Kad esat motivēts daudz cilvēku, kas strādā uz reālu zinātnisku problēmu, jūs atklāsiet, ka jūsu dalībniekiem būs neviendabīga divos galvenajos veidos: tie atšķiras savas prasmes un tie atšķiras no to centienu līmenim. Pirmā reakcija daudzu sociālo pētnieku izslēgt zemas kvalitātes dalībniekus un pēc tam mēģināt savākt noteiktu informācijas apjomu no visiem pa kreisi. Tas ir nepareizs veids, kā veidot masu sadarbības projektu.
Pirmkārt, nav iemesla izslēgt zemas kvalifikācijas dalībniekus. Atklātās zvaniem, mazkvalificētu dalībnieki radīt nekādas problēmas; viņu ieguldījums nav cietis kāds, un tiem nav nepieciešama nekāda laika, lai novērtētu. Cilvēka aprēķins un izplata datu vākšanas projektiem, no otras puses, ir labākais veids, kvalitātes kontroli nāk caur atlaišanas, nevis augstu latiņu dalībai. Patiesībā, nevis izņemot zemas kvalifikācijas dalībniekus, labāka pieeja ir, lai palīdzētu viņiem labāk iemaksas, tāpat kā pētnieki pie eBird ir darījuši.
Otrkārt, nav nekāda iemesla, lai savāktu noteiktu informācijas apjomu no katra dalībnieka. Dalība daudzos masu sadarbības projekti ir neticami nevienlīdzīga (Sauermann and Franzoni 2015) ar nelielu cilvēku skaitu, kas veicina daudz-dažreiz sauc -Un tauku galvu daudz cilvēku, kas veicina maz-dažkārt sauc par ilgi asti. Ja jums nav savākt informāciju no tauku galvu un garo asti, jūs atstājat tonnas informāciju neiekasētu. Piemēram, ja Wikipedia pieņemti 10 un tikai 10 labojumus uz redaktoru, tas zaudē aptuveni 95% no labojumus (Salganik and Levy 2015) . Tādējādi, ar masu sadarbības projektiem, tas ir labākais, lai piesaistītu neviendabīgumu, nevis mēģināt to novērst.