5.4.1 eBird

eBird sammelt Daten über Vögel von Vogelbeobachtern; Freiwillige können eine Skala bereitstellen, die kein Forschungsteam erreichen kann.

Vögel sind überall, und Ornithologen möchten in jedem Moment wissen, wo sich jeder Vogel befindet. Angesichts solch eines perfekten Datensatzes könnten Ornithologen viele fundamentale Fragen auf ihrem Gebiet beantworten. Natürlich liegt das Sammeln dieser Daten außerhalb des Rahmens eines bestimmten Forschers. Zur gleichen Zeit, wenn Ornithologen umfangreichere und umfassendere Daten wünschen, beobachten "Birder" - Menschen, die zum Spaß Vögel beobachten - ständig Vögel und dokumentieren, was sie sehen. Diese beiden Gemeinschaften haben eine lange Geschichte der Zusammenarbeit, aber jetzt haben sich diese Kooperationen durch das digitale Zeitalter verändert. eBird ist ein Projekt zur verteilten Datensammlung, das Informationen von Vogelbeobachtern auf der ganzen Welt sammelt und bereits über 260 Millionen Vogelbeobachtungen von 250.000 Teilnehmern erhalten hat (Kelling, Fink, et al. 2015) .

Vor dem Start von eBird standen die meisten Daten, die von Vogelbeobachtern erstellt wurden, Forschern nicht zur Verfügung:

"In Tausenden von Schränken auf der ganzen Welt liegen heute unzählige Notizbücher, Karteikarten, annotierte Checklisten und Tagebücher. Diejenigen von uns, die mit Vogelschutzinstitutionen zu tun haben, wissen, wie frustrierend es ist, immer wieder von "Vogelaufzeichnungen meines verstorbenen Onkels" zu hören. Wir wissen, wie wertvoll sie sein können. Leider wissen wir auch, dass wir sie nicht verwenden können. " (Fitzpatrick et al. 2002)

Anstatt diese wertvollen Daten ungenutzt zu lassen, ermöglicht eBird den Vogelbeobachtern, diese in eine zentrale, digitale Datenbank hochzuladen. Die auf eBird hochgeladenen Daten enthalten sechs Schlüsselfelder: Wer, wo, wann, welche Arten, wie viele und welche Anstrengungen. Für nicht-blinkende Leser bezieht sich "Anstrengung" auf die Methoden, die während der Beobachtung verwendet werden. Datenqualitätsüberprüfungen beginnen bereits vor dem Hochladen der Daten. Vogelbeobachter, die versuchen, ungewöhnliche Berichte einzureichen - wie Berichte über sehr seltene Arten, sehr hohe Zahlen oder Berichte außerhalb der Saison -, werden markiert, und die Website fordert automatisch zusätzliche Informationen wie Fotos an. Nach dem Sammeln dieser zusätzlichen Informationen werden die gemeldeten Berichte an einen von Hunderten von freiwilligen regionalen Experten zur weiteren Überprüfung gesendet. Nach einer Untersuchung durch den regionalen Experten - einschließlich möglicher zusätzlicher Korrespondenz mit dem Vogelbeobachter - werden die gekennzeichneten Berichte entweder als unzuverlässig verworfen oder in die eBird-Datenbank eingegeben (Kelling et al. 2012) . Diese Datenbank mit gescreenten Beobachtungen wird dann für jedermann auf der Welt mit einer Internetverbindung zugänglich gemacht, und bisher haben fast 100 Peer-Review-Publikationen diese Datenbank verwendet (Bonney et al. 2014) . eBird zeigt deutlich, dass freiwillige Vogelbeobachter Daten sammeln können, die für die echte Ornithologieforschung nützlich sind.

Eine der Schönheiten von eBird ist, dass es "Arbeit" einfängt, die bereits passiert - in diesem Fall Vogelbeobachtung. Diese Funktion ermöglicht dem Projekt eine enorme Skalierung. Die "Arbeit" der Vogelbeobachter stimmt jedoch nicht genau mit den Daten überein, die Ornithologen benötigen. Zum Beispiel wird in eBird die Datenerfassung durch den Standort der Vogelbeobachter bestimmt, nicht durch den Standort der Vögel. Dies bedeutet, dass beispielsweise die meisten Beobachtungen in der Nähe von Straßen auftreten (Kelling et al. 2012; Kelling, Fink, et al. 2015) . Zusätzlich zu dieser ungleichmäßigen Verteilung der Anstrengung über den Raum sind die tatsächlichen Beobachtungen von Vogelbeobachtern nicht immer ideal. Zum Beispiel laden einige Vogelbeobachter nur Informationen über Arten hoch, die sie für interessant halten, und nicht nur Informationen über alle Arten, die sie beobachtet haben.

eBird-Forscher haben zwei Hauptlösungen für diese Datenqualitätsprobleme - Lösungen, die auch bei anderen verteilten Datenerfassungsprojekten hilfreich sein könnten. Erstens versuchen eBird-Forscher ständig, die Qualität der von Vogelbeobachtern übermittelten Daten zu verbessern. Zum Beispiel bietet eBird den Teilnehmern Schulungen an, und es wurden Visualisierungen der Daten jedes Teilnehmers erstellt, die Birder dazu animieren, Informationen über alle beobachteten Arten hochzuladen, nicht nur die interessantesten (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . Zweitens verwenden eBird-Forscher statistische Modelle, die versuchen, die verrauschte und heterogene Natur der Rohdaten zu korrigieren (Fink et al. 2010; Hurlbert and Liang 2012) . Es ist noch nicht klar, ob diese statistischen Modelle Verzerrungen vollständig aus den Daten entfernen, aber Ornithologen sind zuversichtlich genug in der Qualität der angepassten eBird-Daten, die, wie bereits erwähnt, in fast 100 wissenschaftlichen Publikationen verwendet wurden.

Viele Nicht-Ornithologen sind anfangs äußerst skeptisch, wenn sie zum ersten Mal von eBird hören. Meiner Meinung nach kommt ein Teil dieser Skepsis daher, dass man über eBird falsch nachgedacht hat. Viele Leute denken zuerst: "Sind die eBird-Daten perfekt?" Und die Antwort lautet "absolut nicht". Das ist jedoch nicht die richtige Frage. Die richtige Frage lautet: "Sind die eBird-Daten für bestimmte Forschungsfragen besser als bestehende Ornithologie-Daten?" Für diese Frage lautet die Antwort "definitiv ja", zum Teil deshalb, weil viele Fragen von Interesse sind - etwa Fragen zur großräumigen saisonalen Migration - Es gibt keine realistische Alternative zur verteilten Datensammlung.

Das eBird-Projekt zeigt, dass es möglich ist, Freiwillige in die Sammlung wichtiger wissenschaftlicher Daten einzubeziehen. EBird und ähnliche Projekte weisen jedoch darauf hin, dass Probleme im Zusammenhang mit der Stichprobenziehung und der Datenqualität Bedenken bei verteilten Datenerfassungsprojekten bestehen. Wie wir im nächsten Abschnitt sehen werden, können diese Bedenken jedoch durch geschicktes Design und Technologie in einigen Einstellungen minimiert werden.