5.4.1 eBird

eBird inakusanya data juu ya ndege kutoka kwa ndege; Wajitolea wanaweza kutoa kiwango ambacho hakuna timu ya utafiti inayoweza kufanana.

Ndege ni kila mahali, na wataalam wanapenda kujua ambapo kila ndege ni wakati wowote. Kutokana na dataset kamilifu, wataalamu wa wanyama wanaweza kushughulikia maswali mengi ya msingi katika uwanja wao. Bila shaka, kukusanya data hizi ni zaidi ya upeo wa mtafiti fulani. Wakati huo huo wanadamu wanaotamani data kamili na kamili zaidi, "ndege" -wao wanaoenda ndege wanaofurahia-wanaangalia mara kwa mara ndege na kuandika kile wanachokiona. Jamii hizi mbili zina historia ndefu ya kushirikiana, lakini sasa ushirikiano huu umebadilishwa na umri wa digital. eBird ni mradi wa ukusanyaji wa data unaosambazwa ambao unasababisha taarifa kutoka kwa ndege wanaozunguka ulimwenguni kote, na tayari umepokea zaidi ya milioni 260 ya kuona ndege kutoka kwa washiriki 250,000 (Kelling, Fink, et al. 2015) .

Kabla ya uzinduzi wa eBird, data nyingi zilizoundwa na wapandaji ndege hazikupatikana kwa watafiti:

"Katika maelfu ya vifungo duniani kote leo husema daftari zisizo na hesabu, kadi za ripoti, orodha za ukaguzi, na orodha ya kumbukumbu. Wote wetu wanaohusishwa na taasisi za birning wanajua vizuri kuchanganyikiwa kwa kusikia mara kwa mara juu ya 'rekodi ya ndege ya mjomba wangu marehemu'. Sisi tunajua jinsi ya kuwa na thamani gani. Kwa kusikitisha, tunajua pia kuwa hatuwezi kuitumia. " (Fitzpatrick et al. 2002)

Badala ya kuwa na data hizi za thamani zitakaa bila kutumia, eBird inawawezesha wapiganaji kuzipakia kwenye database ya kati, ya digital. Takwimu zilizopakiwa kwenye eBird zina masuala sita muhimu: nani, wapi, wakati gani, aina gani, ngapi, na jitihada. Kwa wasomaji wasio-birding, "jitihada" inahusu mbinu zilizotumiwa wakati wa kufanya uchunguzi. Ukaguzi wa ubora wa data huanza hata kabla data haijawekwa. Ndege wanajaribu kuwasilisha ripoti zisizo za kawaida-kama vile ripoti za aina za nadra sana, hesabu za juu sana, au ripoti za nje-msimu-zimeidhinishwa, na tovuti huomba maelezo ya ziada, kama picha. Baada ya kukusanya maelezo haya ya ziada, ripoti zilizosaidiwa zinatumwa kwa moja ya mamia ya wataalam wa kikanda wa kujitolea kwa ajili ya ukaguzi zaidi. Baada ya uchunguzi na mtaalam wa kikanda-ikiwa ni pamoja na uwezekano wa mawasiliano ya ziada na birder-ripoti zilizoidhinishwa zinaondolewa kama zisizoaminika au zimeingia kwenye database ya eBird (Kelling et al. 2012) . Hifadhi hii ya uchunguzi umeonyeshwa inapatikana kwa mtu yeyote ulimwenguni na uunganisho wa intaneti, na hadi sasa, karibu na machapisho 100 yaliyopitiwa na wenzao (Bonney et al. 2014) . eBird inaonyesha wazi kwamba ndege wanaojitolea wanaweza kukusanya data ambazo zinafaa kwa ajili ya utafiti halisi wa ornithology.

Mojawapo ya uzuri wa eBird ni kwamba inakamata "kazi" ambayo tayari inatokea-katika kesi hii, birding. Kipengele hiki kinaruhusu mradi kufikia kiwango kikubwa. Hata hivyo, "kazi" iliyofanywa na wapandaji ndege haifai sawa na data zinazohitajika na wataalamu wa wanyama. Kwa mfano, katika eBird, ukusanyaji wa data unatambuliwa na eneo la wapanda ndege, sio mahali pa ndege. Hii inamaanisha kwamba, kwa mfano, uchunguzi wengi unatokea karibu na barabara (Kelling et al. 2012; Kelling, Fink, et al. 2015) . Mbali na usambazaji huu wa usawa wa jitihada juu ya nafasi, uchunguzi halisi uliofanywa na wapanda ndege sio daima bora. Kwa mfano, ndege fulani hupakia habari juu ya aina ambazo wanazingatia kuvutia, badala ya taarifa juu ya aina zote ambazo zimeona.

Watafiti wa Bird wana suluhisho kuu mbili za masuala haya ya ubora wa data ambayo inaweza kuwa na manufaa katika miradi nyingine ya kukusanya data pia. Kwanza, watafiti wa Bird wanajaribu daima kuboresha ubora wa data iliyotolewa na ndege. Kwa mfano, eBird inatoa elimu kwa washiriki, na imeunda visualizations ya data ya kila mshiriki ambayo, kwa kubuni yao, inawahimiza wapiganaji kupakia habari kuhusu aina zote walizoziona, sio tu ya kuvutia zaidi (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . Pili, wachunguzi wa Bird hutumia mifano ya takwimu ambayo hujaribu kurekebisha asili ya kelele na isiyo ya kawaida ya data ghafi (Fink et al. 2010; Hurlbert and Liang 2012) . Bado haijulikani ikiwa mifano hii ya takwimu huondoa kikamilifu udhaifu kutoka kwa data, lakini wataalamu wa afya wanaaminika kwa ubora wa data ya eBird iliyorekebishwa ambayo, kama ilivyoelezwa mapema, data hizi zimetumiwa katika machapisho ya kisayansi yaliyopitiwa ya rika 100.

Wataalam wengi wasiokuwa na wasiojulikana ni wasiwasi sana wakati wanaposikia kuhusu eBird kwa mara ya kwanza. Kwa maoni yangu, sehemu ya wasiwasi huu huja kutoka kufikiri juu ya eBird kwa njia isiyo sahihi. Watu wengi kwanza wanafikiri "Je, data ya eBird ni kamilifu?", Na jibu ni "kabisa sio." Hata hivyo, hiyo siyo swali sahihi. Swali la haki ni "Kwa maswali fulani ya utafiti, ni data ya eBird bora zaidi kuliko data zilizopo za ornithology?" Kwa swali hilo jibu ni "dhahiri ndiyo" kwa sababu kwa maswali mengi ya riba-kama maswali kuhusu uhamiaji wa msimu mkubwa - hawana njia mbadala za kusambaza data.

Mradi wa eBird unaonyesha kuwa inawezekana kuhusisha wajitolea katika ukusanyaji wa data muhimu za sayansi. Hata hivyo, eBird, na miradi inayohusiana, zinaonyesha kuwa changamoto zinazohusiana na sampuli na ubora wa data ni wasiwasi kwa ajili ya miradi ya kukusanya data. Kama tutakavyoona katika sehemu inayofuata, hata hivyo, kwa kubuni na teknolojia ya ujanja, masuala haya yanaweza kupunguzwa katika mipangilio fulani.