Os dados da ciência cidadã tornaram-se cada vez mais importantes nos projetos de mapeamento, pois podem fornecer uma riqueza de informações que seriam difíceis ou impossíveis de obter de outra forma. No entanto, é importante estar ciente dos potenciais preconceitos que podem surgir quando se utilizam dados da ciência cidadã para mapeamento.

Um tipo de viés que pode ocorrer é o viés de amostragem . Isso ocorre quando os dados não são coletados de forma que representem toda a população de interesse. Por exemplo, se um projecto de mapeamento se basear em dados recolhidos por voluntários, é provável que os dados sejam desviados para áreas que são facilmente acessíveis ou populares entre os voluntários. Isso pode levar a mapas imprecisos ou enganosos.

Outro tipo de viés que pode ocorrer é o viés de seleção . Isto ocorre quando os dados não são recolhidos de uma forma que garanta que todos os membros da população de interesse tenham oportunidades iguais de serem incluídos. Por exemplo, se um projecto de mapeamento se basear em dados recolhidos por voluntários que são todos membros de um determinado grupo, é provável que os dados sejam tendenciosos em relação a esse grupo. Isto pode levar a mapas que não são representativos de toda a população.

Finalmente, há também o potencial de viés do observador . Isto ocorre quando as pessoas que coletam os dados são influenciadas por suas próprias crenças ou expectativas. Por exemplo, se um voluntário estiver a recolher dados sobre a distribuição de uma determinada espécie, será mais provável que registe avistamentos dessa espécie em áreas onde espera que ela seja encontrada. Isso pode levar a mapas imprecisos ou enganosos.

É importante estar ciente dos potenciais preconceitos que podem surgir ao utilizar dados da ciência cidadã para mapeamento e tomar medidas para minimizar esses preconceitos. Uma maneira de fazer isso é usar um desenho de amostragem estratificada, que garante que todos os membros da população de interesse tenham chances iguais de serem incluídos nos dados. Outra forma de minimizar o viés é utilizar um desenho de estudo duplo-cego, no qual as pessoas que coletam os dados não têm conhecimento do objetivo do estudo.

Ao seguir estes passos, é possível utilizar dados da ciência cidadã para criar mapas precisos e fiáveis ​​que podem ser utilizados para informar a tomada de decisões e melhorar a nossa compreensão do mundo que nos rodeia.

Aqui estão alguns exemplos específicos de como o preconceito pode aparecer em mapas feitos com dados de ciência cidadã:

* Um mapa da distribuição de uma espécie específica pode ser direcionado para áreas que são facilmente acessíveis aos voluntários ou para áreas onde a espécie está presente. Isto poderia levar à falsa impressão de que a espécie está mais difundida do que realmente é.
* Um mapa da qualidade do ar ou da água pode ser direcionado para áreas onde as pessoas vivem ou trabalham, ou para áreas onde existem fontes de poluição conhecidas. Isto poderia levar à falsa impressão de que a qualidade do ar ou da água é pior nestas áreas do que realmente é.
* Um mapa da distribuição de uma doença específica pode ser tendencioso para áreas onde há mais hospitais ou clínicas, ou para áreas onde as pessoas têm maior probabilidade de procurar cuidados médicos. Isto poderia levar à falsa impressão de que a doença é mais prevalente nestas áreas do que realmente é.

É importante estar ciente dos potenciais preconceitos que podem surgir ao utilizar dados da ciência cidadã para mapeamento e tomar medidas para minimizar esses preconceitos. Ao fazê-lo, é possível criar mapas precisos e fiáveis ​​que podem ser utilizados para informar a tomada de decisões e melhorar a nossa compreensão do mundo que nos rodeia.