5.5.2 Рычагі гетэрагеннасць

Пасля таго як вы матываваныя шмат людзей, каб працаваць на рэальнай навуковай праблемы, вы выявіце, што вашы ўдзельнікі будуць неаднародным па двух асноўных напрамках: яны адрозніваюцца па сваім майстэрствам, і яны будуць адрознівацца па ўзроўні высілкаў. Першая рэакцыя многіх сацыяльных даследчыкаў, каб выключыць нізкія якасці ўдзельнікаў, а затым спрабаваць сабраць фіксаванае колькасць інфармацыі, атрыманай ад кожнага засталося. Гэта няправільны спосаб для распрацоўкі праекта масавага супрацоўніцтва.

Па-першае, няма ніякіх падставаў выключаць нізкакваліфікаванаму удзельнікаў. У адкрытыя выклікаў, нізкакваліфікаванаму удзельнікаў не выклікаюць ніякіх праблем; іх уклады не прычыняць нікому шкоды, і яны не патрабуюць часу для ацэнкі. У чалавечым вылічэнняў і размеркаваных праектаў па зборы дадзеных, з другога боку, лепшая форма кантролю якасці прыходзіць праз надмернасць, а не высокую планку для ўдзелу. На самай справе, а не за выключэннем нізкіх удзельнікаў навыкаў, лепш падыход, каб дапамагчы ім зрабіць лепшы ўклад, гэтак жа як даследчыкі ў 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 мала-часам называюць доўгі хвост. Калі вы не збіраць інфармацыю з галавы тлушчу і доўгі хвост, вы з'язджаеце тоны інфармацыі несобранные. Напрыклад, калі Wikipedia 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 гетэрагеннасць, а не спрабаваць ліквідаваць яе.