Как правильно помогать учёным и где важнее всего считать птиц
Чтобы работа научных волонтёров приносила больше пользы, исследователи разработали специальный алгоритм.
Чтобы стать настоящим исследователем, неважно, математиком, биологом или астрономом, нужно много и долго учиться, а затем не менее напряжённо работать. Но что если хочется сделать что-то полезное для науки, а возможностей посвятить этому всю жизнь нет? С развитием интернета большое распространение получило движение научного волонтёрства: учёные приглашают желающих помочь в решении задач, не требующих академической квалификации, таких, например, как сбор или обработка данных. Сейчас научное волонтёрство объединяет миллионы людей по всему миру.
К примеру, волонтёры активно помогают собирать данные о птицах. Онлайн база данных eBird, запущенная в 2002 году, на сегодня насчитывает больше 800 миллионов записей, сделанных бёрдвотчерами – любителями наблюдений за пернатыми.
Но есть и проблема – данные собираются любителями неравномерно. Больше внимания получают «интересные» виды и «интересные» или более доступные местности. В результате неприметные и часто находящиеся на грани исчезновения виды оказываются вне поля зрения гражданской науки. Это порождает казусы вроде «повторного открытия» вьетнамского оленька (Tragulus versicolor) в 2019 году, которого считали вымершим, потому что его 30 лет никто не видел – он живёт в густых труднодоступных лесах в горах Вьетнама.
Группа исследователей из Университета Нового Южного Уэльса, Квинслендского университета и Чешского университета естественных наук в Праге опубликовала недавно в журнале Biological Conservation статью, в которой предложила алгоритм приоритезации усилий волонтёров, с тем, чтобы они принесли максимальную научную пользу за минимальное время. По словам авторов работы, подобный механизм количественной оценки поможет сфокусировать усилия научных волонтёров на тех объектах, где новые данные о биоразнообразии нужно собирать в первую очередь.
Логика предложенной схемы следующая. Предположим, что существуют два одинаковых по площади участка (А и Б), на которых волонтёры наблюдали за птицами. Для каждого из участков можно оценить «полноту исследования» – вероятность того, что удалось зафиксировать все виды птиц, встречающиеся на данной территории. Если полнота исследования равна 100%, значит мы уверены, что ни один вид пернатого не пропущен бдительными бёрдвотчерами. Если же полнота равна, к примеру 10%, то можно утверждать, что о биоразнообразии на данной территории мы толком ничего не знаем.
Теперь представим, что на участке А было сделано 5000 наблюдений и полнота исследования оценивается в 60%, а на участке Б сделано всего 2000 наблюдений, а полнота составила всего 20%. Интуитивным решением было бы направить внимание гражданских учёных на менее изученный второй участок. Но всё поменяется, если окажется, что участок А с высокой долей вероятности будет скоро отдан под застройку, а с участком Б, скорее всего, ничего в обозримом будущем не произойдёт. Тогда логичнее будет направить усилия всё-таки на изучение участка А, чтобы успеть получить о нём больше информации и попытаться вовремя принять меры, чтобы не допустить вымирания редких видов.
Свою концептуальную схему авторы работы проиллюстрировали на примере всё той же базы данных eBird. Собранная в ней информация помогает биологам в изучении маршрутов миграции птиц, оценке их численности и т.д. Исследователи сопоставили полноту обследования разных участков суши с опубликованными рисками преобразования среды обитания в пределах этих участков. После чего оценили приоритетность обследования для каждого участка по шкале от 0 (самый низкий) до 1 (самый высокий приоритет). Получившееся распределение приоритетов можно посмотреть на онлайн карте.
Оказалось, что для 53% площади суши на платформе eBird вообще нет никаких данных, и, одновременно, для 16% суши велик риск подвергнуться преобразованию из-за хозяйственной деятельности человека. В первую очередь, это страны Африки и некоторые части Центральной и Юго-Восточной Азии, Монголии, Ближнего Востока и Бразилии. Следовательно, именно там важно собирать данные о биоразнообразии и наиболее активно развивать инфраструктуру гражданской науки.
Другой вопрос — как её развивать? Регионы в зоне риска обычно не могут похвастаться огромными бюджетами на науку и сохранение окружающей среды, да и в целом высоким уровнем жизни. Поэтому очевидно, что решение проблемы здесь лежит за рамками одной лишь науки. Что касается России, то мы здесь «сидим на двух стульях» — при богатой научной традиции уважение к охране природы, к сожалению, часто оставляет желать лучшего.
