発生する可能性のあるバイアスの1つのタイプはサンプリングバイアスです 。これは、関心のある人口全体を表す方法でデータが収集されないときに発生します。たとえば、マッピングプロジェクトがボランティアによって収集されたデータに依存している場合、データはボランティアに簡単にアクセスできるか人気のある領域に歪む可能性があります。これにより、不正確または誤解を招くマップにつながる可能性があります。
発生する可能性のある別のバイアスは選択バイアスです 。これは、関心のある人口のすべてのメンバーが同等になる可能性が平等になることを保証する方法でデータが収集されないときに発生します。たとえば、マッピングプロジェクトが特定のグループのメンバーであるボランティアによって収集されたデータに依存している場合、データはそのグループに偏っている可能性があります。これにより、集団全体を代表しないマップにつながる可能性があります。
最後に、オブザーバーバイアスの可能性もあります 。これは、データを収集する人々が自分の信念や期待に影響されるときに発生します。たとえば、ボランティアが特定の種の分布に関するデータを収集している場合、それらが発見されると予想される地域でその種の目撃を記録する可能性が高くなる可能性があります。これにより、不正確または誤解を招くマップにつながる可能性があります。
マッピングに市民科学データを使用するときに生じる可能性のある潜在的なバイアスに注意し、これらのバイアスを最小限に抑えるための措置を講じることが重要です。これを行う1つの方法は、層状のサンプリング設計を使用することです。これにより、関心のある人口のすべてのメンバーがデータに含まれる可能性が平等になることが保証されます。バイアスを最小限に抑える別の方法は、データを収集する人々が研究の目的を認識していない二重盲検研究デザインを使用することです。
これらの措置を講じることにより、市民科学データを使用して、意思決定を通知し、私たちの周りの世界の理解を向上させるために使用できる正確で信頼できるマップを作成することができます。
ここに、市民科学データで作られた地図にバイアスがどのように表示されるかの具体的な例があります。
* 特定の種の分布の地図は、ボランティアが簡単にアクセスできる領域、または種が存在することが知られている地域に偏っている可能性があります。 これは、種が実際よりも広まっているという誤った印象につながる可能性があります。
* 空気または水の品質の地図は、人々が住んでいるか働いている地域、または既知の汚染源がある地域に偏っている可能性があります。 これは、これらの地域では実際よりも空気または水質が悪いという誤った印象につながる可能性があります。
* 特定の病気の分布の地図は、より多くの病院や診療所がある地域、または人々が医療を求める可能性が高い地域に偏っている可能性があります。 これは、この病気が実際よりもこれらの領域でより一般的であるという誤った印象につながる可能性があります。
マッピングに市民科学データを使用するときに生じる可能性のある潜在的なバイアスに注意し、これらのバイアスを最小限に抑えるための措置を講じることが重要です。そうすることで、意思決定を通知し、私たちの周りの世界の理解を向上させるために使用できる正確で信頼できるマップを作成することができます。
