샘플링 바이어스 :시민 과학자들은 쉽게 접근하거나 안전하거나 친숙한 영역에서 데이터를 수집 할 가능성이 높습니다. 이로 인해 특정 영역의 과도한 표현과 다른 지역의 과소 대표로 이어져서 맵이 편향되어 있습니다. 예를 들어, 조류 목격에 관한 시민 과학 프로젝트는 사람들이 조류를보고보고 할 가능성이 높은 도시 지역의 데이터가 더 많을 수 있지만 농촌 지역은 저조한 상태입니다.
참여 편견 :시민 과학자들의 인구 통계는 또한지도에 편견을 소개 할 수 있습니다. 특정 그룹이 시민 과학 프로젝트에 참여할 가능성이 더 높으면 데이터에서 그들의 관점과 경험이 과도하게 표현 될 것입니다. 예를 들어, 수질에 관한 시민 과학 프로젝트가 주로 주택 소유자가 수행하는 경우, 데이터는 해당 특정 그룹의 우려와 우선 순위를 반영하는 동시에 임차인이나 다른 유형의 주택에 사는 사람들의 경험을 내려다 보면서 반영 할 수 있습니다.
관찰 편향 :시민 과학자들은 데이터를 관찰하고 기록하는 데있어 다양한 수준의 전문 지식과 경험을 가질 수 있으며, 이는 데이터의 품질과 정확성의 다양성을 초래할 수 있습니다. 특히 데이터가 조심스럽게 필터링되거나 검증되지 않은 경우 맵에 편향이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 식물 종에 대한 시민 과학 프로젝트에는 오용 또는 불완전한 관찰이 포함될 수 있으며, 이는 결과 분포 맵의 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
보고 편견 :시민 과학자들은 의도적으로 또는 의도적으로 다른 유형의 관찰을보고 할 가능성이 더 높습니다. 이것은 데이터와 결과 맵을 편향시킬 수 있습니다. 예를 들어, 해양 야생 생물에 관한 시민 과학 프로젝트는 돌고래 나 고래와 같은 카리스마 종에 대한 더 많은 보고서를받을 수 있지만 카리스마 넘치는 종은 덜보고됩니다.
시민 과학 데이터 및지도의 편견을 줄이려면 신중한 계획, 데이터 검증 및 분석이 필요합니다. 연구원들은 서로 다른 영역과 그룹의 적절한 표현을 보장하기 위해 계층화 된 샘플링 전략을 고려해야합니다. 데이터 품질 관리 조치는 오류 또는 불일치를 식별하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 데이터 및 맵의 잠재적 편향 및 한계에 대해 투명하고 적절한 시각화 기술을 사용하여 편향의 영향을 완화하는 것이 중요합니다.
