サンプリングバイアス ：市民科学者は、簡単にアクセスできる、安全で、または馴染みのある分野でデータを収集する可能性が高い場合があります。これにより、特定の領域の過剰表現や他者の過小評価につながり、偏ったマップが生じます。たとえば、鳥の目撃に関する市民科学プロジェクトには、農村部が過小評価されている一方で、人々が鳥を見て報告する可能性が高い都市部からのデータが増えている可能性があります。
参加バイアス ：市民科学者の人口統計は、地図にバイアスを導入することもできます。特定のグループが市民科学プロジェクトに参加する可能性が高い場合、その視点と経験はデータに過剰に表現されます。たとえば、水質に関する市民科学プロジェクトが主に住宅所有者によって実施されている場合、データはその特定のグループの懸念と優先順位を反映している可能性がありますが、賃借人やさまざまな種類の住宅に住んでいる人々の経験を見落とします。
観測バイアス ：市民科学者は、データの観察と記録において、異なるレベルの専門知識と経験を持っている可能性があり、それがデータの品質と精度の変動につながる可能性があります。これにより、特にデータが慎重にフィルタリングまたは検証されていない場合、マップにバイアスを導入できます。たとえば、植物種に関する市民科学プロジェクトには、誤認または不完全な観測が含まれる場合があり、結果として生じる分布マップの精度に影響を与える可能性があります。
バイアスの報告 ：市民の科学者は、意図的または意図せずに、特定の種類の観察を他の種類よりも報告する可能性が高い場合があります。これにより、データと結果のマップにバイアスをかける可能性があります。たとえば、海洋野生生物に関する市民科学プロジェクトは、イルカやクジラなどのカリスマ種の報告をより多くの報告を受けているかもしれませんが、カリスマ的な種の少ない種は過少報告されています。
市民科学のデータと地図のバイアスを削減するには、慎重な計画、データの検証、分析が必要です。研究者は、さまざまな領域やグループの適切な表現を確保するために、層別サンプリング戦略を検討する必要があります。データの品質管理測定は、エラーや矛盾を特定して修正するのに役立ちます。また、データとマップの潜在的なバイアスと制限について透明性を持つことも、適切な視覚化技術を使用してバイアスの効果を軽減することも重要です。
