5.5.2 লিভারেজ বিষমসত্ত্বতা

একবার আপনি একটি বাস্তব বৈজ্ঞানিক সমস্যা কাজ করার জন্য অনেক লোক প্রেরণা করেছেন, আপনি আবিষ্কার করবেন যে আপনার অংশগ্রহণকারী দুই প্রধান উপায়ে বৈষম্যমূলক হবে: তারা তাদের দক্ষতা এবং প্রচেষ্টা তাদের পর্যায়ে উভয় পরিবর্তিত হবে। অনেক সামাজিক গবেষকদের প্রথম প্রতিক্রিয়া হল নিম্ন-মানের অংশগ্রহণকারীদের বাদ দেওয়ার চেষ্টা করে এবং তারপর প্রত্যেকের কাছ থেকে নির্দিষ্ট পরিমাণ তথ্য সংগ্রহ করার চেষ্টা করে এই বৈপরীত্যের বিরুদ্ধে লড়াই করা। এটি একটি গণসংযোগ প্রকল্পের ডিজাইনের ভুল উপায়। বৈপরীত্যের বিরুদ্ধে লড়াই করার পরিবর্তে, আপনি এটি উপভোগ করতে হবে।

প্রথমত, কম দক্ষ অংশগ্রহণকারীদের বাদ দেওয়ার কোন কারণ নেই। খোলা কলগুলির মধ্যে, কম দক্ষ অংশগ্রহণকারীদের কোন সমস্যা হয় না; তাদের অবদানগুলি কাউকে আঘাত করে না এবং মূল্যায়ন করার জন্য তাদের কোনও সময় প্রয়োজন হয় না। মানব গণনা এবং বিতরণকৃত তথ্য সংগ্রহ প্রকল্পগুলির মধ্যেও, গুণমানের সর্বোত্তম রূপটি অপ্রচলিত হয়ে আসে, অংশগ্রহণের জন্য উচ্চ বারের মধ্য দিয়ে নয়। প্রকৃতপক্ষে, কম দক্ষতার অংশগ্রহণকারীদের বাদ দেওয়ার পরিবর্তে, উন্নততর উপায়ে তাদের আরও ভাল অবদান রাখতে সহায়তা করা, যেমন ইবার্ডের গবেষকরা কাজ করেছেন।

দ্বিতীয়, প্রতিটি অংশগ্রহণকারী থেকে একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ তথ্য সংগ্রহ করার কোন কারণ নেই অনেক ভর সহযোগিতা প্রকল্পে অংশগ্রহন অসাধারণ (Sauermann and Franzoni 2015) , একটি অল্প সংখ্যক লোকের সাথে অবদান রাখে - অনেকবার বলা হয় চর্বি মাথা - এবং অনেক লোককে অল্প সময়ের মাঝে দীর্ঘ পাউন্ড বলা হয়। যদি আপনি চর্বি মাথা এবং লম্বা লম্বা থেকে তথ্য সংগ্রহ না করেন, আপনি তথ্য uncollected জনসাধারণ জনক হয়। উদাহরণস্বরূপ, উইকিপিডিয়া যদি প্রতি সম্পাদক প্রতি 10 টি এবং 10 টি সম্পাদনা (Salganik and Levy 2015) , তবে এটি 95% সম্পাদনা (Salganik and Levy 2015) । সুতরাং, জনসাধারণের সহযোগিতার প্রকল্পগুলির সাথে এটি বর্জন করার চেষ্টা করার পরিবর্তে বৈষম্যমূলক উত্তরাধিকারসূত্রে উত্তম।