Espècies mal identificades en projectes de ciència ciutadana

Una de les crítiques que es fa als projectes de ciència ciutadana és que hi poden haver dades incorrectes amb diferents tipus d'errors, especialment pel què fa a la identificació d'espècies. Òbviament, hi ha més errors que en els projectes professionals (on també n'hi ha, per cert) però el volum absolutament desbordant de dades que produeixen els Ornitho, Birdtrack, eBird i similars és tan descomunal que, en la foto completa, els errors queden desdibuixats. Potser donen menys definició a la foto, que no queda tan ben enfocada, però es veu perfectament allò que es vol il·lustrar. Comptant només amb treball professional o amateur molt qualificat seria impossible saber moltes coses que ara tenim perfectament sota control gràcies als projectes massius de ciència ciutadana.

Malgrat tot, no està de més intentar pul·lir les dades al màxim i mirar d'enfocar la fotografia, encara que sigui a posterioritat. Per això, els revisors dels projectes intenten comprovar si allò que ha introduït l'usuari està correctament identificat i t'envien una nota si creuen que has flipat una mica o, senzillament, t'has saltat de línia quan anaves a clicar "Merla" i has acabat clicant "Merla blava", com li ha passat a un servidor. Però identificar aquest error és fàcil si el punt on estaves introduint la llista d'ocells no està en el rang de distribució de l'espècie però si l'observador s'equivoca identificant ocells similars en llocs on és possible que hi siguin tots dos, la cosa es complica perquè és impossible que els revisors se n'adonin.

Quan parlo amb la tropa de la unitat científica de l'ICO me n'adono que tenen algun as a la màniga per aconseguir fer aflorar els errors d'identificació d'altres maneres, buscant patrons en les observacions que, al menys, els diuen "ei, fixa-t'hi en això, que no segueix la pauta habitual". I precisament fa uns dies van enviar un tweet citant un article titulat "A Latent Variable Model for Discovering Bird Species Commonly Missidentified by Citizen Scientists" publicat a la revista de l'Associació per l'Avenç de la Intel·ligència Artificial (www.aaai.org).

Amb les senzilles fórmules d'aquesta i dues pàgines més de l'article, identifiquen on la gent s'està despistant:


Òbviament, no entenc ni un borrall però no deixa de meravellar-me que amb pura matemàtica o estadística (no sé ben bé on cau això) puguin saber on apuntar en la identificació incorrecta d'espècies d'ocells.

Segons els autors, això detecta els errors d'identificació sempre i quan hi hagi primer una feina "intel·ligent" de dir-li al model matemàtic quines espècies es poden confondre. És a dir, li has d'indicar que el falciot negre es pot confondre amb el falciot pàl·lid perquè els pugui comparar. Si algú confon el falciot amb la mallerenga blava, el sistema no ho detecta...

En el text expliquen una confusió freqüent: normalment entre les parelles d'espècies confusibles n'hi ha una més abundant (falciot negre) i una altra més rara (falciot pàl·lid), encara que localment pugui no ser així. El supernovato confon la rara amb l'abundant perquè encara no sap que la rara, senzillament, existeix, mentre que el novato que ja n'està aprenent confon l'abundant amb la rara perquè encara no li ha "pillat" el tranquillo (i, a més, té ganes de veure-la).

Les dades estan preses de eBird i es van agafar tres grups d'espècies americanes bastant diferents entre les que els ornitòlegs americans tenen dificultats. El model va funcionar molt bé en totes elles.

Crec que disposar de sistemes com aquest per fer encendre el llum d'alarma quan hi ha errors és molt important perquè ens permetrà anar precisant cada vegada més, tenint en compte que (com el mateix article indica) allò que elimina el problema és la formació continuada dels ornitòlegs, siguin supernovatos, novatos, intermitjos o pros (que aquests darrers també s'equivoquen).
 
Bon birding!

Comentaris

  1. Doncs apa! A fer cursos!
    Els supernovatos tenim molt camp per córrer!

    ResponElimina
    Respostes
    1. Ei, tu ja no ets supernovata, Maria! Ningú que ha fet un curs amb mi s'ha quedat mai en aquesta categoria! Jajaja!
      Tu ja estàs al nivell novata amb matrícula d'honor ;-)

      Elimina

Publica un comentari a l'entrada

Entrades populars