收集式的激勵機制適用於知乎嗎？

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比如用戶等級，比如勳章，比如社區金幣（積分點），或者建立在被感謝的數量上的鼓勵方式？這些適合知乎嗎？如果不適合，為什麼？

想要什麼樣的用戶，就制定什麼樣的激勵機制，這個問題必須想清楚。

建議把用戶按照馬斯洛需求層次理論分成幾種，看哪個層次的是你目前最想要的用戶。

可能現在傾向於自我實現型的，樂於助人型的和傳播者、追求尊重型的，大概是馬斯洛需求層次的最高兩層。這兩層的人想要什麼？自我實現型的，你讓他有空間去回答問題就夠了，給他其他的都沒有；追求尊重型的，你讓更多的人感謝，評價他的回答有用，提高答案排名，等精神鼓勵就夠了。

等你的網站用戶群擴大了，出現1、2、3層次的用戶，到時候怎麼做，看看百度知道就可以了。

不適合，我們不是小學生，不是給個小紅花就能滿足的

這個問題要視情況而定，所謂情況，包括網站的運營目標、用戶群特徵、激勵效果等等。

舉個例子，4sq很早就推出了徽章系統，對初期用戶來說，徽章增加了他採取行動的某種「意義」。但長期看，這套徽章體系，並沒有發揮應有的激勵作用，大多數人會無視別人的徽章。

另外，適合遊戲、娛樂社區的積分、頭銜系統，往往並不適合專業社區，尤其是當這種東西看上去十分幼稚的時候，比如「巫師」、「達人」這種所謂的頭銜，通常對成人沒什麼正面效果。

Slashdot當年所採用的積分系統，其實是一套十分複雜的信用演算法，他們靠這套演算法，保證了社區內容的質量。簡單的做任務、累加式的積分、等級系統，我認為不太適合知乎。

問答社區不是百度知道，也不是百科。

問答社區幾乎成為繼wiki之後的第二大人類知識積澱平台，而且支持深度討論與探索；這是典型的眾包，但同時又不同於傳統基於眾包理論的社區構建機制 --- 問答社區主張每一個人的參與與貢獻，以問題為單位，對所有用戶對等開放；也就是只對問題(內容)分級或分類，不對用戶分級分類。
試想，如果用戶有了分級分類，問答社區還會是絕大多數人的知識積澱系統么？不會，必須去中心化，讓系統獨立發展，而忽略用戶的權重 - 哪怕某個用戶是貢獻排行榜的第一。
又或者，如果有了用戶分級分類，那麼某個問題的答案，將會因為「權威『用戶的答案而遠離集體智慧，甚至失去客觀性。

收集式的鼓勵機制還是蠻符合人性的，網路上也是大行其道，我覺得沒有什麼不適合知乎的，不過是不是最優方案就是另外一回事了。

不同於典型的人際關係構成的網路，知乎在一定程度上反映的是基於有價值信息的供求關係，參與問答者的關係一般都不是很緊密，甚至有可能不會再有「碰面」的機會，所以常見的積分、金幣的設定，激勵作用可能不會很大。

大部分收集式獎勵，都需要用戶付出更長的在線時間或者不斷重複勞動，知乎需要的，還是高品質的提問和回答，所以鼓勵機制不妨考慮下面幾種方式：

1、達成一定的條件和口碑，用戶可以晉陞為某個專業領域的「金牌講師」，這是網站對其的認證，擁有特殊的ID顯示、擁有更多的自由許可權。

2、參考Xbox Live card，可以作為用戶在論壇的簽名或者在其他社交網路上粘帖的圖片，上面動態顯示該用戶在知乎上的一些統計數據，以及最新提問的問題，投票數最高的回答等，這個在技術上可能比較複雜，但是確實挺值得用戶炫耀的

3、當積分達到一定級別，有貢獻的用戶，可以成為一些熱門的專業討論小組的成員，他們可以向知乎管理團隊建議，在周末或者特定的日子，發起、舉行一些主題問答活動，比如平安夜，話題就可以集中在聖誕相關的內容上。

受邀，這算挖墳么= =|||
我覺得現在真不用討論這個問題。
等知乎的水更多更多更多一點之後再看吧。

現在知乎產品的狀況讓我對於這一問題表示迷惑。

-在用戶構成質量較高、互知（大多）身份、閱歷的時候這種機制或許顯得對其他用戶來說無足輕重。

-但是如若切換到可見的未來（當然不是指用戶質量很低，但用戶構成水平一定會出現參差不齊的狀況）以不同的收集式激勵機制，或者知乎另外為所有用戶建立核心的評級演算法是一定能夠對產品的健康運轉起到好處的。但是如何設計這套系統可能會頗費些周章。

在源哥一篇博文的評論中曾經就與這一主題相關的話題展開過討論 - http://thinkingit.org/endorse-not-poke 以下為部分留言節選：

我：

搞得很像通俗分類法，那種自下而上的貼標籤行為很難約束，所以造成了源哥文中所說的機制失效。

任何這種用戶自下而上的行為都很難使單純的數字量級成為真正有說服力的信息，我倒認為應該建立核心的權重機制：

誰在這一領域更權威，OK他的endorsement就更有價值。圍繞這批人設計的權重機制就優點類似信息架構學中的受控詞標籤系統。

把所有人生殺予奪的權利完完全全交給用戶，或許並不科學。

Vici：

權重誰大誰小怎麼判斷…我覺得這樣只會弄的更加複雜.
再說權威說的就一定是對的么.權重大,錯誤會被跟著放大.亞里士多德就是例子.
獲得endorse的方式不應該由人來控制,應該有具備一些規定的公平合理條件才能獲得.這樣出現的結果才準確.

我：

To：@vinci 有理.公認的權威人士所說的話誠然未必全部正確。不過眼下來看反而變得有點像畫圈圈了.

但quora的獨特之處在於所有知識詞條內容都不是定論，討論總是能有好的結果的。

一切機制都有其弊端,只能選擇折衷的方案進行.不停的添加「否定關鍵詞」來過濾不合理的條件或是不合適的人我想可能比較保守.

知乎不需要刺激機制，刺激機制的最終目的是為了用戶的活躍度和提供優質的可供網站生態系統循環的內容服務的，知乎使用刺激的話反而會增加大量的冗餘信息。

內部動力變成外部動力的話，會降低人的積極性的參看：http://en.wikipedia.org/wiki/Self-determination_theory
我認為任何激勵手段都是有害的

過濾不失為一個好方法，如何過濾需要深入研究，關鍵詞解決不了根本問題，信息的長尾才是關鍵，根據概念共享建立信息的長尾來構建關聯知識庫模型和專家系統的結合應給予更多的考慮，判定貢獻值應該更多的讓機器對人來進行學習和決策，另外對信息的流向的計算也是非常重要的，熵的增高和降低直接導致了信息情報的價值和準確性。