En typ av bias som kan uppstå är sampling bias . Detta inträffar när data inte samlas in på ett sätt som representerar hela populationen av intresse. Till exempel, om ett kartläggningsprojekt förlitar sig på data som samlats in av frivilliga, är det troligt att data kommer att skeva mot områden som är lättillgängliga eller populära bland volontärer. Detta kan leda till kartor som är felaktiga eller missvisande.
En annan typ av bias som kan uppstå är selektionsbias . Detta inträffar när uppgifterna inte samlas in på ett sätt som säkerställer att alla medlemmar i den intressanta populationen har lika stor chans att inkluderas. Till exempel, om ett kartläggningsprojekt förlitar sig på data som samlats in av volontärer som alla är medlemmar i en viss grupp, är det troligt att data kommer att vara partiska mot den gruppen. Detta kan leda till kartor som inte är representativa för hela befolkningen.
Slutligen finns det också potential för observatörsbias . Detta inträffar när personerna som samlar in data påverkas av sina egna övertygelser eller förväntningar. Till exempel, om en volontär samlar in data om utbredningen av en viss art, kan de vara mer benägna att registrera iakttagelser av den arten i områden där de förväntar sig att den ska hittas. Detta kan leda till kartor som är felaktiga eller missvisande.
Det är viktigt att vara medveten om de potentiella fördomar som kan uppstå när man använder medborgarvetenskaplig data för kartläggning, och att vidta åtgärder för att minimera dessa fördomar. Ett sätt att göra detta är att använda en stratifierad samplingsdesign, som säkerställer att alla medlemmar i populationen av intresse har lika stor chans att inkluderas i data. Ett annat sätt att minimera bias är att använda en dubbelblind studiedesign, där personerna som samlar in data inte är medvetna om syftet med studien.
Genom att ta dessa steg är det möjligt att använda medborgarvetenskaplig data för att skapa korrekta och tillförlitliga kartor som kan användas för att informera beslutsfattande och förbättra vår förståelse av världen omkring oss.
Här är några specifika exempel på hur partiskhet kan dyka upp i kartor gjorda med data från medborgarvetenskap:
* En karta över utbredningen av en viss art kan vara partisk mot områden som är lättillgängliga för frivilliga, eller mot områden där arten är känd för att finnas. Detta kan leda till det felaktiga intrycket att arten är mer utbredd än den faktiskt är.
* En karta över kvaliteten på luft eller vatten kan vara partisk mot områden där människor bor eller arbetar, eller mot områden där det finns kända föroreningskällor. Detta kan leda till ett felaktigt intryck av att luft- eller vattenkvaliteten är sämre i dessa områden än vad den faktiskt är.
* En karta över utbredningen av en viss sjukdom kan vara partisk mot områden där det finns fler sjukhus eller kliniker, eller mot områden där människor är mer benägna att söka sjukvård. Detta kan leda till det felaktiga intrycket att sjukdomen är mer utbredd i dessa områden än vad den faktiskt är.
Det är viktigt att vara medveten om de potentiella fördomar som kan uppstå när man använder medborgarvetenskaplig data för kartläggning, och att vidta åtgärder för att minimera dessa fördomar. Genom att göra det är det möjligt att skapa korrekta och pålitliga kartor som kan användas för att informera beslutsfattande och förbättra vår förståelse av världen omkring oss.
