5.5.2 Leverage heterogenost

Ko ste motivirani veliko ljudi, da delajo na pravi znanstveni problem, boste odkrili, da bodo vaši udeleženci heterogeni na dva načina: se bodo razlikovale v njihove sposobnosti in jih bo različno stopnjo napora. Prva reakcija mnogih socialnih raziskovalcev je izključiti nizke udeležence kakovosti in nato poskušali zbrati določeno količino informacij iz vsakdo levo. To je napačen način za oblikovanje projekta je masa za sodelovanje.

Prvič, ni razloga za izključitev nizkokvalificiranih udeležencev. V javnih razpisih, nizko kvalificiranih udeleženci ne povzročajo nobenih težav; njihovi prispevki ne boli nikomur in ne potrebujejo nobenega časa za oceno. V človeški računanja in distribuiranih projektov zbiranja podatkov, na drugi strani pa je najboljša oblika nadzora kakovosti prihaja skozi odpuščanje, ne pa drogu za sodelovanje. Dejstvo je, namesto da bi brez udeležencev nizke usposobljenosti, boljši pristop je, da jim pomaga, da boljše prispevke, kar so raziskovalci na eBird storiti.

Drugič, ni nobenega razloga, da zbere določeno količino informacij iz vsakega udeleženca. Sodelovanje pri mnogih projektih množičnih sodelovanje je zelo neenakomerna (Sauermann and Franzoni 2015) z majhnim številom ljudi, ki prispevajo veliko, včasih imenovana glavo maščobe In veliko ljudi, ki prispevajo malo, včasih imenuje dolgi rep. Če ne zbirajo informacije od glave maščob in dolg rep, ki ga zapušča ton informacij nepobranih. Na primer, če Wikipediji sprejeli 10 in le 10 urejanj na urednik, bi izgubila približno 95% urejanj (Salganik and Levy 2015) . Tako je s projekti množično sodelovanje, je najbolje, da vzvod heterogenost in ne poskušajte odpraviti.