Wspieranie badań nad różnorodnością biologiczną z wykorzystaniem nauki obywatelskiej
Zwykli obywatele mogą być ważnym źródłem danych na potrzeby badań naukowych. Wiele osób zgłasza się na ochotnika do pomocy profesjonalnym naukowcom poprzez zbieranie wyników w formie eksperymentów terenowych lub w laboratorium. Niestety, bez odpowiednich struktur i systemów przyswajania tych danych mogą one stać się mniej przydatne. W zakresie badań nad różnorodnością biologiczną zainteresowanie nauką obywatelską niemal przewyższa zdolność naukowców do efektywnego wykorzystania danych dostarczanych przez obywateli. „Głównym wyzwaniem w przypadku takich danych z dziedziny ekologii i ochrony przyrody jest fakt, że często nie są one ustrukturyzowane. Nie ma systematycznej metodologii stosowanej przez zbieraczy, która zapewniałaby, że wszystkie miejsca są równomiernie pokryte i że wszystkie taksony są pobierane w próbkach”, opowiada Henrique Miguel Pereira, szef grupy badawczej w Niemieckim Centrum Integracyjnych Badań nad Bioróżnorodnością w Lipsku i koordynator projektu OptimCS. „Może to wpływać na stronniczą analizę danych skłaniającą się ku miejscom bliższym ludziom lub gatunkom, które przyciągają szczególną uwagę”, wyjaśnia. W ramach finansowanego przez Unię Europejską projektu OptimCS, realizowanego przy wsparciu działań „Maria Skłodowska-Curie”, zespół badaczy stworzył nowy przepływ pracy, aby zmaksymalizować potencjał informacji, które naukowcy-obywatele wnoszą do zbiorowej wiedzy o różnorodności biologicznej.
Poprawa różnorodności biologicznej – nauka obywatelska
Większość gromadzonych obecnie przez obywateli danych z zakresu różnorodności biologicznej jest co roku dodawana do Global Biodiversity Information Facility, bazy danych, która obejmuje wszystkie obserwacje dotyczące gatunków na całym świecie. „Duża część badań z zakresu różnorodności biologicznej wykorzystuje dane przekazane przez naukowców-obywateli za pośrednictwem bazy GBIF. Dane te pomagają znaleźć odpowiedzi na ważne pytania oraz skalibrować istniejące modele”, dodaje Pereira. „Jednak dane na temat gatunków uzyskane dzięki nauce obywatelskiej znajdują zastosowania wykraczające poza ekologię”. Na przykład zdjęcia gatunków sklasyfikowanych przez społeczność obserwatorów w sieci społecznościowej i aplikacji iNaturalist zostały wykorzystane do wyszkolenia jednego z najlepszych na świecie systemów rozpoznawania obrazów, który automatycznie podpowiada użytkownikom, jaki gatunek znajduje się na zdjęciu. W projekcie OptimCS Pereira i jego zespół zastosowali szereg podejść, aby zmaksymalizować potencjał informacji, jakie można uzyskać dzięki obserwacjom w ramach nauki obywatelskiej. Naukowcy napisali serię artykułów na ten temat, w tym jeden, w którym sprawdzili, jakie gatunki są nadreprezentowane w danych pochodzących z badań obywatelskich. Odkryli, że gatunki o dużych rozmiarach są szczególnie popularne wśród naukowców-obywateli. W innej pracy z kolei zespół ocenił, ilu naukowców-obywateli musi odwiedzić dane miejsce, aby naukowcy mogli oszacować liczbę gatunków danej grupy taksonomicznej w tym miejscu.
Włączenie algorytmów do nauki obywatelskiej
W ramach projektu OptimCS opracowano również nowe algorytmy przyspieszające przetwarzanie danych uzyskanych w ramach nauki obywatelskiej. Przykładowo, algorytmy te są w stanie znaleźć miejsca o najwyższej „wartości” w czasie i przestrzeni dla pobierania próbek w ramach analizy różnorodności biologicznej. „Używa się modeli, aby ustalić, które miejsca dostarczyłyby więcej informacji, gdyby pobierano z nich próbki, w oparciu o oczekiwane bogactwo gatunków lub luki informacyjne w danym miejscu i otaczającym go regionie”, wyjaśnia Pereira.
Wykorzystanie wyników z OptimCS
Jednym z bardzo interesujących wyników projektu było odkrycie, głównie przy użyciu danych pozyskanych dzięki nauce obywatelskiej, że motyle o wysokim powinowactwie do środowisk miejskich mają wysoką elastyczność termiczną i są generalistami. „Myślimy, że to dlatego, że obszary miejskie mają duże zakresy termiczne, na przykład ze względu na występowanie miejskich wysp ciepła, oraz dlatego, że brakuje tam wielu z najbardziej wyspecjalizowanych roślin-gospodarzy”, zauważa Pereira. Zespół planuje kontynuować badania i ma w przygotowaniu kilka nowych badań skupiających się na tym temacie.
Słowa kluczowe
OptimCS, bioróżnorodność, różnorodność biologiczna, obywatel, nauka, algorytmy, dane
