5.5.2 활용 이질성

그들은 그들의 기술에 다양하고 노력 자신의 수준에 달라집니다 : 당신이 진짜 과학적인 문제에서 작동하는 많은 사람들을 동기를 부여하면, 당신은 당신의 참가자가 두 가지 주요 방법으로 이종 될 것으로 발견 할 것입니다. 많은 사회 연구원의 첫번째 반응은 낮은 품질의 참가자를 제외하고 모두가 왼쪽에서 고정 된 양의 정보를 수집하기 위해 시도하는 것이다. 이것은 질량 공동 프로젝트를 설계하는 잘못된 방법입니다.

첫째, 낮은 숙련 된 참가자를 제외 할 이유가 없다. 열린 통화에서 저 숙련 된 참가자는 아무런 문제가 발생하지 않습니다; 그들의 기여는 사람을 다치게하지 않아 그들은 평가할 수있는 시간이 필요하지 않습니다. 인간의 계산 및 분포 데이터 수집 프로젝트에서, 반면에, 품질 관리의 최선 형태의 리던던시 참여하지 높은 바를 통해 온다. 사실, 오히려 낮은 기술 참가자를 제외하고보다 더 나은 방법은 eBird에서 연구자가 수행 한만큼, 그들에게 더 나은 기여를 할 수 있도록하는 것입니다.

둘째로, 각 참가자의 고정 된 양의 정보를 수집 할 이유가 없다. 많은 질량 공동 프로젝트에 참여가 매우 불평등하다 (Sauermann and Franzoni 2015) 기여 소수의 사람들과 많은 때로는 지방 헤드 - 그리고 기여 많은 사람들이라고 조금 때로는 긴 꼬리했다. 당신이 지방의 머리와 긴 꼬리에서 정보를 수집하지 않는 경우, 당신은 수집되지 않은 정보의 톤을 떠나고있다. 예를 들어, 위키 백과가 10을 허용하고 편집기 당 10 편집, 그것은 편집의 약 95 % 잃을 것이다 (Salganik and Levy 2015) . 따라서, 대량 공동 프로젝트, 그것은 이질성을 활용하기보다는 그것을 제거하려고하는 것이 가장 좋습니다.