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Dissertação

Bias in Citizen Science: an application to theBioDiversity4All project EVALUATED

Detalhes: Os projetos de Ciência Cidadã estão a crescer em número e utilizadores, e os seus dados têm a capacidade de impulsionar a investigação em diversas áreas do conhecimento, nomeadamente estudos relacionados com a monitorização da biodiversidade e com a distribuição de espécies. No entanto, a maioria destes projetos tem um desafio em comum: a qualidade dos seus dados depende fortemente dos seus utilizadores e das suas preferências, habilidade e esforço. De maneira a apelar ao interesse de um elevado número de participantes, estes projetos aumentam a sua acessibilidade, reduzindo as restrições impostas e simplificando os métodos de recolha de dados, o que pode levar ao enviesamento dos mesmos. Nesta tese, apresentamos uma análise às observações presentes no BioDiversity4All. Utilizamos um modelo Hurdle para descrever a distribuição das contagens das observações, com o objetivo de encontrar possíveis variáveis explicativas que influenciam esta distribuição. Os nossos resultados sugerem que a acessibilidade aos locais de observação é um dos fatores mais importantes para os utilizadores. Também utilizamos um modelo SARIMA para avaliar o impacto que as restrições impostas, devido à recente pandemia do Covid-19, tiveram nas contagens das observações do BioDiversity4All. Os nossos resultados sugerem que o projeto BioDiversity4All não sofreu com esta pandemia. Na realidade, observámos um aumento substancial de observações submetidas na plataforma durante este período, inclusive durante períodos de confinamento.
Keywords: Ciência Cidadã, Enviesamento espacial e temporal, Modelo Hurdle, Previsão de séries temporais, Covid-19

Discussão: setembro 22, 2021, 16:30