もし人がひとりで作業していた場合、どんなに頑張っていても同じ作業を同じスピードで永遠に継続できることはない。一般的な状況を考えれば、最初にスピードが上がり、その後落ちていき、その人が無理なく出来る作業スピードで停滞していくのが普通なのではないか？

この変動率の変化はウォッチ活動に参加している人数が少ないほど顕著に表れる。当然のことだが具体的に想定してみるとわかりやすい。例えば10名で作業している状況考えてみると、みんなが同一の作業ペースを維持できていたら、5分後に1名加わった 場合、今までの1割の作業量が増え変動率としては+10%として表れるはずである。逆に10名で作業しているところで、5分後に一人がトイレに立ったとしたら1名分の作業量が減る事になり、-10%として変動率に表れてくるはずである（実際には1÷9で変動率は11.1%となるのだが）。
これが100名参加している集団で1名が出入りしても+/-1％の変動率にしかならないし、1,000名参加している集団なら1名の出入りによる影響は+/-0.1％である。

この傾向が顕著に表れているのが込山の値である。17時台の込山の増分は大体200〜400カウントになっている。5分間で200カウントということは平均40カウント/分ということになる。実際にやったことがあるものならわかるが、これは755アプリを使ってやると大体一人で1分間にこなせるW数だと考えられる。従ってこの時間帯の込山のウォッチ数増加は一名から二名、多くても三名ぐらいで作業していたのではないかと推定される。この時間帯の変動率推移を見ると、-25.91%(17:05)→ 34.57%(17:10)→ 8.26%(17:15)→ -32.77%(17:20)→ 48.74%(17:25)→ 12.43%(17:30)→ -21.36%(17:35)→ -21.41%(17:40)→ -14.63%(17:45)→ 106.67%(17:50)→ -33.41%(17:55)
以上のような変動率の推移が確認された。
　

変動率の推移で一つ注意しておくことがある。それはプラスの変動率とマイナスの変動率で必ずしも同じ変動を意味しないということである。込山のデータで具体的な例を見ると8.26%(17:15)→ -32.77%(17:20)→ 48.74%(17:25)と変化しているが、変動値は27→ -116 → 116となっており、17:20前後で116減ってまた116増えているだけである。しかし変動率で計算すると分母となる数が変わるので変動率に変化が出てくる。 込山の今回の場面では加工時は116/354で上昇時は116/238となりそれぞれが-32.77%、48.74%の計算根拠となっている。

しかしながら、今回は同じグループ内でのプラスマイナスの変化の値を比較するのではなく、他メンバーとの変動の傾向を比較するために用いるので値自体に評価を加える必要はない。例えば込山の場合17:50時点で100%を超える変動率を確認しているが、これは直前の214/5分から434/5分に変化しただけで、人数で考えるとその5分間で参加人数が2人から4人に変わったと 推測したら何ら不思議なことはない。

このような状況を踏まえると実際に参加している人数によって変動率の振れ幅は大きく変わってくる。参加人数が少ないグループは一人の出入りでその振れ幅は大きくなるし、参加人数の多いグループは一人の出入りがあっても変動率に大きな変化は出ない。