5.4.1 eBird

eBird шувуу шувууны шувуудаас өгөгдөл цуглуулдаг; сайн дурын ажилтнууд судалгааны багтай тохирохгүй байгаа хэмжигдэхүүнийг гаргаж чадна.

Шувууд хаа сайгүй байдаг бөгөөд шувуу судлаачид ямар ч үед шувуу бүр хаана байгааг мэдэхийг хүсдэг. Ийм төгс өгөгдөлтэй тул шувуу судлаачид өөрсдийн салбарт олон үндсэн асуултуудыг тавьж чаддаг. Мэдээж хэрэг, эдгээр мэдээллийг цуглуулах нь ямар нэг судлаачийн хамрах хүрээнээс давсан асуудал юм. Үүний зэрэгцээ шувуу судлаач шувууг шувуугаар аялж явдаг шувууг ажиглаж, юу харж байгааг баримтжуулдаг. Эдгээр хоёр хамтлаг нь хамтран ажиллах урт түүхтэй боловч одоогоор эдгээр хамтын ажиллагаа нь дижитал насаар өөрчлөгдсөн юм. eBird нь дэлхий даяар шувуу (Kelling, Fink, et al. 2015) мэдээлэл цуглуулахад түгээмэл тархсан мэдээлэл цуглуулах төсөл бөгөөд 250,000 гаруй оролцогчдоос 260 сая гаруй шувуу ажиглагдаж байна (Kelling, Fink, et al. 2015) .

EBird-ийг ажиллуулахаас өмнө шувууны үйлдвэрлэгчдийн ихэнх мэдээлэл судлаачдад боломжгүй байсан.

"Дэлхий даяар мянга мянган шүүгээнд олон тооны дэвтэр, индекс карт, тэмдэглэгээний жагсаалт, тэмдэглэлийн дэвтэр ордог. Биднийг шувуу судлалын байгууллагуудтай холбоо бариад "миний хоцрогдсон авга ахын шувууны бичлэг" -ийг дахин дахин сонсох дургүй байна. Бид тэдний үнэ цэнэтэй зүйлийг мэднэ. Харамсалтай нь бид тэдгээрийг ашиглах боломжгүй гэдгийг мэддэг " (Fitzpatrick et al. 2002)

Эдгээр үнэ цэнэтэй өгөгдлүүдийг ашиглаагүй тохиолдолд ашигладаггүй, eBird тэднийг шувууг төвлөрсөн, тоон мэдээллийн сан руу оруулах боломжийг олгодог. EBird руу илгээгдсэн өгөгдөл нь зургаан гол талбарыг агуулдаг: хэн, хаана, хэзээ, ямар зүйл, хичнээн, хүчин чармайлт гаргадаг. Шувууны бус уншигчдын хувьд "хүчин чармайлт" гэдэг нь ажиглалт хийхдээ ашигласан аргуудыг хэлнэ. Өгөгдөл байршуулахаас өмнө өгөгдлийн чанарын шалгалт эхэлдэг. Шувуучид маш ховор зүйл, маш их тоо, улирлын тайланг бичих зэрэг ер бусын мэдээллээ оруулаарай гэж оролддог бөгөөд вэбсайт нь зураг зэрэг нэмэлт мэдээллийг автоматаар шаарддаг. Энэхүү нэмэлт мэдээллийг цуглуулсны дараагаар, олон нийтийн сайн дурынхны бүсийн шинжээчдөд зориулж тэмдэглэсэн тайлангуудыг дахин хянан үзэх болно. Бүс нутгийн шинжээчдээр судалгаа хийсний дараа birder-тэй холбоотой нэмэлт захидал бичсэний дараа тэмдэглэсэн тайланг найдваргүй гэж хаягласан эсвэл eBird мэдээллийн санд оруулсан болно (Kelling et al. 2012) . Шалгаж авсан ажиглалтуудын мэдээллийн сан нь дараа нь интернетийн холболтоор дэлхийд байгаа хүн бүрт зориулагдан ашиглагддаг ба одоогийн байдлаар ойролцоогоор 100-н тоймтой нийтлэлүүдийг ашигласан байдаг (Bonney et al. 2014) . Сайн дурын шувуу шувуу шувуу судлалын бодит үр дүнг ашиглах боломжтой мэдээллийг цуглуулж чаддаг нь тодорхой харагдаж байна.

EBird-ийн гайхамшигт нэг зүйл бол энэ нь аль хэдийн тохиолдож байгаа "ажил" -ыг олж авдаг явдал юм-энэ тохиолдолд шувуу хийх явдал юм. Энэ боломж нь төсөл маш их хэмжээгээр хүрэх боломжийг олгодог. Гэсэн хэдий ч шувуу судлаачийн хийж гүйцэтгэсэн "ажил" нь шувуу судлаачдаас шаардлагатай мэдээллийг тааруулахгүй байна. Жишээ нь, eBird-д мэдээлэл цуглуулах нь шувуудын байршлаас биш шувуудын байршлаар тодорхойлогдоно. Жишээлбэл, ихэнх ажиглалт нь замтай ойролцоо байна (Kelling et al. 2012; Kelling, Fink, et al. 2015) . Орон зайд байрлах энэхүү хүчин чармайлтаас гадна тариачдын хийсэн бодит ажиглалт нь үргэлж зөв байдаггүй. Жишээлбэл, зарим шувуу судлаачид зөвхөн ажиглагдаж буй бүх зүйлийн талаарх мэдээллийг сонирхолтой гэж үздэг зүйлийн тухай мэдээллийг оруулсан байна.

Мэдээллийн технологийн судлаачид эдгээр өгөгдлийн чанартай асуудлуудад хоёр үндсэн шийдэл байдаг. Үүнд: бусад түгээсэн мэдээлэл цуглуулах төслүүдэд тустай байж болох шийдлүүд. Нэгдүгээрт, eBird-ийн судлаачид шувуучдын ирүүлсэн мэдээллийн чанарыг байнга сайжруулж байдаг. Жишээ нь, eBird оролцогчдод боловсрол олгодог бөгөөд тэд шувуугаа өөрсдийн ажигласан бүх зүйлийн тухай мэдээллийг зөвхөн сонирхолтой төдийгүй сонирхолтой байлгахад оролцогчдын өгөгдлийг харуулсан байна (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . Хоёрдугаарт, eBird-ийн судлаачид түүхэн өгөгдөлийн дуу чимээ ба олон янзын шинж чанарыг засахын тулд статистикийн загваруудыг ашигладаг (Fink et al. 2010; Hurlbert and Liang 2012) . Эдгээр статистикийн загварууд нь өгөгдлүүдээс алдааг арилгахад одоогоор тодорхойгүй байгаа боловч шувуу судлаачид тохируулсан eBird-ийн өгөгдөлд хангалттай итгэлтэй байгаа бөгөөд урьд нь дурьдсанчлан эдгээр өгөгдлийг бараг 100-аар хянасан шинжлэх ухааны нийтлэлд ашигласан байдаг.

Олон тооны шувуу судлаачид анх удаа eBird-г сонсохдоо ихэд эргэлздэг. Миний бодлоор, энэхүү эргэлзээний нэг хэсэг eBird-ийн тухай буруу ойлголттой байдаг. Олон хүмүүс эхлээд "eBird дата төгс юу?" Гэж хариулсан бөгөөд хариулт нь "үгүй" гэж хариулдаг. Гэвч энэ нь зөв асуулт биш юм. Хамгийн зөв асуулт бол "Судалгааны зарим асуултуудад одоо байгаа шувуу судлалын өгөгдлүүдээс илүү сайн мэдээлэл авах боломжтой юу?" Гэж асуусан. Энэ асуултын хариулт нь "тиймээ тийм" гэж хариулах нь хэсэгчилсэн асуултын хувьд асар их хэмжээний улирлын нүүдэл - мэдээлэл цуглуулахад тараах бодит сонголт байхгүй.

EBird project нь шинжлэх ухааны чухал өгөгдөл цуглуулахад сайн дурынхныг оролцуулах боломжтой болохыг харуулж байна. Гэсэн хэдий ч, eBird болон бусад холбогдох теслууд нь түүвэрлэлт, өгөгдлийн чанартай холбоотой сорилтуудтай холбоотой өгөгдөл цуглуулах төслүүдэд түгшүүртэй байгааг харуулж байна. Дараагийн хэсэгт бид ухаалаг дизайн, технологи ашиглан эдгээр асуудлыг зарим нөхцөлд багасгаж болно.