5.4.1 עבירד
eBird collects data on birds from birders; וואַלאַנטירז קענען צושטעלן אַ וואָג אַז קיין פאָרשונג מאַנשאַפֿט קען זיין גלייַכן.
פייגל זענען אומעטום און אָרניטהאָלאָגיסץ וואָלט ווי צו וויסן ווו יעדער פויגל איז אין יעדער מאָמענט. געגעבן אַזאַ אַ גאנץ דאַטאַסעט, אָרניטהאָלאָגיסץ קען אַדרעס פילע פונדאַמענטאַל פראגעס אין זייער פעלד. פון קורס, קאַלעקטינג די דאַטן איז אויסער די פאַרנעם פון קיין באַזונדער פאָרשער. אין דער זעלביקער צייַט אַז אָרניטהאָלאָגיסץ פאַרלאַנג רייכער און מער גאַנץ דאַטן, "פידערז" - מענטשן וואס גיין פויגל וואַטשינג פֿאַר שפּאַס-זענען קעסיידער אַבזערווינג פייגל און דאַקיומענטינג וואָס זיי זען. די צוויי קהילות האָבן אַ לאַנג געשיכטע פון קאָללאַבאָראַטינג, אָבער איצט די קאָללאַבאָראַטיאָנס זענען פארוואנדלען דורך די דיגיטאַל עלטער. ובירד איז אַ פאַרשפּרייטונג דאַטן זאַמלונג פּרויעקט וואָס סאַליסאַץ אינפֿאָרמאַציע פון בעריערז אַרום די וועלט, און עס האט שוין באקומען איבער 260,000,000 פויגל סייטינגז פון 250.000 פּאַרטיסאַפּאַנץ (Kelling, Fink, et al. 2015) .
פריערדיק צו די קאַטער פון עבאָאָקד, רובֿ פון די דאַטן באשאפן דורך פידערז זענען אַנאַוויילאַבאַל צו פאָרשער:
"אין טויזנטער פון קלאָזעט אַרום די וועלט הייַנט ליגן קאַונטלאַס נאָוטבוקס, אינדעקס קאַרדס, אַנאַטייטיד טשעקליסץ, און דייריז. יענע פון אונדז ינוואַלווד מיט בירדינג אינסטיטוציעס וויסן געזונט די פראַסטריישאַן פון געהער איבער און איבער ווידער וועגן 'מיין שפּעט-פעטער' ס פויגל רעקאָרדס '[סיק] מיר וויסן ווי ווערטפול זיי קען זיין. סאַדלי, מיר אויך וויסן מיר קענען נישט נוצן זיי. " (Fitzpatrick et al. 2002)
אויב איר האָט די ווערטפול דאַטן זיצן אַניוזד, eBird ענייבאַלז פיאָרערז צו צופֿעליקער זיי צו אַ סענטראַלייזד, דיגיטאַל דאַטאַבאַסע. דאַטע צו ופּדאָאַד צו עבאָאָקד כּולל זעקס שליסל פעלדער: ווער, ווו, ווען, וואָס מינים, ווי פילע, און מי. פֿאַר ניט-בירדינג לייענער, "מי" רעפערס צו די מעטהאָדס געניצט בשעת געמאכט אַבזערוויישאַנז. דאַטן קוואַליטעט קאָנטראָלס אָנהייבן אַפֿילו איידער די דאַטן זענען ופּלאָאַדעד. בירגערס טריינג צו פאָרשטעלן ומגעוויינטלעך ריפּאָרץ - אַזאַ ווי ריפּאָרץ פון זייער זעלטן מינים, זייער הויך קאַונץ, אָדער אויס-פון-צייַט מעלדעט-זענען פלאַגד, און די וועבזייַטל אויטאָמאַטיש ריקווייערז נאָך אינפֿאָרמאַציע, אַזאַ ווי פאָוטאַגראַפס. נאָך זאַמלונג דעם נאָך אינפֿאָרמאַציע, די פלייג ריפּאָרץ זענען געשיקט צו איינער פון הונדערטער פון פרייַוויליקער רעגיאָנאַל עקספּערץ פֿאַר ווייַטער איבערבליק. נאָך ויספאָרשונג דורך די רעגיאָנאַל מומחה-אַרייַנגערעכנט מעגלעך נאָך קאָרעספּאָנדענץ מיט די בירדער-די פלייג ריפּאָרץ זענען אָדער דיסקאַרדיד ווי אַנרילייאַבאַל אָדער אריין אין די eBird דאַטאַבאַסע (Kelling et al. 2012) . די דאַטאַבאַסע פון סקרינד אַבזעריישאַנז זענען דעמאָלט בנימצא צו ווער עס יז אין דער וועלט מיט אַן אינטערנעץ פֿאַרבינדונג, און, אַזוי ווייַט, כּמעט 100 פּירז-ריוויוד אויסגאבעס האָבן געניצט עס (Bonney et al. 2014) . eBird קלאר ווייזט אַז פרייַוויליקער בעריערז זענען ביכולת צו זאַמלען דאַטן וואָס זענען נוציק פֿאַר פאַקטיש אָרניטאָלאָגי פאָרשונג.
איינער פון די בעאַוטיעס פון עבאָאָקד איז אַז עס קאַפּטשערז "אַרבעט" וואָס איז שוין געשעעניש-אין דעם פאַל, בירדינג. דעם שטריך ינייבאַלז די פּרויעקט צו דערגרייכן אַ קאָלאָסאַל וואָג. אָבער, די "ווערק" געטאן דורך פידערז טוט נישט פּונקט גלייַכן די דאַטע דארף דורך אָרניטהאָלאָגיסץ. פֿאַר בייַשפּיל, אין eBird, דאַטן זאַמלונג איז באשלאסן דורך די אָרט פון פידערז, נישט די אָרט פון די פייגל. דעם מיטל אַז, למשל, רובֿ אָפט אַבזערוויישאַנז טענד צו נאָענט צו ראָודז (Kelling et al. 2012; Kelling, Fink, et al. 2015) . אין דערצו צו דעם אַניקוואַל פאַרשפּרייטונג פון מי איבער פּלאַץ, די פאַקטיש אַבזערוויישאַנז געמאכט דורך פידערז זענען נישט שטענדיק ידעאַל. פֿאַר בייַשפּיל, עטלעכע פויגלערז בלויז צופֿעליקער אינפֿאָרמאַציע וועגן זגאַל אַז זיי באַטראַכטן טשיקאַווע, אלא ווי אינפֿאָרמאַציע אויף אַלע מינים אַז זיי באמערקט.
ובירד ריסערטשערז האָבן צוויי הויפּט סאַלושאַנז צו די דאַטן קוואַליטי ישוז-סאַלושאַנז אַז קען זיין נוציק אין אנדערע פונאנדערגעטיילט דאַטן זאַמלונג פראיעקטן ווי געזונט. ערשטער, עבירד ריסערטשערז זענען קעסיידער טריינג צו אַפּגרייד די קוואַליטעט פון די דאַטן דערלאנגט דורך לעדזשאַנדערז. פֿאַר ביישפּיל, עבירד אָפפערס בילדונג צו פּאַרטיסאַפּאַנץ, און עס האט באשאפן וויסואַליזאַטיאָנס פון יעדער פּאַרטיסאַפּאַנט ס דאַטן וואָס, דורך זייער פּלאַן, מוטיקן פידערז צו צופֿעליקער אינפֿאָרמאַציע וועגן אַלע מינים אַז זיי באמערקן, ניט נאָר די מערסט טשיקאַווע (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . רגע, ובירד ריסערטשערז נוצן סטאַטיסטיש מאָדעלס אַז פּרווון צו ריכטיק פֿאַר די טומלדיק און כעטעראַדזשיניאַס נאַטור פון די רוי דאַטן (Fink et al. 2010; Hurlbert and Liang 2012) . עס איז נישט קלאָר אָבער אויב די סטאַטיסטיש מאָדעלס גאָר באַזייַטיקן ביאָאַז פון די דאַטן, אָבער אָרניטאָלאָגיסץ זענען קאַנפאַדאַנטלי גענוג אין דער קוואַליטעט פון אַדזשאַסטיד עבאָאָקד דאַטן אַז, ווי פריער דערמאנט, די דאַטן זענען געניצט אין כּמעט 100 פּירז-ריוויוד וויסנשאפטלעכע אויסגאבעס.
פילע ניט-אָרניטאָלאָגיסץ זייַנען טאַקע זייער סקעפּטיש ווען זיי הערן וועגן עבירד פֿאַר די ערשטער מאָל. אין מיין מיינונג, טייל פון דעם סקעפּטיסיזאַם קומט פון טראכטן וועגן עבירד אין דעם אומרעכט וועג. פילע מענטשן ערשטער טראַכטן "ביסט די עבאָאָקד דאַטן גאנץ?", און די ענטפער איז "לעגאַמרע נישט." אָבער, דאָס איז נישט די רעכט קשיא. די רעכט קשיא איז "פֿאַר זיכער פאָרשונג פֿראגן, זענען די עבאָאָקד דאַטן בעסער ווי די יגניטאָלאָגי דאַטן?" פֿאַר דעם קשיא די ענטפער איז "באשטימט יאָ," אין טייל ווייַל פון פילע פראגעס פון אינטערעס - אַזאַ ווי פראגעס וועגן גרויס-וואָג סיזאַנאַל מיגראַטיאָן - עס זענען קיין רעאַליסטיש אַלטערנאַטיוועס צו פאַרשפּרייטן דאַטן זאַמלונג.
די eBird פּרויעקט דעמאַנסטרייץ אַז עס איז מעגלעך צו אַרייַנציען וואַלאַנטירז אין די זאַמלונג פון וויכטיק וויסנשאפטלעכע דאַטן. אָבער, eBird, און שייַכות פראיעקטן, אָנווייַזן אַז טשאַלאַנדזשיז שייַכות צו מוסטערונג און דאַטע קוואַליטעט זענען קאַנסערנז פֿאַר פונאנדערגעטיילט דאַטן זאַמלונג פראיעקטן. ווי מיר וועלן זען אין די ווייַטער אָפּטיילונג, אָבער, מיט קלוג פּלאַן און טעכנאָלאָגיע, די קאַנסערנז קענען זיין מינאַמייזד אין עטלעכע סעטטינגס.
