在keso 老濕、阿禪大濕和霍炬老爺都已撰文之后，我再跟進這個話題顯然是不明智的。
但我還是想寫寫，因為對這個話題，實在太感興趣。
從認知盈余說起
克萊·舍基認為，二戰(zhàn)以來，一個新的社會性問題出現(xiàn)了，那就是大量受教育人群可支配的自由時間激增——全球受教育人口累積起來每年有超過一萬億小時的自由時間。
聽上去是一個好事，問題是，怎么用掉這些時間？
大多數(shù)時候，人們用來看書、聽廣播和看電視，比如，美國人一年花在電視上的時間就有2000億小時。這似乎并沒有什么不妥，但互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，改變了一切。
互聯(lián)網(wǎng)這個新的神奇工具賦予了人們無窮的可能，更重要的是，給了大范圍認知盈余一個輸出的空間。你可以單打獨斗的在Blog寫字，在BBS灌水，也可以一起創(chuàng)造奇跡，比如維基百科。
胡泳老師說，微小的選擇是一種個人行為，然而數(shù)以百萬計的微小選擇的集合最終可能導致龐大的集體行為。全世界的認知盈余太多了，多到即使微小的變化都能累積為巨大的結果。
正是基于這個理念，「豆瓣」「果殼」和「知乎」等知識型UGC社區(qū)誕生了。
知識共享，從免費開始
一個有意思的現(xiàn)象是，初期的知識社區(qū)，大多都是免費的。
2011年，我在分析剛剛創(chuàng)辦不久的「知乎」時，就提到過一個現(xiàn)象，那就是幾乎在零激勵的情況下，用戶的參與熱情卻相當高。
Keso說他之所以在「知乎」上如此活躍是因為“中國互聯(lián)網(wǎng)在滿足像我一樣的人的需求方面，做得太少”，我將其歸結于精神驅動。
后來，我讀《認知盈余》一書，從德西的索瑪解密實驗中得知，人類的動機并不純粹是附加性的，為了興趣而做事和為了報酬而做事是截然不同的。
TED 演講《令人驚訝的動機科學》表達了同樣的觀點，尤其是維基百科的例子更具說服力——微軟花重金聘請專家編寫電子Encarta收效甚微，最終無疾而終，但維基百科卻在幾乎不花錢的情況下，由志愿者自發(fā)做到了更好。
一部分用戶免費貢獻自己的認知盈余，收獲名聲和滿足感，另一部分用戶免費獲取這些內容，提升自己或者解決問題，一切看上去都很美好，直到，付費知識產品的出現(xiàn)。
付費知識產品開始出現(xiàn)
仿佛一夜之間，「在行」、「大弓」和「知乎Live」等付費知識產品紛紛出現(xiàn)，更不用說為數(shù)眾多的模仿他們的產品。
為什么知識要收費了？
我認為有三方面的可能：
一是在內容創(chuàng)業(yè)如此火爆的情況下，一部分人希望能通過自己的認知盈余獲得收入；
二是用戶希望獲得更加直接、及時和深入的知識，哪怕通過付費的方式；
三是有交易的話，知識產品抑或平臺想收點費盈點利啥的似乎也要容易些。
但知識這東西，是很難被量化的?！冈谛小箘偵暇€時，對每位導師的建議價格大概是三五百元。有人調侃這比小姐上個鐘還便宜。前些天我在寫蘋果10億美元入股滴滴的文章時，設置的贊賞語是“不要10億，只要10元“，就有讀者憤憤然——“我買一本雜志才10元，看你一篇文章就要10塊”？
再者，按照keso的觀點，一旦分享平臺變成新的謀生平臺，那么成本收益就必然成為從業(yè)者首要考慮因素，服務品質將趨于平均化。認知盈余的行家往往不能保證時間，而可以批量提供時間盈余的“行家”，可能在認知上并不那么“盈余”。
就平臺本身而言，一開始想盈利似乎并不容易，「知乎Live」在內測期間免費，而在行一開始不但不收費，還要給行家每單補貼60元的咖啡錢。
我和魏武揮老師曾偷偷算過一筆賬，光是這個咖啡補貼就很燒錢?？瓷先?，喝咖啡要比喝茶貴，而且，「在行」并沒有公款報銷，得花自己的錢。
買賣知識這事兒到底靠不靠譜
我不是說不看好付費知識產品，至少，對于「在行」的新功能“分答”，我就是很喜歡的。
不得不說，“分答”的設計很巧妙，答主編輯自己的資料、設置提問價格，在微信分享中尋找提問者，這和之前的「大弓」以及「值乎」在功能上沒有多大差異，關鍵的地方在于“偷偷聽”功能。
當提問者將答案分享時，其他人花1元就可以偷偷聽，而這個收益將由提問者和回答者各分一半。
這不僅給了提問者分享回答的動力，更重要的是，能讓好的回答得到更廣的傳播稱為可能，這也是「大弓」和「值乎」火兩天就銷聲匿跡，而“分答”還在長尾傳播的原因。
在“分答”的排行榜上，排名第一的鸚鵡史航回答了700個問題，收益37000多元。如果只是為了收入，我覺得他不會這么勤奮；他更看重的，恐怕是對好的問題的期待，對好的問答得以傳播的一種滿足，也就是說，“分答”在某種程度上扮演了一個篩選者的角色。
「知乎Live」其實也有同樣的作用。
報名Live需要經(jīng)過審核，通過查看平時的回答來看TA是否在某個行業(yè)或者領域有充分的認知盈余，這是對發(fā)起人的篩選。進入Live群聽課和問問題是需要付費的，這會讓用戶考慮這場Live是否對自己有相應的價值，實際上是對用戶的一次篩選。
搜狗小川總轉給我一篇文章，講的是自然語言處理技術（NLP）是如何被用來處理Quora上海量信息，從而保持社區(qū)的信息質量和文明程度的。這是一個維度，我覺得「在行」、「知乎Live」這類付費知識產品其實是從另一個維度對信息進行篩選處理，從而讓認知盈余實現(xiàn)更好的對接。
至于賺錢，其實只是一個附帶的功能罷了。
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