大多数工具都会使在线参与变得嘈杂。传统的在线参与论坛并没有比 90 年代的基本网络论坛有太大的发展。对于研究人员或政策制定者来说，这种设计很容易受到Mark Klein所说的“信噪比”问题的影响。论坛和在线调查会产生大量的文本，这些文本需要大量资源才能进行整理，而且很难在不经过筛选或偏见的情况下转化为易于理解的见解。更重要的是，人们可能会提出数百个重复的想法，甚至提出一些从未有人看到的想法（例如，如果这些想法就在页面底部）。
维基调查限制字符数，因此不鼓励长篇文本贡献。更重要的是，在维基调查中，每个人都以结构化的方式回应其他人的评论 - 用户界面每次将参与者的注意力集中在一两个陈述上，并鼓励人们在添加自己的想法之前反思其他人的观点。这减少了重复并创建了更有价值的数据。这也使版主或决策者更容易可视化和解释结果（稍后将详细介绍可视化）。
一系列点，每个点代表一个语句，按从左到右的尺度聚集。
一些维基调查以线性方式总结调查结果，将陈述按从左派共识程度最高的陈述到右派分歧最大的陈述进行排列。来源：
传统方法有利于政治上最活跃的人。 电子参 股东数据 与研究的证据表明，参与门槛低是吸引和留住更多参与者的重要因素。例如，在只允许基于文本的参与形式的参与练习中，往往最有口才或最自信的人更有可能更积极地参与。
维基调查既鼓励“大头”参与，也鼓励“长尾”参与，也就是说，参与程度分为不同级别，从高门槛（提交声明）到低门槛（对声明进行排名或回应）。通过提供不同“级别”的参与，维基调查让整个过程不那么令人生畏，因此可能会鼓励更高程度的参与。
在线参与经常会演变为争论。最成功的在线参与形式是那些能够支持政治运动和群众动员的形式（想想西班牙的 15-M 运动或阿拉伯之春）。在线论坛和社交媒体改变了竞选活动和政治团体传播思想和相互交流的方式。但它们不太擅长的是更能培养同理心的参与形式，即需要审议和共识的参与形式。
Twitter 和 Facebook 等平台通常鼓励无意义的争论和交流，其中最响亮或最情绪化的声音会获得最多的关注。为了应对这一挑战，Wikisurveys 完全删除了“回复”功能，这意味着回复不会变成参与者之间的螺旋式讨论或辱骂性交流。相反，这样做的动机是发表能够广泛吸引整个群体的独立声明。
聊天机器人.png
在线参与可能很无聊。填写传统的政府咨询或调查问卷就像参加考试，或者填写工作申请表（“5 个步骤中的第 1 步”）。相比之下，Wikisurveys 的一个独特之处在于，所有定性陈述都与一组定量值相关联（即参与者对每个陈述的回答总和）。这意味着在 Wikisurveys 期间创建的信息非常适合数据分析和可视化，可以转化为有趣的用户体验。结果可以清晰地总结为列表、网格或动态 2D 或 3D 可视化（请参阅下面的 Pol.is）。
以这种方式构建输入还可以将 Wikisurveys 改编为更简单的基于文本的格式，例如通过短信或聊天机器人，可以直接发送到人们的设备，并且可以像给朋友写私人消息一样进行答复。
维基调查示例
有大量的例子，其中许多被宣传为公司和大型组织的市场研究/集体智慧工具。我将更具体地关注民主创新领域的例子
政治
Pol.is 是一款开源在线调查工具，要求参与者以建设性的方式对彼此的观点做出反应，以找到共识点。从用户的角度来看，任何参与者都可以发表声明，然后要求所有其他参与者对每个声明“同意”、“不同意”或“放弃”。
自 2014 年成立以来，Pol.is 一直被用于众包创意，以改善肯塔基州的当地社区；用于制定有关如何规范台湾共享经济的新法规；用于了解德国政党开展的维基调查中 34,000 人的意见和想法。
随着时间的推移，在收集到陈述和回应后，该工具会执行所谓的“降维”操作，即机器学习算法根据人们最同意或最不同意的想法进行聚类和可视化。
群体的代表取决于其分裂程度，无论有多少人同意或不同意他们的观点。这意味着，你可以让一个群体动员许多人支持一个想法（比如，1000 人涌入对话并投票支持一个说法），但少数群体的想法仍将在屏幕上获得同等空间的代表。这把责任放在了审议上，而不是动员上。