માસ સહયોગ પણ માહિતી સંગ્રહ સાથે મદદ કરી શકે છે, પરંતુ તે માહિતી ગુણવત્તા અને નમૂના વ્યવસ્થિત અભિગમ તેની ખાતરી કરવા માટે મુશ્કેલ છે.
માનવ ગણતરી અને ઓપન કોલ પ્રોજેક્ટ્સ બનાવવા ઉપરાંત, સંશોધકો વિતરણ ડેટા સંગ્રહ પ્રોજેક્ટ્સ પણ બનાવી શકે છે. વાસ્તવમાં, મોટાભાગની સંખ્યાત્મક સામાજિક વિજ્ઞાન પેઇડ સ્ટાફનો ઉપયોગ કરીને વહેંચાયેલા ડેટા સંગ્રહ પર આધારિત છે ઉદાહરણ તરીકે, જનરલ સોશિયલ સર્વે માટેની માહિતી એકત્રિત કરવા માટે, કંપની ઉત્તરદાતાઓ પાસેથી માહિતી એકત્ર કરવા માટે ઇન્ટરવ્યુ આપતી હોય છે. પરંતુ, શું આપણે કોઈક માહિતી સંગ્રાહકો તરીકે સ્વયંસેવકોની ભરતી કરી શકીએ?
નીચે જણાવેલા ઉદાહરણો પ્રમાણે - પૌરાણક વિજ્ઞાન અને કમ્પ્યુટર સાયન્સ-શો, વિતરણ ડેટા સંગ્રહ સંશોધકોને માહિતી વધુ વારંવાર અને વધુ સ્થાનો કરતાં પહેલાં શક્ય તેટલું વધુ એકત્રિત કરવાની તક આપે છે. વધુમાં, યોગ્ય પ્રોટોકોલ આપવામાં આવે છે, આ માહિતી વૈજ્ઞાનિક સંશોધન માટે ઉપયોગમાં લેવા માટે પૂરતી વિશ્વસનીય હોઈ શકે છે. વાસ્તવમાં, ચોક્કસ સંશોધન પ્રશ્નો માટે, વિતરણ ડેટા સંગ્રહ એવા કંઈપણ કરતા વધુ સારી છે જે ચૂકવણી ડેટા કલેક્ટર્સ સાથે વાસ્તવિકતાથી શક્ય હશે.