝 名詞解釋
각주
-
雙重差分法（Difference-in-Differences）：將接受某項措施的群體與未接受的群體的前後變化量相互扣除，以估算該措施純淨效果的統計方法。 ↩
-
刷量（farming）：利用獎勵系統漏洞，不顧內容價值，反覆滿足獎勵條件以收割利益的行為。源自遊戲中反覆刷怪收集道具的說法。 ↩
-
InfoFi（Information Finance）：加密產業中將資訊和關注度視為金融資產進行度量、並以代幣給予獎勵的模式。寫文章給點數或代幣的服務都屬於此類。 ↩
-
動機擠出效應（motivation crowding-out）：外在獎勵擠出內在動機（樂趣、義務感、規範），導致即使給出獎勵，行為反而減少或品質下降的現象。 ↩
