5.5.2 Võimendus heterogeensus

Kui olete motiveerinud paljusid inimesi töötama tõelise teadusliku probleemiga, siis avastate, et teie osalejad on heterogeensed kahel peamisel viisil: need varieeruvad nii oskuste kui ka jõupingutuste taseme poolest. Paljude sotsiaalteadlaste esimene reaktsioon on selle heterogeensuse vastu võitlemine, üritades välistada madala kvaliteediga osalejaid ja seejärel püüda koguda kindlaksmääratud hulga teavet kõikidest lahkunutest. See on vale viis massilise koostööprojekti kujundamiseks. Selle asemel, et võidelda heterogeensuse vastu, peaksite seda kasutama.

Esiteks ei ole põhjust madala kvalifikatsiooniga osalejate väljajätmist. Avatud kõnes ei põhjusta madala kvalifikatsiooniga osalistel probleeme; nende panused ei kahjusta kedagi ja nad ei vaja mingit aega hindamiseks. Inimeste arvutamisel ja jagatud andmete kogumise projektides on ka kvaliteedikontrolli parim vorm tänu koondamisele, mitte osalemise kõrgele baasile. Tegelikult on parema lähenemisviisi asemel, et välja jätta madala kvalifikatsiooniga osalejad, aidata neil paremini panustada, nagu eBirdi teadlased on teinud.

Teiseks ei ole põhjust koguda iga osaleja kohta kindlaksmääratud teavet. Osalemine paljud mass koostööprojekti on uskumatult ebavõrdse (Sauermann and Franzoni 2015) , väike hulk inimesi aidates palju-mõnikord nimetatakse rasva pea -ja palju inimesi aidates vähe-mõnikord nimetatakse pikk saba. Kui te ei koguta teavet rasvipea ja pika sabaga, jätad teid massimaterjali kogumata. Näiteks kui Wikipedia aktsepteeris toimetajat 10 ja ainult 10 muudatust, kaotaks umbes 95% muudatustest (Salganik and Levy 2015) . Seega on massidevaheliste koostööprojektide puhul pigem heterogeensuse võimendamine kui pigem selle likvideerimine.