5.5.2 उत्तोलन विविधता

एक बार जब आप लोगों को एक असली वैज्ञानिक समस्या पर काम करने का एक बहुत से प्रेरित है, आपको पता चल जाएगा कि आपके प्रतिभागियों को दो मुख्य तरीके में विषम हो जाएगा: वे अपने कौशल में अलग अलग होंगे और वे प्रयास के अपने स्तर में अलग अलग होंगे। कई सामाजिक शोधकर्ताओं की पहली प्रतिक्रिया कम गुणवत्ता प्रतिभागियों को बाहर करने के लिए और उसके बाद हर किसी को बाएं से जानकारी की एक निश्चित राशि जमा करने का प्रयास है। यह एक बड़े पैमाने पर सहयोग परियोजना डिजाइन करने के लिए गलत तरीका है।

सबसे पहले, वहाँ कम कुशल प्रतिभागियों को बाहर करने का कोई कारण नहीं है। खुले कॉल में, कम कुशल प्रतिभागियों को कोई समस्या नहीं पैदा कर; उनके योगदान किसी को चोट नहीं है और वे किसी भी समय का मूल्यांकन करने की आवश्यकता नहीं है। मानव गणना और वितरित डेटा संग्रह परियोजनाओं में, दूसरे हाथ पर, गुणवत्ता नियंत्रण का सबसे अच्छा तरीका अतिरेक, नहीं भाग लेने के लिए एक उच्च बार के माध्यम से आता है। वास्तव में, बल्कि कम कौशल प्रतिभागियों को छोड़कर, की तुलना में एक बेहतर तरीका उन्हें बेहतर योगदान करने में मदद करने के लिए, जितना eBird में शोधकर्ताओं ने किया है।

दूसरा, वहाँ प्रत्येक भागीदार से जानकारी की एक निश्चित राशि एकत्र करने के लिए कोई कारण नहीं है। कई बड़े पैमाने पर सहयोग की परियोजनाओं में भागीदारी अविश्वसनीय रूप से असमान है (Sauermann and Franzoni 2015) एक योगदान लोगों की एक छोटी संख्या के साथ बहुत-कभी कभी वसा सिर -और एक योगदान बहुत से लोगों को बुलाया थोड़ा-कभी कभी लंबी पूंछ बुलाया। आप वसा सिर और लंबी पूंछ से जानकारी एकत्र नहीं है, तो आप जानकारी के टन uncollected छोड़ रहे हैं। उदाहरण के लिए, यदि विकिपीडिया 10 को स्वीकार कर लिया और संपादक के अनुसार केवल 10 संपादन, यह संपादन के बारे में 95% खो देगा (Salganik and Levy 2015) । इस प्रकार, जन सहयोग परियोजनाओं के साथ, यह सबसे अच्छा विविधता का लाभ उठाने के बजाय इसे खत्म करने की कोशिश करने के लिए है।