5.4.1 eBird

eBird versamel data op voëls van voëlkykers; vrywilligers kan 'n skaal bied wat geen navorsingspan kan ooreenstem nie.

Voëls is oral, en ornitoloë wil graag weet waar elke voël elke oomblik is. Gegewe so 'n perfekte datastel, kan ornitoloë baie fundamentele vrae in hul veld aanspreek. Natuurlik is die versameling van hierdie data buite die bestek van enige spesifieke navorser. Terselfdertyd begeer ornitoloë om ryker en vollediger data te begeer, "voëlkykers" -mense wat voëlkyk maak vir die pret-hou konstant voëls en dokumenteer wat hulle sien. Hierdie twee gemeenskappe het 'n lang geskiedenis van samewerking, maar nou is hierdie samewerkings getransformeer deur die digitale era. eBird is 'n verspreide data-insamelingsprojek wat inligting van voëlkykers regoor die wêreld verkry, en dit het reeds meer as 260 miljoen voëlwaarnemings van 250 000 deelnemers ontvang (Kelling, Fink, et al. 2015) .

Voor die bekendstelling van eBird was die meeste data wat deur birders geskep is, nie beskikbaar vir navorsers nie:

"In duisende toilette regoor die wêreld lê vandag talle notaboeke, indekskaarte, geannoteerde kontrolelyste en dagboeke. Diegene van ons wat betrokke is by voëlkykinstellings weet die frustrasie daarvan om oor en oor te hoor oor 'my oom se voëlrekords'. Ons weet hoe waardevol hulle kan wees. Ongelukkig weet ons ook dat ons dit nie kan gebruik nie. " (Fitzpatrick et al. 2002)

Eerder as om hierdie waardevolle data onbenut te hou, maak eBird dit moontlik vir voëlkykers om hulle op te laai na 'n sentrale digitale databasis. Data opgelaai na eBird bevat ses sleutelvelde: wie, waar, wanneer, watter spesie, hoeveel en moeite. Vir nie-vogelsleesers verwys "poging" na die metodes wat gebruik word om waarnemings te maak. Data kwaliteitskontroles begin selfs voordat die data opgelaai word. Voëlkykers wat ongewone verslae probeer voer, soos verslae van baie skaars spesies, baie hoë tellings, of buite seisoen verslae, word gemerk, en die webwerf versoek outomaties addisionele inligting, soos foto's. Nadat hierdie bykomende inligting versamel is, word die gemerkte verslae aan een van honderde vrywillige streeksdeskundiges gestuur vir verdere hersiening. Na ondersoek deur die streekskenner, insluitende moontlike addisionele korrespondensie met die Birder, word die gemerkte verslae ook as onbetroubaar weggegooi of in die eBird-databasis ingeskryf (Kelling et al. 2012) . Hierdie databasis van gekeurde waarnemings word dan aan almal in die wêreld beskikbaar gestel met 'n internetverbinding, en tot dusver het bykans 100 portuurbeoordeelde publikasies dit gebruik (Bonney et al. 2014) . eBird toon duidelik dat vrywillige voëlkykers data kan versamel wat nuttig is vir werklike ornitologie-navorsing.

Een van die skoonheid van eBird is dat dit "werk" vang wat reeds gebeur - in hierdie geval, voëlkyk. Hierdie funksie stel die projek in staat om 'n geweldige skaal te bereik. Die werk wat deur birders gedoen word, pas egter nie presies ooreen met die data wat deur ornitoloë benodig word nie. Byvoorbeeld, in eBird word data-insameling bepaal deur die ligging van voëlkykers, nie die plek van die voëls nie. Dit beteken byvoorbeeld dat die meeste waarnemings meestal naby paaie voorkom (Kelling et al. 2012; Kelling, Fink, et al. 2015) . Benewens hierdie oneweredige verspreiding van inspanning oor die ruimte, is die werklike waarnemings wat deur voëlkykers gemaak is, nie altyd ideaal nie. Byvoorbeeld, sommige voëlkykers laai slegs inligting oor spesies wat hulle interessant ag, eerder as inligting oor alle spesies wat hulle waargeneem het.

eBird navorsers het twee hoof oplossings vir hierdie data kwaliteit kwessies-oplossings wat ook nuttig kan wees in ander verspreide data-insameling projekte. Eerstens probeer eBird-navorsers voortdurend die kwaliteit van die data wat deur birders ingedien word, op te gradeer. Byvoorbeeld, eBird bied onderwys aan deelnemers aan, en dit het visualisaties van elke deelnemer se data geskep wat deur hul ontwerp voëlkykers aanmoedig om inligting oor al die spesies wat hulle waargeneem het, op te laai, nie net die interessantste nie (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . Tweedens gebruik eBird-navorsers statistiese modelle wat poog om te korrigeer vir die raserige en heterogene aard van die rou data (Fink et al. 2010; Hurlbert and Liang 2012) . Dit is nog nie duidelik of hierdie statistiese modelle die vooroordele van die data ten volle verwyder nie, maar ornitoloë is vol vertroue in die gehalte van aangepaste eBird-data wat, soos vroeër genoem, gebruik is in byna 100 eweknie-geëvalueerde wetenskaplike publikasies.

Baie nie-ornitoloë is aanvanklik uiters skepties wanneer hulle vir die eerste keer oor eBird hoor. Na my mening kom deel van hierdie skeptisisme uit om op die verkeerde manier te dink oor eBird. Baie mense dink eers: "Is die eBird-data perfek?", En die antwoord is "absoluut nie." Dit is egter nie die regte vraag nie. Die regte vraag is: "Vir sekere navorsingsvrae is die eBird-data beter as bestaande ornitologie-data?" Vir die vraag is die antwoord beslis ja, deels omdat dit vir baie vrae van belang is, soos vrae oor grootskaalse seisoenale migrasie Daar is geen realistiese alternatiewe vir verspreide data-insameling nie.

Die eBird-projek demonstreer dat dit moontlik is om vrywilligers by die insameling van belangrike wetenskaplike data te betrek. EBird, en verwante projekte, dui egter daarop dat uitdagings rakende steekproefneming en datakwaliteit besorgd is vir verspreide data-insamelingsprojekte. Soos ons egter in die volgende afdeling sal sien, kan dit met behulp van slim ontwerp en tegnologie in sommige instellings verminder word.