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Optimising big data from citizen science projects for biodiversity research

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Impulsar la investigación sobre biodiversidad gracias a la ciencia ciudadana

El uso de la ciencia ciudadana en los ámbitos de la ecología y la conservación sigue siendo muy ineficaz, por lo que un equipo de investigadores ha creado un nuevo marco para aprovechar eficazmente estos datos útiles.

Cambio climático y medio ambiente

Los ciudadanos de a pie pueden ser importantes fuentes de datos para la investigación científica. Muchas personas se ofrecen voluntarias para ayudar a los científicos profesionales mediante la recopilación de resultados en experimentos de campo o en el laboratorio. Sin embargo, sin estructuras ni sistemas adecuados para asimilar estos datos, pueden perder utilidad. En las investigaciones sobre biodiversidad, el interés por la ciencia ciudadana casi supera la capacidad de los científicos para utilizar estas aportaciones con eficacia. «El principal reto de los datos de la ciencia ciudadana en ecología y conservación es que a menudo no están estructurados. No existe una metodología sistemática que puedan seguir los recolectores y que garantice que todos los lugares se cubren por igual y se muestrean todos los taxones», afirma Henrique Miguel Pereira, director de grupo de investigación en el Centro Alemán para la Investigación Integrativa de la Biodiversidad de Leipzig y coordinador del proyecto OptimCS. «Esto puede dar lugar a sesgos en los datos sobre los lugares más cercanos a las personas o las especies que atraen más la atención», explica. En el proyecto OptimCS, financiado con fondos europeos y realizado con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, un equipo de investigadores creó un nuevo flujo de trabajo para maximizar la información que los aficionados a la ciencia aportan al conocimiento colectivo sobre la biodiversidad.

Mejorar la ciencia ciudadana sobre la biodiversidad

La mayoría de los datos de biodiversidad recogidos hoy en día por la ciencia ciudadana se incorporan cada año al Sistema Global de Información sobre Biodiversidad (GBIF, por sus siglas en inglés), una base de datos que recopila todas las observaciones sobre especies en todo el mundo. «Hoy en día, gran parte de la investigación en ciencias de la biodiversidad utiliza datos de ciencia ciudadana obtenidos a través del GBIF para abordar cuestiones sobre ecología y calibrar modelos», añade Pereira. «Sin embargo, los datos de ciencia ciudadana relativos a las especies tienen aplicaciones que van más allá de la ecología». Por ejemplo, las fotos de especies clasificadas por la comunidad de observadores de la red social y aplicación iNaturalist se han utilizado para entrenar uno de los mejores sistemas de visión artificial del mundo, que indica automáticamente a los usuarios qué especie es la que aparece en una foto. En el proyecto OptimCS, Pereira y su equipo utilizaron una serie de métodos para maximizar la información obtenida de las observaciones de la ciencia ciudadana. Los investigadores han escrito varios artículos sobre el tema, incluido uno en el que analizan qué especies están sobrerrepresentadas en los datos de ciencia ciudadana. Descubrieron que las especies de gran tamaño gozan de gran popularidad entre los aficionados a la ciencia. En otro artículo, el equipo evaluó cuántos aficionados a la ciencia deben visitar un lugar para que los científicos puedan calcular el número de especies de un grupo taxonómico que hay en él.

Incorporación de algoritmos a la ciencia ciudadana

En el proyecto OptimCS también se han desarrollado nuevos algoritmos para acelerar el tratamiento de los datos de ciencia ciudadana. Por ejemplo, estos algoritmos son capaces de encontrar los lugares más «valorados» en el tiempo y el espacio para el muestreo de la biodiversidad. «Se utilizan modelos para ver qué lugares proporcionarían más información si se tomaran muestras, basándose en la riqueza de especies prevista o en las lagunas de información que hay respecto a ese lugar y la región circundante», aclara Pereira.

Aprovechamiento de los resultados de OptimCS

Un resultado muy interesante del proyecto fue descubrir, utilizando sobre todo datos de ciencia ciudadana, que las mariposas con una afinidad elevada por los entornos urbanos tienen una gran flexibilidad térmica y una historia de vida generalista. «Creemos que esto se debe a que las zonas urbanas tienen grandes amplitudes térmicas, debido, por ejemplo, al efecto isla de calor, y pierden muchas de las plantas hospedadoras más especializadas», señala Pereira. El equipo prevé seguir investigando y tiene en proyecto varios estudios nuevos centrados en este tema.

Palabras clave

OptimCS, biodiversidad, ciudadana, ciencia, algoritmos, datos

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