5.5.2 Leverage Heterogenität

Wenn Sie eine Menge Leute motiviert haben, an einem echten wissenschaftlichen Problem zu arbeiten, werden Sie feststellen, dass Ihre Teilnehmer auf zwei Arten heterogen sind: Sie unterscheiden sich sowohl in ihrem Können als auch in ihrem Leistungsniveau. Die erste Reaktion vieler Sozialforscher ist, gegen diese Heterogenität zu kämpfen, indem versucht wird, minderwertige Teilnehmer auszuschließen und dann zu versuchen, eine bestimmte Menge an Informationen von allen übrig gebliebenen zu sammeln. Dies ist der falsche Weg, ein Massenkollaborationsprojekt zu entwerfen. Anstatt die Heterogenität zu bekämpfen, sollten Sie sie nutzen.

Erstens gibt es keinen Grund, gering qualifizierte Teilnehmer auszuschließen. Bei offenen Telefongesprächen verursachen ungelernte Teilnehmer keine Probleme. Ihre Beiträge schaden niemandem und sie benötigen keine Zeit, um sie zu bewerten. Bei Projekten zur menschlichen Berechnung und verteilten Datenerfassung kommt überdies die beste Form der Qualitätskontrolle durch Redundanz und nicht durch eine hohe Beteiligung an der Teilnahme zustande. Anstatt die Teilnehmer mit geringer Qualifikation auszuschließen, ist es besser, ihnen zu helfen, bessere Beiträge zu leisten, so wie es die Forscher von eBird getan haben.

Zweitens gibt es keinen Grund, eine festgelegte Menge an Informationen von jedem Teilnehmer zu sammeln. Die Teilnahme an vielen Massenkollaborationsprojekten ist unglaublich ungleich (Sauermann and Franzoni 2015) , wobei eine kleine Anzahl von Leuten viel beiträgt - manchmal auch als dicker Kopf bezeichnet - und eine Menge Leute, die etwas beitragen - manchmal auch als Long Tail bezeichnet . Wenn Sie keine Informationen vom dicken Kopf und vom langen Schwanz sammeln, hinterlassen Sie Massen von Informationen, die nicht gesammelt wurden. Zum Beispiel, wenn Wikipedia 10 und nur 10 Bearbeitungen pro Editor akzeptiert, würde es etwa 95% der Bearbeitungen verlieren (Salganik and Levy 2015) . Daher ist es bei Projekten der Massenzusammenarbeit am besten, Heterogenität zu nutzen, anstatt sie zu eliminieren.