链上研究领域长期以来面临着一个棘手的问题：如何在保持内容免费和洞察零散的同时，实现有效的价值捕获。这一困境不仅导致了抄袭和滥用的频发，也使得专业研究员和数据工程师难以建立可持续的收入来源。

在这一背景下，Bubblemaps提出了一种创新的方法，通过'集群-连接-时序'的方式，将复杂的链上现象浓缩为可解释的图谱。这种方法不仅提高了研究的效率，也为研究成果的标准化奠定了基础。

InfoFi作为一个新兴的概念，其核心在于将'情报'转化为可流通、可质押、可清算的资产单元。这一转变需要两个关键步骤：

首先，研究产出需要模块化。传统的长篇报告往往难以复用，而图谱洞察则可以被拆分为多个'证据片段'。这些片段可以是特定地址群的资金来源，跨链转移的关联性，或者某个时间窗口内的异常市场活动。每个片段在Bubblemaps中都有对应的可验证轨迹和元数据。研究员可以将这些片段打包成Evidence NFT，并以BMT定价出售或授权给市场参与者。这种模式下，购买者获得的不是抽象的'观点'，而是可以直接应用于策略的'证据模块'。如果证据被链上事实否定，还可以触发自动退款或索赔机制，形成一个结果导向的定价模型。

其次，研究的声誉与风险需要紧密绑定。为此，引入了一种三段式博弈机制：提交证据需要质押BMT，其他研究员可以发起挑战并提供反证，最后由社区仲裁合约根据链上事实和时间戳来判定胜负。这种机制不仅能够保证研究的质量，也为研究员提供了一个公平竞争的平台。

通过这种方式，InfoFi有望重塑链上研究的生态系统，为研究员提供更好的价值捕获途径，同时也为市场参与者提供更高质量、更可靠的链上情报。这不仅有利于提高整个行业的研究水平，也为链上数据的深度应用开辟了新的可能性。