Para gestionar y conservar los ecosistemas naturales, es fundamental saber cómo cambia la biodiversidad. Como una de esas preguntas, es importante saber si estamos ganando o perdiendo especies. Sin embargo, obtener medidas fiables para estudiar esto es una tarea compleja.. Los investigadores pueden recopilar datos durante los viajes de campo, pero diferentes iniciativas, como los programas de ciencia ciudadana, también proporcionan una gran cantidad de datos. Sin embargo, para garantizar que las mediciones sean confiables, las muestras deben ser representativas del mundo real.no representativos, están sesgados.
En su estudio, los científicos de iDiv, UL y MLU demostraron que un sesgo puede cambiar drásticamente las mediciones del cambio de biodiversidad. Se centraron en el llamado sesgo de selección de sitios, donde los sitios de muestreo no se seleccionan de manera representativa. Por ejemplo, siSi una persona desea saber cómo está cambiando la cantidad de especies de mariposas en el área durante los próximos diez años, es probable que esta persona no elija un lugar típico y promedio, como un pequeño prado detrás de un supermercado. En su lugar, un lugar comoun claro en el parque puede parecer adecuado. Por lo tanto, el sitio de muestreo está sesgado hacia donde se pueden encontrar muchas especies de mariposas. Este es el sesgo de selección del sitio.
El sesgo de selección del sitio puede amplificar o incluso revertir las tendencias
Usando una simulación por computadora, los científicos demostraron que este sesgo puede llevar a conclusiones falsas sobre cómo cambia la biodiversidad. "Si medimos la biodiversidad en lugares que tienen inusualmente muchas especies, los principios estadísticos sugieren que es más probable que observemos una caída en el número de especies.con el tiempo ", dijo el primer autor, el Dr. Andrea Mentges de iDiv y UL. La elección sesgada de dónde tomar las muestras puede manipular los datos recopilados e incluso llevar a conclusiones erróneas". Descubrimos que el sesgo de selección del sitio puede incluso hacer que nuestras mediciones apunten aen la dirección equivocada: mientras que, por ejemplo, en realidad estamos ganando especies, nuestras mediciones sugerirían falsamente que el número de especies disminuye. Esto deja en claro lo importante que es elegir sitios de muestreo representativos ".
Los científicos analizaron cuán generalizados están los sesgos de selección de sitios y descubrieron que pueden ocurrir potencialmente en muchas fuentes de datos, como los datos recopilados por museos, parques nacionales, científicos ciudadanos e investigadores académicos. Si el sesgo de selección de sitiosEl efecto de las mediciones depende del propósito de la recolección. Los datos sobre las mariposas contadas en el parque local aún pueden ser informativos, dijo Andrea Mentges: "Estos datos se pueden utilizar para averiguar si una determinada especie de mariposa todavía se puede encontrar en elárea o si nuevas especies están inmigrando. Pero si lo usamos para averiguar si el número de mariposas está aumentando o disminuyendo en el paisaje circundante, podríamos estar equivocados ".
Es más probable que los científicos ciudadanos elijan lugares 'interesantes'
Para su estudio, los científicos también analizaron 44 iniciativas de ciencia ciudadana. En muchos programas, a los participantes se les permitió elegir los sitios ellos mismos. Esta selección gratuita de sitios puede generar un sesgo, dependiendo en gran medida de la capacitación que recibieron los participantes. Andrea Mentgesdijo: "Suponemos que si a las personas no se les dice explícitamente que es importante elegir un sitio 'normal', siempre tenderán a elegir un lugar 'interesante'. Por eso creemos que estos programas pueden ser potencialmente problemáticos cuando no hay-capacitación personal o instrucciones disponibles en línea que también se centran en la selección del sitio "
En Alemania, este tipo de formación no es muy común en las iniciativas de ciencia ciudadana. Aunque hay material informativo disponible para los participantes interesados, esto no siempre puede evitar un sesgo en la selección del sitio, por ejemplo, cuando se anima a los participantes a buscar prados y flores.ricas en el camino por sus observaciones. "Estas son grandes iniciativas que recopilan una gran cantidad de datos útiles", dijo Andrea Mentges. "Pero puede no ser adecuado para algunas preguntas de investigación, por ejemplo, si el número de ciertas especies de mariposas comoel pequeño caparazón de tortuga sube o baja en general ". Sin embargo, tales sesgos en la selección de sitios se pueden prevenir fácilmente. El profesor Dr. Jonathan Chase, jefe del grupo de síntesis de biodiversidad en iDiv y profesor en MLU, dijo:" La forma más objetiva seríasea utilizar esquemas de selección de sitios sistemáticos y basados en computadora, estos también se aplican cada vez con más frecuencia. Pero siempre hay una delgada línea entre la precisión científica y la viabilidad práctica. Y, por supuesto, la ciencia ciudadanalos programas deben su existencia a la motivación de los muchos voluntarios que contribuyen con sus datos ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Centro Alemán para la Investigación Integrativa de la Biodiversidad iDiv Halle-Jena-Leipzig . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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