Sakali anjeun geus ngamotivasi loba jalma pikeun berpungsi dina masalah ilmiah nyata, anjeun bakal manggihan nu pamilon Anjeun bakal heterogen dina dua cara utama: maranéhanana baris rupa-rupa skill maranéhanana sarta maranéhanana baris rupa-rupa tingkat maranéhanana usaha. Réaksi kahiji loba panalungtik sosial pikeun ngaluarkeun pamilon kualitas low terus nyobian pikeun ngumpulkeun maneuh informasi ti dulur kenca. Ieu jalan salah mendesain hiji proyék kolaborasi massa.
Kahiji, taya alesan pikeun ngaluarkeun pamilon terampil low. Dina télépon kabuka, pamilon terampil low ngabalukarkeun no masalah; kontribusi maranéhanana teu menyakiti saha jeung maranehna teu ngabutuhkeun nu mana wae nu waktu evaluate. Dina ngitung manusa jeung proyék kumpulan data sebaran, di sisi séjén, bentuk best of kontrol kualitas asalna ngaliwatan redundancy, teu bar luhur pikeun partisipasi. Kanyataanna, tinimbang kaasup pamilon skill low, pendekatan leuwih alus pikeun Sangkan maranéhna gampang dina nyieun kontribusi leuwih alus, loba salaku panalungtik di eBird geus dipigawé.
Kadua, taya alesan pikeun ngumpulkeun maneuh informasi ti saban pamilon. Partisipasi dina loba proyék kolaborasi massa anu incredibly unequal (Sauermann and Franzoni 2015) jeung sajumlah leutik jalma contributing loba-kadang disebut sirah lemak -and loba jalma contributing saeutik-kadang disebut buntut panjang. Mun anjeun teu ngumpulkeun informasi ti sirah lemak jeung buntut panjang, anjeun ninggalkeun ton informasi uncollected. Contona, lamun Wikipedia ditarima 10 sarta ngan 10 éditan per editor, eta bakal leungit ngeunaan 95% tina éditan (Salganik and Levy 2015) . Ku kituna, jeung proyék kolaborasi massa, geus pangalusna pikeun ngungkit heterogeneity tinimbang coba pikeun ngaleungitkeun eta.