5.5.2 Poluga heterogenost

Nakon što ste motivirani puno ljudi za rad na stvarnom znanstvenom problemu, otkrit ćete da će vaši sudionici biti heterogena na dva glavna načina: oni će se razlikuju po svojoj vještini i oni će se razlikovati u razini napora. Prva reakcija mnogih društvenih znanstvenika je isključiti sudionika niske kvalitete, a zatim pokušati prikupiti određenu količinu informacija iz sve ostalo. Ovo je krivi način za dizajn projekt masovne suradnje.

Prvo, ne postoji razlog da se isključi s niskim kvalifikacijama sudionika. U otvorenim pozivima, niske vješti sudionici ne uzrokuju probleme; A prilozi njihovi ne povrijediti nikoga i ne zahtijeva bilo vremena za procjenu. U ljudskom računanja i raspodijeljenim projektima prikupljanja podataka, s druge strane, najbolji oblik kontrole kvalitete dolazi do viška radne snage, a ne visokom bar za sudjelovanje. U stvari, nego bez niskih sudionika kvalifikacija, bolji pristup je da će im pomoći da bolje priloge, koliko su istraživači eBird učinio.

Drugo, ne postoji razlog da se prikupiti određenu količinu informacija od svakog sudionika. Sudjelovanje u mnogobrojnim projektima masovne suradnje je nevjerojatno nejednaka (Sauermann and Franzoni 2015) s malim brojem ljudi koji pridonose puno-ponekad naziva glavu masti -I puno ljudi koji pridonose malo-ponekad se naziva i dugi rep. Ako ne prikuplja informacije od glave masti i dugim repom, da odlaze tone informacija sabrani. Na primjer, ako Wikipediji prihvatio 10 i samo 10 uređivanja po urednika, ona će izgubiti oko 95% uređivanja (Salganik and Levy 2015) . Dakle, s projektima masovne suradnje, to je najbolje iskoristiti heterogenost nego pokušati eliminirati ga.