Kể từ 1900, Hội Audubon đã tài trợ cho Christmas Bird Count, nơi dựa vào các tình nguyện viên nghiệp dư trên toàn quốc. USFWS Núi-Đồng cỏ, CC BYKể từ 1900, Hội Audubon đã tài trợ cho Christmas Bird Count, nơi dựa vào các tình nguyện viên nghiệp dư trên toàn quốc. USFWS Núi-Đồng cỏ, CC BY

Qua nhiều năm, nhà khoa học công dân đã cung cấp dữ liệu quan trọng và đóng góp theo những cách vô giá cho các nhiệm vụ khoa học khác nhau. Nhưng họ thường xuống hạng để giúp các nhà khoa học truyền thống hoàn thành nhiệm vụ mà các chuyên gia không có thời gian hoặc nguồn lực để tự mình giải quyết. Công dân được yêu cầu đếm động vật hoang dã, ví dụ, hoặc phân loại ảnh mà các nhà nghiên cứu chính quan tâm.

Kiểu tham gia từ trên xuống này đã đưa khoa học công dân vào rìa, nơi nó lấp đầy một khoảng cách nhân lực nhưng không nhiều hơn thế. Kết quả là, giá trị đầy đủ của nó đã không được thực hiện. Đặt lề cho các nhà khoa học công dân và đóng góp tiềm năng của họ là một sai lầm nghiêm trọng - nó giới hạn mức độ chúng ta có thể đi xa trong khoa học và tốc độ và phạm vi khám phá.

Thay vào đó, bằng cách khai thác sự kết nối gia tăng của toàn cầu hóa, khoa học công dân sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong đổi mới mở. Các chương trình khoa học có thể được thiết lập bởi các công dân, dữ liệu có thể được mở và phần mềm và phần cứng nguồn mở có thể được chia sẻ để hỗ trợ quá trình khoa học. Và như mô hình chứng minh chính nó, nó có thể được mở rộng hơn nữa, vào các cõi vô nghĩa.

Một số thành công lớn của khoa học công dân

Khoa học công dân đã có mặt cho trên 100 năm, sử dụng trí tuệ tập thể của những người thường xuyên, hàng ngày để thu thập, quan sát, nhập liệu, xác định và ghép dữ liệu góp phần và mở rộng khám phá khoa học. Và đã có một số thành công được đánh dấu.


đồ họa đăng ký nội tâm


eBird cho phép điểm số của các nhà khoa học công dân ghi lại sự phong phú của chim thông qua quan sát thực địa; những dữ liệu đó đã góp phần vào Các bài báo nghiên cứu được đánh giá ngang hàng. Bạn cảm thấy nó? nguồn thông tin từ những người trên khắp thế giới đã trải qua một trận động đất. Ảnh chụp nhanh Serengeti sử dụng các tình nguyện viên để xác định, phân loại và phân loại ảnh chụp hàng ngày trong hệ sinh thái châu Phi này.

Gấp nó là một trò chơi trực tuyến nơi người chơi được giao nhiệm vụ sử dụng các công cụ được cung cấp để hầu như gấp các cấu trúc protein. Mục tiêu là giúp các nhà khoa học tìm ra liệu các cấu trúc này có thể được sử dụng trong các ứng dụng y tế hay không. Một nhóm người dùng đã xác định cấu trúc tinh thể về một loại enzyme liên quan đến phiên bản khỉ của AIDS chỉ sau ba tuần - một vấn đề đã xảy ra trước đó chưa giải quyết trong năm 15.

Sở thú thiên hà có lẽ là dự án khoa học công dân trực tuyến nổi tiếng nhất. Nó tải lên hình ảnh từ Khảo sát bầu trời kỹ thuật số Sloan và cho phép người dùng hỗ trợ phân loại hình thái của các thiên hà. Các nhà thiên văn học công dân đã phát hiện ra một lớp thiên hà hoàn toàn mới - Hạt đậu xanh - đó đã trở thành chủ đề của các bài báo học thuật 20.

Đây đều là những thành công đáng chú ý, với những công dân đóng góp cho các dự án được đặt ra bởi các nhà khoa học chuyên nghiệp. Nhưng có rất nhiều tiềm năng trong mô hình. Thế hệ tiếp theo của khoa học công dân trông như thế nào?

Đổi mới mở có thể thúc đẩy khoa học công dân

Đã đến lúc khoa học công dân tham gia lực lượng với sự đổi mới mở. Đây là một khái niệm mô tả việc hợp tác với người khác và chia sẻ ý tưởng để đưa ra một cái gì đó mới. Giả định là có thể đạt được nhiều hơn khi các ranh giới được hạ xuống và các tài nguyên - bao gồm ý tưởng, dữ liệu, thiết kế và phần mềm và phần cứng - được mở và cung cấp miễn phí.

Đổi mới mở là hợp tác, phân phối, tích lũy và nó phát triển theo thời gian. Khoa học công dân có thể là một yếu tố quan trọng ở đây bởi vì nó nghiệp dư có thể trở thành một nguồn dữ liệu quan trọng, tiêu chuẩn và thực tiễn tốt nhất có thể tiếp tục hoạt động của các cộng đồng khoa học và giáo dân.

Toàn cầu hóa đã thúc đẩy xu hướng này thông qua sự phổ biến của internet và kết nối không dây, các thiết bị giá cả phải chăng để thu thập dữ liệu (như máy ảnh, điện thoại thông minh, cảm biến thông minh, công nghệ có thể đeo) ​​và khả năng dễ dàng kết nối với người khác. Tăng khả năng tiếp cận với mọi người, thông tin và ý tưởng chỉ ra cách mở khóa sự phối hợp mới, mối quan hệ mới và hình thức hợp tác mới vượt qua ranh giới. Và các cá nhân có thể tập trung sự chú ý của họ và dành thời gian cho bất cứ điều gì họ muốn.

Chúng ta đang chứng kiến ​​điều này xuất hiện trong cái được gọi là nền kinh tế giải pháp trên đỉnh - nơi mà công dân tìm thấy các bản sửa lỗi cho những thách thức được quản lý theo truyền thống của chính phủ.

Hãy xem xét vấn đề tiếp cận. Thông qua Đạo luật người Mỹ khuyết tật 1990 nhằm cải thiện các vấn đề tiếp cận ở Mỹ Nhưng hơn hai thập kỷ sau, những người khuyết tật vẫn đang xử lý các vấn đề di chuyển đáng kể trong không gian công cộng - do điều kiện đường phố, bị nứt hoặc không có vỉa hè, bị cắt lề đường , vật cản hoặc chỉ một phần của tòa nhà có thể truy cập được. Tất cả đều có thể tạo ra những thách thức về thể chất và cảm xúc cho người khuyết tật.

Để giúp giải quyết vấn đề này, một số người tìm kiếm giải pháp cá nhân đã hợp nhất khoa học công dân, đổi mới mở và tìm nguồn mở để tạo các ứng dụng di động và web cung cấp thông tin về điều hướng đường phố thành phố. Ví dụ, Jason DaSilva, một nhà làm phim bị bệnh đa xơ cứng, đã phát triển Bản đồ AXS - một ứng dụng trực tuyến và di động miễn phí được cung cấp bởi Google Địa điểm API. Nó thu thập thông tin từ mọi người trên khắp đất nước về khả năng tiếp cận xe lăn ở các thành phố trên toàn quốc.

Mở rộng mô hình

Không có lý do gì các tài nguyên khuếch tán và quy trình mở của mô hình nhà khoa học công dân chỉ cần được áp dụng cho các câu hỏi khoa học.

Ví dụ, Tin đồn khoa học là một Zooniverse dự án khoa học công dân. Nó bắt nguồn từ lịch sử tự nhiên thời Victoria - thời kỳ được coi là bình minh của khoa học hiện đại - nhưng nó vượt qua ranh giới kỷ luật. Vào thời điểm đó, thông tin khoa học được sản xuất ở khắp mọi nơi và được ghi lại trong các chữ cái, sách, báo và tạp chí (đó cũng là sự khởi đầu của in ấn đại chúng). Khoa học tin đồn cho phép các nhà khoa học công dân thông qua các trang của tạp chí lịch sử tự nhiên Victoria. Trang web nhắc họ với các câu hỏi nhằm đảm bảo tính liên tục với các mục nhập của người dùng khác.

Sản phẩm cuối cùng là dữ liệu số hóa dựa trên các trang 140,000 của tạp chí thế kỷ 19. Bất cứ ai cũng có thể truy cập nó trên Thư viện di sản đa dạng sinh học dễ dàng và miễn phí Tác phẩm này có lợi ích rõ ràng cho các nhà nghiên cứu lịch sử tự nhiên nhưng nó cũng có thể được sử dụng bởi những người đam mê nghệ thuật, nhà dân tộc học, nhà viết tiểu sử, nhà sử học, nhà hùng biện hoặc tác giả của tiểu thuyết lịch sử hoặc nhà làm phim của các tác phẩm thời kỳ tìm cách tạo ra các bối cảnh chính xác. Bộ sưu tập sở hữu giá trị vượt xa dữ liệu khoa học và trở nên quan trọng để hiểu được thời kỳ mà dữ liệu được thu thập.

Cũng có thể tưởng tượng việc lật kịch bản khoa học công dân, với chính người dân gọi các cảnh quay về những gì họ muốn thấy được điều tra. Thực hiện phiên bản này của khoa học công dân trong cộng đồng bị tước quyền có thể là một phương tiện truy cập và trao quyền. Hãy tưởng tượng Flint, cư dân Michigan chỉ đạo các nhà nghiên cứu chuyên gia về các nghiên cứu về nước uống của họ.

Hoặc xem xét mục tiêu của nhiều địa phương để trở thành cái gọi là thành phố thông minh - các thành phố được kết nối tích hợp công nghệ thông tin và truyền thông để cải thiện chất lượng cuộc sống cho cư dân cũng như quản lý tài sản của thành phố. Khoa học công dân có thể có tác động trực tiếp đến sự tham gia của cộng đồng và quy hoạch đô thị thông qua tiêu thụ và phân tích dữ liệu, các vòng phản hồi và thử nghiệm dự án. Hoặc cư dân thậm chí có thể thu thập dữ liệu về các chủ đề quan trọng đối với chính quyền địa phương. Với công nghệ và đổi mới mở, phần lớn điều này là thiết thực và có thể.

Điều gì cản đường?

Có lẽ hạn chế cấp bách nhất của việc nhân rộng mô hình khoa học công dân là các vấn đề với độ tin cậy. Trong khi nhiều dự án trong số này đã được chứng minh là đáng tin cậy, những dự án khác đã thất bại.

Ví dụ, đánh giá thiệt hại cộng đồng từ hình ảnh vệ tinh sau cơn bão Haiyan của 2013 ở Philippines phải đối mặt với những thách thức. Nhưng theo các cơ quan viện trợ, các đánh giá thiệt hại từ xa của các nhà khoa học công dân có độ chính xác cực kỳ thấp là 36 phần trăm. Họ đã thể hiện quá mức các công trình kiến ​​trúc bị phá hủy bởi các phần tử 134.

Các vấn đề về độ tin cậy thường xuất phát từ việc thiếu đào tạo, phối hợp và tiêu chuẩn hóa trong các nền tảng và thu thập dữ liệu. Hóa ra trong trường hợp Typhoon Haiyan, hình ảnh vệ tinh không cung cấp đủ chi tiết hoặc độ phân giải đủ cao để những người đóng góp phân loại chính xác các tòa nhà. Hơn nữa, các tình nguyện viên không được hướng dẫn thích hợp về việc đánh giá chính xác. Cũng không có quy trình đánh giá xác nhận tiêu chuẩn cho dữ liệu người đóng góp.

Một thách thức khác đối với đổi mới nguồn mở là tổ chức và chuẩn hóa dữ liệu theo cách có ích cho người khác. Có thể hiểu được, chúng tôi thu thập dữ liệu để phù hợp với nhu cầu của chính mình - không có gì sai với điều đó. Tuy nhiên, những người phụ trách cơ sở dữ liệu cần phải cam kết với các tiêu chuẩn thu thập và quản lý dữ liệu để bất kỳ ai cũng có thể sử dụng dữ liệu với sự hiểu biết đầy đủ về lý do tại sao, bởi ai và khi nào chúng được thu thập.

Cuối cùng, quyết định mở dữ liệu - làm cho nó có sẵn miễn phí cho bất kỳ ai sử dụng và xuất bản lại - là rất quan trọng. Đã có một sự thúc đẩy mạnh mẽ, phổ biến đối với chính phủ để mở dữ liệu muộn nhưng không phải vậy được thực hiện rộng rãi or đủ tốt để có tác động rộng rãi. Hơn nữa, việc mở dữ liệu phi thương mại từ các tổ chức phi chính phủ - phi lợi nhuận, trường đại học, doanh nghiệp - là thiếu. Nếu họ ở trong một vị trí, các tổ chức và cá nhân nên tìm cách mở dữ liệu của họ để thúc đẩy các hệ sinh thái đổi mới trong tương lai.

Khoa học công dân đã chứng minh bản thân trong một số lĩnh vực và có tiềm năng mở rộng sang các lĩnh vực khác khi các nhà tổ chức tận dụng các tác động của toàn cầu hóa để tăng cường đổi mới. Để làm như vậy, chúng ta phải theo dõi độ tin cậy của khoa học công dân, mở dữ liệu bất cứ khi nào có thể và không ngừng tìm cách mở rộng mô hình sang các ngành và cộng đồng mới.

Giới thiệu về Tác giả

Kendra L. Smith, Nhà phân tích chính sách tại Viện Chính sách công Morrison, Arizona State University

Bài viết này ban đầu được xuất bản vào Conversation. Đọc ban đầu bài viết.

Sách liên quan

at Thị trường InnerSelf và Amazon