5.4.1 eBird

eBird收集從鳥觀鳥數據;志願者可以提供地理範圍，沒有科研隊伍無法比擬的。

鳥類是隨處可見，鳥類學家想知道，每一個鳥是在每一個時刻。鑑於如此完美的數據集，鳥類學家可以解決各自領域的許多基本的問題。當然，收集該數據是超出任何特定研究者的範圍。在同一時間，鳥類學家渴望更豐富，更完整的數據，“觀鳥者” - 人們誰去觀鳥的樂趣，都在不斷觀察鳥類和記錄他們看到什麼。這兩個社區有協作的悠久歷史，但現在這些合作已經被數字時代轉變。 eBird是一個分佈式數據採集項目，來自世界各地的觀鳥者索取信息，並且它已經250,000參與者收到了超過2.6億觀鳥(Kelling et al. 2015)

到發射eBird之前，倍受觀鳥創建數據的不可用的研究人員：

“千當今世界各地的壁櫥騙了無數的筆記本，索引卡，帶註釋的清單，和日記。我們這些參與到觀鳥機構熟悉聽到一遍又一遍有關的無奈“我已故的叔叔的鳥類記錄”我們知道他們可能是多麼寶貴。可悲的是，我們也知道我們不能使用他們。“ (Fitzpatrick et al. 2002)

與其讓這些有價值的數據坐在未使用的，eBird使觀鳥把它上傳到一個集中的，數字化數據庫。上傳到eBird數據包含六個重點領域：誰，在哪裡，何時，什麼品種，多少，省力。對於非觀鳥讀者，“努力”是指同時使觀測使用的方法。數據質量檢查，開始上傳數據之前也。捕鳥的人試圖提交不尋常的報告，如非常罕見的物種的報導，非常高的數量，或出於季節報導，被標記，並在網站自動請求的其他信息，如照片。收集這些附加信息後，標記的報告發送給數百名志願者的區域專家的進一步審查中的一個。通過與捕鳥，被標記的報告，區域專家，包括可能的附加通信經過調查或被放棄不可靠或它們輸入到數據庫eBird (Kelling et al. 2012) 。篩選觀測這個數據庫，然後提供給任何人在世界上擁有互聯網連接，到目前為止，幾乎100同行評審的出版物都用它(Bonney et al. 2014) 。 eBird清楚地表明，志願者觀鳥能夠收集這是真正的鳥類學研究的有用數據。

其中eBird的美女之一是，它抓住了“工作”的情況已經發生，在這種情況下，觀鳥。此功能使該項目取得了巨大的規模。但是，“工作”由捕鳥的人做的不完全匹配由鳥類學家所需要的數據。例如，在eBird，數據收集由捕鳥的位置不鳥類的位置決定。這意味著，例如，大多數觀察往往會發生接近道路(Kelling et al. 2012; Kelling et al. 2015)除了這種分佈不均的努力在空間，由捕鳥取得的實際觀測並不總是理想。例如，一些觀鳥者只能上傳的是他們認為有趣的，而不是上載上他們觀察到的所有物種的信息種類的信息。

eBird研究人員對這些數據質量問題的兩個主要的解決方案，在許多其他的分佈式數據採集項目中出現的問題。首先，eBird研究人員不斷努力升級提交捕鳥的數據的質量。例如，eBird提供教育的參與者，它已創造了每個參與者的數據，由他們設計，鼓勵觀鳥者的可視化，以上傳的是他們觀察到，而不僅僅是一個子集，所有物種的信息(Wood et al. 2011; Wiggins 2011) 。其次，研究人員eBird使用試圖糾正為原始數據的嘈雜和異質性統計模型。它是目前尚不清楚是否這些統計模型完全從數據中刪除的偏見，但鳥類學家都在說，已經有人前面提到的，已在近100個同行評審的科學出版物中使用調整eBird數據的質量有足夠的信心。

許多非鳥類學家最初是非常懷疑，當他們聽到eBird首次。在我看來，這種懷疑的一部分來自於錯誤的方式思考eBird。很多人首先想到“是eBird數據完美？”，答案是絕對不會。然而，這不是正確的問題。正確的問題是，“對於某些研究問題，是eBird數據比現有鳥類數據好？”對於這個問題，答案當然是肯定的，部分地是因為許多感興趣的問題有分佈式數據採集沒有現實的選擇。

該eBird項目表明，有可能涉及到的重要的科學數據集合中的志願者。然而，eBird，及相關項目，表明相關的採樣和數據質量挑戰是分佈式數據採集項目的擔憂。正如我們將在下一節中看到的，但是，與巧妙的設計和技術，這些問題在某些設置最小化。