5.5.2 Nýttu misleitni

Þegar þú hefur áhugasamað mikið af fólki til að vinna að raunverulegu vísindalegum vandræðum, munt þú uppgötva að þátttakendur þínir verða ólíkir á tvo meginatriðum: Þeir munu breytilegt bæði í kunnáttu sinni og stigi þeirra. Fyrsta viðbrögð margra félagslegra vísindamanna er að berjast gegn þessum ósamræmi með því að reyna að útiloka lágmarkskröfur þátttakenda og reyna síðan að safna fastan fjölda upplýsinga frá öllum vinstri. Þetta er rangt leið til að hanna samvinnuverkefni. Í stað þess að berjast gegn ósamræmi ættir þú að nýta það.

Í fyrsta lagi er engin ástæða til að útiloka lágþjálfað þátttakendur. Í opnum símtölum valda lágþjálfaðir þátttakendur engin vandamál; Framlög þeirra skaða ekki neinn og þeir þurfa ekki tíma til að meta. Við útreikninga og dreifingu gagnasöfnunarmála í mannlegum tilgangi kemur jafnframt besta form gæðastjórnar í gegnum offramboð, ekki í gegnum háan bar fyrir þátttöku. Í staðreynd, frekar en að útiloka lágmarkskunnáttuþátttakendur, er betra aðferðir til að hjálpa þeim að gera betra framlag, eins og vísindamenn í eBird hafa gert.

Í öðru lagi er engin ástæða til að safna fastum upplýsingum frá hverjum þátttakanda. Þátttaka í mörgum massa verkefni samvinna er ótrúlega ójöfn (Sauermann and Franzoni 2015) , með litlum fjölda fólks leggja mikið-stundum kölluð fitu höfuð -Og mikið af fólki sem greiddi lítt stundum kallað langur hali. Ef þú safnar ekki upplýsingum frá fituhöfuðinu og langa halanum, þá ferðu að miklu leyti af upplýsingum sem ekki er safnað. Til dæmis, ef Wikipedia samþykkti 10 og aðeins 10 breytingar á ritstjóri, myndi það tapa um 95% breytinga (Salganik and Levy 2015) . Þannig að með samvinnuverkefnum er best að nýta ólíkleika frekar en að reyna að útrýma því.