Пасля таго, як вы матываваныя шмат людзей, каб працаваць на рэальныя навуковых праблемах, вы выявіце, што вашы ўдзельнікі будуць неаднародным па двух асноўных напрамках: яны будуць змяняцца як у іх майстэрстве і ўзроўні іх намаганняў. Першая рэакцыя многіх сацыяльных даследчыкаў, каб змагацца супраць гэтай разнароднасці, спрабуючы выключыць удзельнік нізкай якасці, а затым спрабуе сабраць фіксаванае колькасць інфармацыі ад кожнага застаўся. Гэта няправільны спосаб распрацоўкі праекта масавага супрацоўніцтва. Замест таго каб змагацца гетэрагеннасць, вы павінны выкарыстоўваць яго.
Па-першае, няма ніякіх падставаў выключаць нізкакваліфікаваных удзельнікаў. У адкрытыя выкліках, нізкакваліфікаваных ўдзельнікі не выклікаюць ніякіх праблем; іх уклады не пашкодзіць нікому, і яны не патрабуюць часу для ацэнкі. У чалавечых вылічэннях і размеркаваныя праектах па зборы дадзеных, да таго ж, лепшая форма кантролю якасці прыходзіць праз надмернасць, а не праз высокую планку для ўдзелу. На самай справе, а не выключаючы удзельнікаў з нізкім узроўнем кваліфікацыі, лепшы падыход, каб дапамагчы ім зрабіць лепшы ўклад, шмат, як даследчыкі eBird зрабілі.
Па-другое, няма ніякіх прычын, каб сабраць фіксаванае колькасць інфармацыі ад кожнага ўдзельніка. Ўдзел у многіх праектах масавага супрацоўніцтва неверагодна няроўныя (Sauermann and Franzoni 2015) , з невялікай колькасцю людзей , якія ўносяць ўклад шмат-часам называюць тлустую галаву -and шмат людзей , якія ўносяць ўклад трохі, часам званы доўгі хвост. Калі вы не збіраць інфармацыю з галавы тлушчу і доўгі хвост, вы з'язджаеце масу інфармацыі несобранные. Напрыклад, калі Вікіпедыі прынята 10 і толькі 10 правак у рэдактары, ён страціць каля 95% правак (Salganik and Levy 2015) . Такім чынам, з праектамі масавага супрацоўніцтва, то лепш выкарыстаць разнароднасць, а не спрабаваць ліквідаваць яе.