5.4.1 eBird

eBird nangongolekta ng data sa mga ibon mula sa birders; boluntaryo ay maaaring magbigay ng geographic scale na walang pananaliksik koponan ay maaaring tumugma sa.

Ibon ay sa lahat ng dako, at ornithologists gusto niyang malaman kung saan ang bawat ibon ay sa bawat sandali. Given tulad ng isang perpektong dataset, ornithologists maaaring address maraming pangunahing suliranin tungkol sa kanilang field. Of course, pagkolekta ng data na ito ay hindi na saklaw ng anumang partikular na researcher. Kasabay nito na ornithologists pagnanais richer at mas kumpletong data, "birders" -Tao na pumunta aaral ng mga ibon para masaya-ay patuloy na obserbahan ang mga ibon at documenting kung ano ang nakikita nila. Ang dalawang mga komunidad ay may isang mahabang kasaysayan ng pakikipagtulungan, ngunit ngayon ang mga collaborations ay transformed sa pamamagitan ng digital age. eBird ay isang ipinamamahagi ng data collection proyekto na solicits impormasyon mula birders sa buong mundo, at ito ay na natanggap higit sa 260 million ibon sightings mula 250,000 mga kalahok (Kelling et al. 2015) .

Bago ang paglunsad ng eBird, marami ng data na nilikha ng birders ay hindi magagamit sa mga mananaliksik:

"Sa libu-libong mga closets sa buong mundo ngayon nagsasabi ng totoo hindi mabilang na mga notebook, index card, annotation checklists, at diaries. Yaong na sa amin na kasangkot sa birding institusyon alam na rin ang pagkabigo ng pagdinig nang paulit-ulit tungkol sa 'mga talaan bird aking late tiyuhin' Alam namin kung gaano kahalaga ang mga ito ay maaaring. Sadly, alam din natin na hindi namin maaaring gamitin ang mga ito. " (Fitzpatrick et al. 2002)

Kaysa sa pagkakaroon ang mahalagang data umupo unused, eBird nagbibigay-daan sa birders upang i-upload ito sa isang sentralisadong, digital database. Data-upload sa eBird naglalaman ng anim na mga pangunahing mga patlang: sino, saan, kailan, ano species, kung gaano karaming, at pagsisikap. Para sa mga di-birding mga mambabasa, "pagsisikap" ay tumutukoy sa mga pamamaraan na ginagamit habang ang paggawa ng mga obserbasyon. Data kalidad ng mga tseke simulan kahit na bago ang data ay nai-upload. Birders sinusubukan upang isumite ang hindi pangkaraniwang mga ulat-tulad ng mga ulat ng mga napakabihirang species, napakataas na mga bilang, o sa di kapanahunan ulat-flag, at ang website awtomatikong humiling ng karagdagang impormasyon, tulad ng mga larawan. Pagkatapos ng pagkolekta ng ito ng karagdagang kabatiran na ang flag ulat ay ipinadala sa isa sa daan-daang mga volunteer regional eksperto para sa karagdagang pagsusuri. Pagkatapos ng pagsisiyasat sa pamamagitan ng regional expert-kabilang ang posibleng karagdagang sulat sa birder-the flag ulat ay mag-itinapon bilang hindi kapani-paniwala o sila ay pumasok sa eBird database (Kelling et al. 2012) . Ang database ng mga sinalang obserbasyon ay pagkatapos ay ginawa magagamit sa sinuman sa mundo na may isang koneksyon sa Internet, at sa ngayon, halos 100 'peer-reviewed publication ay may ginagamit ito (Bonney et al. 2014) . eBird malinaw na nagpapakita na volunteer birders ay magagawang upang mangolekta ng data na ay kapaki-pakinabang para sa tunay na kaalaman tungkol sa ibon research.

Ang isa sa mga beauties ng eBird ay na nakukuha nito "trabaho" na ay naka-nangyayari-sa kasong ito, birding. Ang tampok na ito ay nagbibigay-daan ang mga proyekto upang makamit ang napakalaking scale. Gayunman, ang "trabaho" na ginawa ng birders ay hindi eksaktong tumutugma sa data na kailangan ng ornithologists. Halimbawa, sa eBird, pagkolekta ng data ay tinutukoy ng mga lokasyon ng birders hindi ang lokasyon ng mga ibon. Ito ay nangangahulugan na, halimbawa, karamihan obserbasyon ay may posibilidad na mangyari malapit sa mga kalsada (Kelling et al. 2012; Kelling et al. 2015) . Sa karagdagan sa mga ito hindi pantay na pamamahagi ng mga pagsisikap sa paglipas space, ang aktwal na mga obserbasyon na ginawa sa pamamagitan ng birders ay hindi palaging ideal. Halimbawa, ang ilang birders lamang mag-upload ng impormasyon tungkol sa uri ng hayop na isaalang-alang nila na interesante sa halip na pag-upload ng impormasyon sa lahat ng uri ng hayop na sila sinusunod.

eBird mananaliksik ay may dalawang pangunahing mga solusyon sa mga isyung ito data ng kalidad, mga isyu na lumabas dahil sa maraming iba pang mga ipinamamahagi proyekto data collection. Una, eBird mananaliksik ay patuloy na sinusubukan upang i-upgrade ang kalidad ng mga data na isinumite sa pamamagitan birders. Halimbawa, eBird aalok edukasyon sa mga kalahok, at ito ay lumikha ng visualization ng data sa bawat kalahok na, ayon sa kanilang mga disenyo, hinihikayat birders upang mag-upload ng impormasyon tungkol sa lahat ng mga species na sila sinusunod, hindi lamang ng isang subset (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . Pangalawa, eBird mananaliksik ay gumagamit ng statistical modelo na pagtatangka upang iwasto para sa maingay at magkakaiba likas na katangian ng raw data. Ito ay hindi pa malinaw kung ang mga statistical modelo lubos na tanggalin biases mula sa data, ngunit ornithologists ay sapat na kumpyansa sa kalidad ng nababagay data eBird na, bilang ay nabanggit mas maaga, ito ay ginagamit sa halos 100 peer-reviewed siyentipikong pahayagan.

Maraming mga non-ornithologists ay una lubhang nag-aalinlangan kapag marinig nila ang tungkol sa eBird sa unang pagkakataon. Sa aking opinyon, bahagi ng pag-aalinlangan na ito ay mula iisip tungkol sa eBird sa maling paraan. Maraming mga tao ang unang tingin "Ay ang eBird data perpekto?", At ang sagot ay talagang hindi. Gayunman, na ay hindi ang tamang tanong. Ang karapatan na tanong ay, "Para sa ilang mga suliranin ng pananaliksik, ay ang eBird data mas mahusay kaysa sa mga umiiral na data ornithology?" Para sa na tanong ang sagot ay tiyak yes, sa bahagi dahil sa loob ng maraming mga katanungan ng interes walang makatotohanang alternatibo sa ipinamamahagi pagkolekta ng data.

Ang eBird proyekto ay nagpapakita na ito ay posible upang makasali ang mga boluntaryo sa koleksyon ng mga mahalagang pang-agham na data. Gayunman, eBird, at mga kaugnay na proyekto, ay nagpapahiwatig na hamon na may kaugnayan sa sampling at kalidad ng data mga alalahanin para sa mga ipinamamahagi proyekto data collection. Gaya ng makikita natin sa susunod na seksyon, gayunpaman, na may matalino na disenyo at teknolohiya ang mga alalahanin ay maaaring minimized sa ilang mga setting.