인센티브

PUBLISH 2.0은 퍼블리셔, 리뷰어, 독자가 퍼블리시 생태계에 적극적으로 참여하도록 독려합니다. 이 메커니즘은 토큰을 통해 보상을 얻고 분배하는 것으로, 공정성과 지속가능성을 보장하기 위해 공식에 의해 규제됩니다

인센티브 메커니즘 구성 요소

퍼블리셔:

• 보상: 퍼블리셔는 고품질 콘텐츠를 게재해 $NEWS 토큰을 받습니다.

• 평가: 품질은 동료 리뷰 및 독자 참여도(좋아요, 공유, 댓글)에 의해 평가됩니다.

리뷰어:

• 보상: 리뷰어는 철저하고 건설적인 리뷰를 제공해 $NEWS 토큰을 받습니다.

• 평가: 리뷰는 퍼블리셔와 독자가 결정한 유용성과 정확성에 의해 점수가 매겨집니다.

독자:

• 보상: 독자는 콘텐츠에 참여(읽기, 좋아요, 댓글 달기)해 $NEWS 토큰을 받습니다.

• 평가: 참여도는 상호작용의 빈도와 품질로 계량화됩니다.

보상 분배 공식

퍼블리셔 보상

퍼블리셔에 대한 보상은 다음과 같이 계산됩니다.

$$R_p = \frac{B_p \times (E_p + S_r)}{T_p}$$

여기서:

• $R_p$: 퍼블리셔에 대한 보상
• $𝐵_p$: 기사 게재에 대한 기본 보상
• $𝐸_p$: 참여 점수(좋아요, 댓글, 공유)
• $𝑆_𝑟$: 리뷰어 점수
• $𝑇_p$: 주어진 기간 동안 게재된 전체 기사 수

리뷰어 보상

리뷰어에 대한 보상은 다음과 같이 계산됩니다.

$$R_r = \frac{B_r \times Q_r \times V_r}{T_r}$$

여기서:

• $𝑅_𝑟​$: 리뷰어에 대한 보상
• $𝐵_𝑟$: 기사를 리뷰에 대한기본 보상
• $𝑄_𝑟$: 리뷰의 품질 점수(작가와 독자에 의한 평가)
• $𝑉_𝑟$: 리뷰 총량(제출된 리뷰 수)
• $𝑇_𝑟$: 주어진 기간 동안 전체 리뷰 수

독자 보상

독자에 대한 보상은 다음과 같이 계산됩니다.

$$R_e = \frac{B_e \times (L_e + C_e + S_e)}{T_e}$$

여기서:

• $𝑅𝑒$: 독자에 대한 보상
• $𝐵_𝑒$: 콘텐츠에 참여한 기본 보상
• $𝐿_𝑒$: 좋아요 수
• $𝐶_𝑒$: 댓글 수
• $𝑆_𝑒$: 공유 수
• $𝑇_𝑒$: 주어진 기간 동안 전체 참여 활동

예시 시나리오

퍼블리셔 보상 계산

• 기본 보상 ($𝐵_p$): 100 $NEWS 토큰
• 참여 점수 ($𝐸_p$): 150 (좋아요, 공유, 댓글의 합)
• 리뷰어 점수 ($𝑆_𝑟$): 80
• 총 기사 수 ($𝑇_p$): 50

퍼블리셔에 대한 보상은 다음과 같습니다.

$$R_a = \frac{100 \times (150 + 80)}{50} = \frac{100 \times 230}{50}= 460$$

리뷰어 보상 계산

• 기본 보상($𝐵_𝑟$): 50 $NEWS 토큰.
• 품질 점수 ($𝑄_𝑟$): 90
• 리뷰 수 ($𝑉_𝑟$): 10
• 총 리뷰 수 ($𝑇_𝑟$): 100

리뷰어에 대한 보상은 다음과 같습니다.

$$R_r = \frac{50 \times 90 \times 10}{100} = 450$$

독자 보상 계산

• 기본 보상 ($𝐵_𝑒​$): 30 $NEWS tokens
• 좋아요 ($𝐿_𝑒$): 30
• 댓글 ($𝐶_𝑒$): 20
• 공유 ($𝑆_𝑒$): 10
• 총 참여수 ($𝑇_𝑒$): 200

독자에 대한 보상은 다음과 같습니다.

$$R_e = \frac{30 \times (30 + 20 + 10)}{200} = \frac{30 \times 60}{200} = 9.0$$

결론

이러한 PUBLISH 2.0 인센티브 메커니즘은 모든 참가자에게 공정하고 동기를 부여하는 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다. 공식들은 의미 있는 기여에 근거해 보상이 분배되도록 해 지속적인 참여와 고품질 콘텐츠 생산을 촉진합니다. PUBLISH 2.0는 이 모델을 구현함으로써 역동적이고 지속가능한 생태계를 구축할 수 있습니다.