差异

大规模协作不同于大众合作，在正在发生的创意行为，必须联合开发共同的理解。相反，参与合作的小组成员不必参加共同的谅解谈判。他们可能只是乐意执行指令。

另一个重要的区别是可以界定大规模合作的边界。由于极具普遍性，并且在合作时无需进行精细的谈判和达成共识，因此整个互联网，一个城市甚至全球经济都可以视为大规模合作的例子。因此，在集体参与的水平上，大规模协作在其过程和生产中更加精细和复杂。

尽管在线讨论肯定是协作的，但大规模协作与大型论坛、电子邮件列表、公告栏、聊天会话或小组讨论不同，因为讨论的结构是通过轮流产生的独立帖子交流意味着文本内容不采取单一，连贯的形式。当然，整个讨论的概念范围是作为一个统一的机构存在的，但是可以将文本贡献者联系回到单个作者的理解和解释上。尽管作者的理解和解释很可能是所有阅读并为讨论做出贡献的所有人的理解的协商，但给定条目只有一位作者的事实将条目的协作复杂性降低到了话语/解释性而非建构性/“协商”级别。

从大规模协作中各个工作地点的角度来看，该活动可能看起来与共同创作相同。实际上，除了相互依赖形成的隐式和显式关系外，大规模协作中的许多站点都通过超文本和与不同协作者的共同创作来共享。大量人员共同创作的协作站点之间的这种相互依存关系，使大规模协作成为其xxx特色之一，从相互关联的各个部分中产生的连贯协作。

与公告板或论坛相关的许多Web应用程序都可以包含各种各样的工具，这些工具使个人可以跟踪他们在Internet上找到的站点和内容。用户可以通过编辑标题、添加描述以及最重要的是使用标签进行分类，从浏览器中添加书签。在大众协作环境中还使用了其他非集体工具，例如评论、评分和快速评估。

大规模协作的概念已导致人们为共享任务的利用和商业化做出了许多努力。这些合资企业统称为众包，通常涉及在线帐户系统，用于协调劳动力的买卖双方。亚马逊的机械特克系统遵循此模型，使雇主能够将微小的任务分配给数千名注册工人。在广告行业，Giant Hydra利用大规模协作使广告素材可以在线上就广告创意进行协作，并创建所谓的“想法矩阵”，即概念，执行和想法相互联系的高度复杂的节点。在金融行业，开放模型评估公司（OMVCO）等公司还采用大规模协作来提高财务预测的准确性。