Distorzione di campionamento :Gli scienziati cittadini potrebbero avere maggiori probabilità di raccogliere dati in aree facilmente accessibili, sicure o familiari. Ciò può portare a una sovrarappresentazione di alcune aree e a una sottorappresentazione di altre, con il risultato di mappe distorte. Ad esempio, un progetto di citizen science sugli avvistamenti di uccelli potrebbe avere più dati provenienti dalle aree urbane dove le persone hanno maggiori probabilità di vedere e segnalare gli uccelli, mentre le aree rurali sono sottorappresentate.
Distorsione da partecipazione :Anche i dati demografici degli scienziati cittadini possono introdurre distorsioni nelle mappe. Se alcuni gruppi hanno maggiori probabilità di partecipare a progetti di scienza dei cittadini, le loro prospettive ed esperienze saranno sovrarappresentate nei dati. Ad esempio, se un progetto di citizen science sulla qualità dell’acqua è condotto principalmente dai proprietari di case, i dati potrebbero riflettere le preoccupazioni e le priorità di quel gruppo specifico, trascurando le esperienze degli affittuari o delle persone che vivono in diversi tipi di alloggi.
Distorsione dell'osservazione :gli scienziati cittadini possono avere diversi livelli di competenza ed esperienza nell'osservazione e nella registrazione dei dati, il che può portare a variabilità nella qualità e nell'accuratezza dei dati. Ciò può introdurre distorsioni nelle mappe, soprattutto se i dati non vengono filtrati o convalidati attentamente. Ad esempio, un progetto di citizen science sulle specie vegetali potrebbe includere identificazioni errate o osservazioni incomplete, che potrebbero influire sull’accuratezza delle mappe di distribuzione risultanti.
Distorsioni nei rapporti :Gli scienziati cittadini potrebbero essere più propensi a riportare alcuni tipi di osservazioni rispetto ad altri, intenzionalmente o meno. Ciò può influenzare i dati e le mappe risultanti. Ad esempio, un progetto di citizen science sulla fauna marina potrebbe ricevere più segnalazioni di specie carismatiche come i delfini o le balene, mentre le specie meno carismatiche sono sottostimate.
Ridurre i pregiudizi nei dati e nelle mappe della scienza dei cittadini richiede un’attenta pianificazione, convalida dei dati e analisi. I ricercatori dovrebbero considerare strategie di campionamento stratificate per garantire un’adeguata rappresentazione di diverse aree e gruppi. Le misure di controllo della qualità dei dati possono aiutare a identificare e correggere errori o incoerenze. È anche importante essere trasparenti riguardo a potenziali distorsioni e limitazioni nei dati e nelle mappe e utilizzare tecniche di visualizzazione appropriate per mitigare gli effetti delle distorsioni.
