მას შემდეგ, რაც თქვენ არ მოტივირებული უამრავი ადამიანი მუშაობა რეალური სამეცნიერო პრობლემა, თქვენ აღმოაჩენთ, რომ თქვენს მონაწილეები ჰეტეროგენული ორი ძირითადი გზა: ისინი განსხვავდება მათი უნარი და ისინი განსხვავდება მათი დონის ძალისხმევა. პირველი რეაქცია ბევრი სოციალური მკვლევარების, რომ გამოირიცხოს დაბალი ხარისხი მონაწილეებს და შემდეგ ცდილობენ შეაგროვოს ფიქსირებული თანხის ინფორმაცია ყველას დარჩა. ეს არის არასწორი გზა, რათა შეიმუშავონ მასობრივი თანამშრომლობის პროექტი.
პირველ რიგში, არ არსებობს მიზეზი, რომ გამოირიცხოს დაბალი გამოცდილი მონაწილეები. ღია ზარები, დაბალი გამოცდილი მონაწილეები არ გამოიწვიოს პრობლემები; მათი წვლილი არ დააზარალებს არავის და მათ არ საჭიროებს რაიმე დრო შევაფასოთ. ადამიანის გამოთვლები და ნაწილდება მონაცემების შეგროვება პროექტები, მეორეს მხრივ, საუკეთესო ფორმა ხარისხის კონტროლის მოდის redundancy, არ არის მაღალი ბარი მონაწილეობით. ფაქტობრივად, ვიდრე გარდა დაბალი უნარი მონაწილეებს, უკეთესი მიდგომა, რათა დაეხმაროს მათ, რათა უკეთ წვლილი, ისევე როგორც მკვლევარები დროს eBird არ კეთდება.
მეორე, არ არსებობს მიზეზი, შეაგროვოს ფიქსირებული თანხის ინფორმაციას თითოეულ მონაწილეს. მონაწილეობა მრავალ მასობრივი თანამშრომლობის პროექტების წარმოუდგენლად უთანასწორო (Sauermann and Franzoni 2015) მცირე რაოდენობის ხალხი ხელს უწყობს ბევრი ეგრეთ წოდებული fat ხელმძღვანელი და, ბევრი ადამიანი, რომლებიც ხელს უწყობს ნაკლებად უწოდებენ გრძელი კუდი. თუ არ შეაგროვოს ინფორმაცია fat ხელმძღვანელი და გრძელი კუდი, თქვენ ტოვებენ ტონა ინფორმაცია uncollected. მაგალითად, თუ Wikipedia მიღებული 10 და მხოლოდ 10 რედაქტირების პოსტი რედაქტორი, ის დაკარგავს დაახლოებით 95% რედაქტირების (Salganik and Levy 2015) . აქედან გამომდინარე, მასობრივი თანამშრომლობის პროექტები, ეს არის საუკეთესო, რომ მხარი არაერთგვაროვნება ვიდრე ცდილობენ აღმოფხვრას იგი.