5.5.2 Leverage heterogeneity
As jo in protte minsken motivearje op in echte wittenskiplike probleem, sille jo ûntdekke dat jo dielnimmers op twa wichtige manieren heterogene wurde: hja sille ferskine yn har feardigens en har nivo fan opset. De earste reaksje fan in soad sosjale ûndersikers is om te kampjen tsjin dizze heterogeneiteit troch te besykjen om minder kwaliteare dielnimmers út te sluten en dan besykje in fêst bedrach fan ynformaasje te sammeljen fan elkoar. Dit is de ferkearde manier om in massaarmwurkprojekt te ûntwerpen. Yn stee fan heterogeniteit, moatte jo it leverje.
Earst is der gjin reden om lege feardigensnûmern út te sluten. Yn iepen petearen bringe lege feardigensnivo gjin problemen; har bydragen jouwe gjinien en se hawwe gjin tiid nedich om te evaluearjen. Yn 'e humorreitsje en ferwurde datesealprojekten wurdt de bêste foarm fan kwaliteitskontrôle troch redundans trochkommen, net troch in hege bar foar partisipaasje. Yn feite, ynstee fan útsûndering fan lege feardigensnimmers, is in bettere oanpak om har te helpen om bettere bydragen te meitsjen, lykas de ûndersikers by eBird hawwe dien.
Twadder is der gjin reden om in fêst bedrach fan ynformaasje te sammeljen fan elke dielnimmer. Partisipaasje yn in protte mate-gearwurkingsprojekten is unbelieversichheid (Sauermann and Franzoni 2015) , mei in lyts tal minsken dy't in protte bydrage en somtiden de fet-head hjitte - en in soad minsken befoarderje in lyts - soms ek de lange sturt . As jo ynformaasje net sammelje fan 'e fette holle en de lange sturt, ferlitte jo massen fan ynformaasje dy't net ûntslein binne. Bygelyks as Wikipedia Wikipedia 10 akseptearret en mar 10 edysjes per redakteur hat, soe it oer 95% feroare wurde (Salganik and Levy 2015) . Sa, mei massaarmwurkprojekten, is it bêste om heterogeniteit te leverjen, mar probearje it net te ferwiderjen.
