ਮਾਸ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਵੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਛਲ ਹੈ.
ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਓਪਨ ਕਾਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਵੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਸਮਾਜਕ ਵਿਗਿਆਨ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਸਟਾਫ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਿਹ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਜਨਰਲ ਸੋਸ਼ਲ ਸਰਵੇ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਕ ਕੰਪਨੀ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਟਰਵਿਊਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਪਰ, ਕੀ ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਾਲੰਟੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਕੁਲੈਕਟਰ ਵਜੋਂ ਭਰਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੰਛੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ-ਸ਼ੋਅ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ, ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਿਆਦਾਤਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਥਾਨਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅੱਗੇ, ਢੁਕਵੇਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਹ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਵਾਸਤਵ ਵਿਚ, ਕੁਝ ਖਾਸ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਡੈਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਜੋ ਪੈਸਾਡ ਡਾਟਾ ਕੁਲੈਕਟਰਾਂ ਨਾਲ ਵਾਸਤਵਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ.