5.5.2利用異質性

一旦你已經激發了很多人對一個真正的科學問題的工作，你會發現你的參加者將在兩個主要方面是異類：他們將在他們的技能各不相同，他們將在他們的努力程度而有所不同。許多社會問題研究的第一反應是排除低質量的與會者，然後嘗試從大家留下來收集信息的固定金額。這是設計一個大規模協作項目走錯了路。

第一，沒有理由排除低技能的參與者。在開電話，低技能的參與者造成任何問題;他們的貢獻沒有傷害任何人，他們不需要任何時間來評估。在人類的計算和分佈式數據採集項目，而另一方面，質量控制的最佳形式來通過冗餘，而不是參與一個高標準。事實上，而不是排除低技能的參與者，更好的方法是，以幫助他們做出更好的貢獻，多為研究者eBird所做的那樣。

第二，沒有理由從每個參與者收集的信息的固定量。參與許多大規模協作項目是令人難以置信的不平等(Sauermann and Franzoni 2015)與少數人貢獻了很多，有時也被稱為肥頭 -和很多人貢獻了一點，有時也被稱為長尾 。如果不收集來自肥頭長尾的信息，你離開的信息噸未收。例如，如果維基接受10和每個編輯器僅10編輯，它將失去編輯的約95％ (Salganik and Levy 2015)因此，隨著大規模協作的項目，最好是利用異質性，而不是試圖消除它。