ברגע שיש לך מוטיבציה הרבה אנשים לעבוד על בעיה מדעית אמיתית, תגלה כי המשתתפים שלך יהיו הטרוגני בשתי דרכים עיקריות: הם ישתנו המיומנות שלהם והם ישתנו רמת המאמץ שלהם. התגובה הראשונה של חוקרים חברתיים רבים היא לא לכלול משתתפים באיכות נמוכות ולאחר מכן לנסות לאסוף סכום קבוע של מידע שכולם עזבו. זוהי הדרך הלא נכונה לעצב פרויקט שיתוף פעולה המוני.
ראשית, אין שום סיבה שלא לכלול משתתפים מיומנים נמוכים. בשיחות פתוחות, המשתתפים מיומנים נמוכים לגרום שום בעיות; תרומתם לא לפגוע באף אחד והם אינם דורשים כל זמן להעריך. בחישוב אדם ופרויקטי אוסף נתונים מבוזרים, מצד השני, הצורה הטובה ביותר של בקרת איכות מגיעה דרך יתירות, לא רף גבוה כדי להשתתף בתחרות. למעשה, ולא למעט משתתפי מיומנות נמוכים, גישה טובה יותר היא לעזור להם לתרום טוב יותר, ממש כפי חוקר eBird עשה.
שנית, אין שום סיבה לגבות סכום קבוע של מידע מכל משתתף. השתתפות בפרויקטים בשיתוף המוני רבים היא לא שוויונית להפליא (Sauermann and Franzoni 2015) עם מספר קטן של אנשים תורמים הרבה-המכונים לעתים את ראש השומן -ואז הרבה אנשים לתרום קצת-המכונה לעתים הזנב הארוך. אם אתה לא אוסף מידע מראש שומן הזנב הארוך, אתה עוזב טונות של מידע שלא נאסף. לדוגמה, אם ויקיפדיה קיבל 10 ורק 10 עריכות לכל עורך, היא תאבד כ -95% של עריכות (Salganik and Levy 2015) . לפיכך, עם פרויקטים בשיתוף המוניים, עדיף למנף ההטרוגניות ולא לנסות לחסל אותו.