云朵与闷罐 ： 贡献者身份的最佳差异

在 DAO 安排中经常看到活泼在多个社区的奉献者，作者用「最佳差异」理论对该现象做出了解说：多边作业由归属感与差异化两层需求驱动，而 Web3 与 DAO 更加强了这一趋势。本文还指出，DAO 东西的设计应当考虑到奉献者流动性的客观现实和需求。归根到底，这全部都是流动性身份和奉献的体现。

一起奉献多个社区，是许多在 Web3 赚取生计的人的常态。随意翻开一些 DAO 奉献者的推特个人资料，你会发现他们一般都会罗列 3-5 个社区。这么做看起来可能缺少要点，但学者们有话要说。实际上，关于去中心化网络中的脑力劳动者怎么取得＂最佳差异＂，学界已经研讨了数十年。

最佳差异是研讨在单一身份内层叠多个从属联系的理论，它不仅从直觉上说的通，并且在数学上也能够被猜测出来。从本质上讲，人们总是在归属感和差异化这两个需求之间寻求平衡。Web3 发明的多角作业（或＂多边作业＂），并不是对 Web2＂朝九晚五一份工＂的随意背叛——它是脑力劳动者在竞赛日益激烈的劳动商场上迈出的合乎逻辑的一步。雇主或许期望雇员能够为他全职作业，然而在一个竞赛更激烈的商场中，自食其力的雇员更愿意为多个社区作业。

数字原生作业的鼓起，将使咱们都像科学家相同行事──这一主张脱胎于我自己的个人经历。我从前从许多不同视点探究数字原生社区。我以前是一名实验室神经科学家，参加树立了供科学家们相互联合的主要渠道 ResearchGate。最近又创建了 Backdrop，一个使用代币和其他 Web3 基础设施来让社区参加更简略有趣的渠道。之所以脱离科学界来到 Web3，是由于我深信咱们正在打造一个基础，让学术界这样的分布式社区能够从其发明的价值中取得更好的分红。我喜欢和 Web3 中作业的人攀谈，由于他们听起来和科学家是如此相像，特别是他们考虑身份树立问题时带有的那种层叠认识。

最佳差异——＂不相同的焰火＂

Marilynn Brewer 博士是一位心理学家，她的整个职业生涯致力于研讨 ＂个人身份怎么被集体身份刻画＂。1991 年她首次写下关于最佳差异理论的著作。这个理论的美好之处在于，它不仅能够是一篇横跨 50页的论文，也能够用一句话来简洁地概括：

"人类个别有两种基本的、相互竞赛的需求，即对归属感的需求和对差异化的需求。这两种需求能够通过参加适度容纳（最佳差异）的集体来满意。”

为了生存以及协作，渴望参加最佳差异化的社会集体是最根本的人道。这解说了为什么当咱们在自己宠爱的社区中感受到真实归属感时会如此美好，也解说了为什么比起右撇子，左撇子之间更有可能树立深沉的社交联合（作为社群，右撇子不具备足够的差异化）。

在科学界，最佳差异的甜点是：在理想范畴作业的一起不被其他人＂截胡＂（其他科学家在你宣布结果之前抢先宣布）。咱们在 ResearchGate 的研讨标明，科学家一般用 3~5 个主题的交集来界说自己的研讨范畴，比如＂CRISPR基因 | 囊肿性纤维化 | 果蝇＂或许＂再生 | 多发性硬化症 | 小鼠＂（我的实验室专业范畴）。3~5 个主题似乎是大多数学者的＂最佳差异＂。

但愿 3-5 这个平均数在 Web3 里还能管用。尽管文氏图看上去不相同，例如可能是＂NFT | 律师 | 音乐＂，但逻辑是相同的。一起奉献于 NFT，法律和音乐 DAO不会让或人失掉要点，反而让他们具有了独特性。  

在科学界和 Web3 范畴，3-5 社区规矩有一个一起的破例：创始人和中心奉献者。假如你创建了一个成功的社区，或许发明晰某种技能或研讨范畴，就无需层叠额外的从属联系，直接取得最佳差异。这种对立给 DAO 东西带来了用户体会上的对立：创始人对多元作业不那么在意，甚至某些方面还要守护自己的社区；为创始人设计的 DAO 东西，没有考虑到大多数奉献者需求办理多个一起存在的从属联系。

从新冠研讨中学到的 UX 经验

不考虑层叠社区的设计会引发什么问题？为从事新冠研讨的社区所打造的产品能够做出很好的说明：

为了应对新冠，许多科学安排尽其所能地协助从事疫苗研讨和新冠治疗的科学家。在疫情肆虐的早期，科学家们无法及时跟进宣布出来的信息，原因有三方面：

• 数量。由于整个科学界都将目光转向了 COVID，有关冠状病毒的宣布率在几周内急剧添加。 一些研讨估量，它大约是疫情肆虐前的 100 倍。

• 质量。除了数量的添加，低质量的宣布也相应增多，由于其中大多数都绕过了传统上缓慢的同行评定过程，宣布在（任何人都能够宣布的）预印本服务器上。

• 现有查询与整合东西的溃散。科学家们用来了解最新状况的许多东西，都需求时间来应对预印本的突增。例如，两个主要的科学搜索引擎 Google Scholar 和 Pubmed 并没有对大多数预印本进行收录。

作为回应，许多安排开发了东西来收集和整理与新冠有关的预印本和出书物。咱们在ResearchGate 上树立了 COVID 社区，它就像一个连接到相当翔实的出书数据库的 Reddit 子区。约翰霍普金斯大学等机构和 Semantic Scholar 等公司也做出了相似的尽力。咱们仅仅企图协助一线科学家，并没有考虑用户的长期体会，。

从事这些解决方案曾令人感觉动力十足，在早期也有助于堵塞漏洞。可是后来，它们中的大多数都被删除或折回到本来的产品中去了。(就在我脱离 ResearchGate 之前，咱们的COVID 社区也闭幕了。）这些产品没能继续下去的原因很简略：COVID 主题并不是一个能完美收纳科学家的桶──它由科学范畴内的若干主题交叠而成，就像天空中的云朵。

假设你是一个研讨流行症在开展中国家的传达问题的数学家。你一头扎进 COVID 研讨，占据了＂新冠 | 数学 | 流行病学 | 开展中国家＂这个范畴，并在这里取得了最佳差异。你需求及时了解有关数学的 COVID 出书物，也要时间关注数学期刊，还要留意与其他流行症相关的流行病学出书物。只提供 COVID 相关的出书物，对以探究为目标的社区来说是不完整的。但它不像添加数学和流行病学信源那么简略。由于 Sarah 的专业范畴可能是＂新冠 | 流行病学 | 小鼠模型＂，所以她需求关于小鼠模型的出书物来用于其它流行症的研讨。换句话说，一个把社区当作闷罐的产品不会为任何人进行优化。

玩转 Web3

──为什么Twitter行，Discord不可

用户体会问题的简略解决方案正是互联网的最强东西：网络。我在网络中树立自己的最佳差异化范畴，而 Sarah 也相同。之所以 Twitter 仍然是 Web3 最重要的渠道，是由于人们能够更顺利地办理自己的爱好图谱。Twitter 成为获取最新信息、联合你所关怀的全部人和事的一站式目的地。

相比之下，Discord 将社区设想成闷罐或高墙盘绕的花园，几乎不能在社区之间移动。你无法跨服创建同享聊天，不能与另一个社区一起举办活动，甚至为了完结作业不得不在服务器之间切来切去打字通知每个人。这些时分，你会觉得自己像被闷罐困住的云朵。

然而，一切这全部都不是非黑即白。Discord 的一些功能确实考虑到了网络社区的云朵特性。例如，私聊消息能够跨服，或许在个人资料上显现一起参加的服务器。我并不是在贬低 Discord 这类带有闷罐属性的东西，对于在单一社区内树立更深层次的联合来说，它们非常重要。可是，跟着作业向多边化开展，特别是 web3 带来的数据互操作性，围绕促进交叉社区间的互动来树立体会潜力巨大。

为什么多边作业会连续

诸如最佳差异之类的研讨，让 DAO 和它为多边作业带来的便利性有了清晰的定位，即，它是对加密钱银之外的趋势的一种回应。副业的鼓起和 DAO 安排中多边作业的出现是这种微观趋势的一部分。

DAO 的批判者以为，多边的作业方式终将一事无成。这样的批判不该针对加密钱银，而应该是关于副业商场将会放缓仍是消失的高层次争辩。这种讨论要有价值得多，想简略地用＂区块链很昂贵＂之类的说辞来推翻也更困难。

作为一名学者，根据研讨和产品开发经验，我的看法是：只有全球人才商场竞赛的削弱才能让多边作业的趋势放缓。但鉴于远程办公所带来的新活力，我无法想象这种状况会发生。跟着作业商场变得对受雇方有利，我期望其他脑力劳动者也能像科学范畴相同，具有 3-5 个多边作业。人们一般在主业上专注投入，而用副业来进行探究，但多个一起进行的项目将成为常态。

当为自己和 Backdrop 投入筹码的时分，我也考虑到了作业者图景的形状将越来越像云朵，而不再像闷罐。这是件好事，由于它代表了一种将权利更公平地交到个人手中的趋势。多边作业使得劳动者能够自在移动、流动地界说自己的身份，并让他们在迈出探究的脚步时，仍有一只脚踏在坚实的地上上来下降危险。这是竞赛日益激烈的人才商场的自然演进。对开发者来说，协助人们登上并交融生活的云朵将是越来越重要的考量。

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