Новые инструменты повышают надежность данных гражданской науки
Исследователи во всем мире осознают потенциал гражданской науки, и все больше проектов используют эту силу.
Но как ученые могут доверять информации от неспециалистов? Чтобы ответить на этот вопрос, исследователи из Центра передового опыта ARC по математическим и статистическим границам (ACEMS) в QUT разработали новые методы для оценки и проверки данных в таких проектах.
"Существуют сотни проектов гражданской науки. Мы разработали статистические инструменты, чтобы помочь исследователям повысить надежность собираемых данных", — говорит доктор Эдгар Сантос-Фернандес, научный сотрудник ACEMS.
Новые инструменты позволяют измерить вклад и способности гражданских ученых выполнять задачи, такие как идентификация животных на изображениях. Метод учитывает сложность задачи, возможность угадывания и пространственную корреляцию между изображениями.
Исследование было опубликовано в Journal of Methods in Ecology and Evolution. Экология — одна из областей, где гражданская наука становится все популярнее.
"Это отличный способ повысить осведомленность о критических проблемах в экологии и охране природы. Но не менее важно, что гражданские ученые могут предоставлять огромные объемы данных с минимальными затратами", — говорит заместитель директора ACEMS, выдающийся профессор QUT Керри Менгерсен.
Исследователи ACEMS сосредоточились на проектах, связанных с классификацией изображений. Их кейс-стади "Hakuna My Data" использовал ответы участников, которые идентифицировали виды на снимках с фотоловушек в регионе Серенгети в Африке.
"Это чрезвычайно полезно для оценки распространенности видов в определенной местности. Но проверка качества данных — критический шаг для получения значимых экологических и научных выводов", — отмечает доктор Сантос-Фернандес.
Команда ACEMS адаптировала и расширила статистические методы, уже используемые в образовании и психологии, для оценки способностей участников в условиях гражданской науки.
"Они позволяют выявить людей с высокой экспертизой и тех, кому требуется дополнительное обучение. Предоставляя обратную связь, многие гражданские ученые могут повысить свою квалификацию", — говорит доктор Сантос-Фернандес.
Помимо качества данных, исследователи разработали статистические инструменты для работы с огромными объемами информации, характерными для таких проектов.
"Иногда речь идет о миллионах наблюдений от тысяч людей. Может быть очень сложно адаптировать статистические модели к наборам данных такого размера. Но наши методы дают такую возможность", — заключает доктор Сантос-Фернандес.