Os projetos de ciência cidadã dependem frequentemente de voluntários para recolher e contribuir com dados, o que pode introduzir distorções nos mapas resultantes. Aqui estão algumas maneiras pelas quais o preconceito pode se manifestar em mapas feitos com dados de ciência cidadã:
Viés de amostragem :Os cientistas cidadãos podem ter maior probabilidade de recolher dados em áreas que lhes sejam facilmente acessíveis, seguras ou familiares. Isto pode levar à sobre-representação de certas áreas e à sub-representação de outras, resultando em mapas tendenciosos. Por exemplo, um projecto de ciência cidadã sobre avistamentos de aves pode ter mais dados de zonas urbanas onde as pessoas têm maior probabilidade de ver e reportar aves, enquanto as zonas rurais estão sub-representadas.
Viés de participação :A demografia dos cientistas cidadãos também pode introduzir distorções nos mapas. Se determinados grupos forem mais propensos a participar em projetos de ciência cidadã, as suas perspetivas e experiências estarão sobrerrepresentadas nos dados. Por exemplo, se um projecto de ciência cidadã sobre a qualidade da água for conduzido principalmente por proprietários de casas, os dados podem reflectir as preocupações e prioridades desse grupo específico, ignorando ao mesmo tempo as experiências dos inquilinos ou das pessoas que vivem em diferentes tipos de habitação.
Viés de observação :Os cientistas cidadãos podem ter diferentes níveis de especialização e experiência na observação e registo de dados, o que pode levar à variabilidade na qualidade e precisão dos dados. Isto pode introduzir distorções nos mapas, especialmente se os dados não forem cuidadosamente filtrados ou validados. Por exemplo, um projeto de ciência cidadã sobre espécies vegetais pode incluir identificações incorretas ou observações incompletas, o que pode afetar a precisão dos mapas de distribuição resultantes.
Viés nos relatórios :Os cientistas cidadãos podem ter maior probabilidade de relatar certos tipos de observações em detrimento de outros, intencionalmente ou não. Isto pode distorcer os dados e os mapas resultantes. Por exemplo, um projeto de ciência cidadã sobre a vida selvagem marinha pode receber mais relatos de espécies carismáticas como golfinhos ou baleias, enquanto espécies menos carismáticas são subnotificadas.
A redução do preconceito nos dados e mapas da ciência cidadã requer planejamento, validação e análise de dados cuidadosos. Os investigadores devem considerar estratégias de amostragem estratificada para garantir uma representação adequada de diferentes áreas e grupos. As medidas de controle de qualidade dos dados podem ajudar a identificar e corrigir erros ou inconsistências. Também é importante ser transparente sobre possíveis distorções e limitações nos dados e mapas, e usar técnicas de visualização apropriadas para mitigar os efeitos dos preconceitos.
