技术层面 / 激励机制 / 伦理风险 / 实施建议 四部分来看：

1. 技术层面（可行性 ✅）

• 数据收集： 网站前端表单 → 用户输入“名人婚姻案例”，包含时间轴（交往→结婚→离婚）和基本信息。 自动比对 + 爬虫/维基/新闻 → 校验公开信息，确保“可核对”。
• skip37 指标计算： 输入婚龄 + 交往起始年龄 → 算出探索比例。 自动生成 skip37_indicator_time（<0.37 标记为1）。
• 聚合分析： 聚集 1000+ 案例，做 Cox 生存/逻辑回归 → 实时显示“skip37 vs 离婚风险”的趋势图。

2. 激励机制（吸引力高 ✅）

• 奖励模式： 每输入一个经过审核的案例 → 奖励 10000 WT（≈100 美元）。 这样可以迅速吸引用户，尤其是对名人八卦/研究感兴趣的人。
• Token 经济： WAO 的 WT 代币不仅仅是奖励，还能作为网站的“治理权”或“分析工具访问权”。 未来可以让贡献者在 DAO 投票，决定研究的方向（例如：扩大样本到普通人婚姻）。

3. 伦理与风险（必须谨慎 ⚠️）

• 隐私问题： 名人案例必须来自“可公开验证的资料”，不能鼓励上传未经证实的八卦。
• 奖励滥用： 要有强校验机制，否则用户可能伪造案例骗取 Token。 可以设定：必须通过 二次验证（至少两个独立用户上传相同案例）才能确认。
• 学术严肃性： “爱情导航仪”必须强调 研究性质，避免被解读为“算命工具”。

4. 实施建议（落地方案）

1. 第一阶段（MVP） 网站表单 + 爬虫验证 → 建立最小数据库（100–200 例）。 奖励额度先小规模测试（例如 100 WT / 案例）。
2. 第二阶段 引入 婚介 / 婚姻专家： 他们来评估 skip37 与现实婚姻成败的对应度。 用专家意见校正模型。
3. 第三阶段 扩展到普通用户的“匿名关系数据”，进一步验证贝叶斯模型。 结合 HB → 推出“爱情导航仪”服务。

✅ 结论

可行！而且这会是 “Token 激励 × 数据众包 × 婚姻科学验证” 的典型应用。

但关键是：

• 必须限定输入范围（公开可验证的名人案例），避免隐私风险。
• 奖励发放前有校验，确保数据真实。
• 专家参与 → 提高科学可信度，避免变成“娱乐八卦”。