המחקר עסק בבעיה של קבלת החלטות משותפת מבוססת הצעות בתנאי מחסור בקשב: קהילה של אנשים בעלי זמן וקשב מוגבלים מעלים הצעות, שוקלים אותן ומצביעים עליהן. המחסור בקשב בתהליך קבלת ההחלטות יוצר קונפליקט בין איכות למהירות, ופוגע ביכולת של קהילות לקבל ביעילות החלטות משותפות. במחקר פותחו מספר אלגוריתמים מדגמיים להתמודדות עם הבעיה, והערכנו את הצלחתם באמצעות סימולציות מונטה קרלו. נמצא כי אלגוריתם equal-p היה הטוב ביותר והגיע לשיא הצלחתו בגודל מדגם של 50%. אלגוריתמים אחרים השתפרו כתלות בגודל המדגם. עלייה במספר ההצעות ובשונותן החמירה את המחסור בקשב. עלייה במספר הבוחרים ובשונותם הקלה את המחסור בקשב. מחקר זה חלוצי בפיתוח שיטות וגילוי ממצאים שיוכלו לשמש כבסיס למחקרים נוספים בעתיד. המחקר יוכל לסייע בפיתוח מנגנוני קבלת החלטות משותפת מיטביות בתנאי מחסור בקשב, ובהטמעתם בארגונים אוטונומיים מבוזרים (DAO).
