Biais d'échantillonnage :Les scientifiques citoyens peuvent être plus susceptibles de collecter des données dans des zones qui leur sont facilement accessibles, sûres ou familières. Cela peut conduire à une surreprésentation de certaines zones et à une sous-représentation d’autres, ce qui donne lieu à des cartes biaisées. Par exemple, un projet de science citoyenne sur l’observation des oiseaux pourrait disposer de davantage de données provenant des zones urbaines où les gens sont plus susceptibles de voir et de signaler des oiseaux, alors que les zones rurales sont sous-représentées.
Biais de participation :Les caractéristiques démographiques des scientifiques citoyens peuvent également introduire des biais dans les cartes. Si certains groupes sont plus susceptibles de participer à des projets de science citoyenne, leurs perspectives et expériences seront surreprésentées dans les données. Par exemple, si un projet de science citoyenne sur la qualité de l’eau est principalement mené par des propriétaires, les données peuvent refléter les préoccupations et les priorités de ce groupe spécifique, tout en négligeant les expériences des locataires ou des personnes vivant dans différents types de logements.
Biais d'observation :Les scientifiques citoyens peuvent avoir différents niveaux d'expertise et d'expérience dans l'observation et l'enregistrement des données, ce qui peut entraîner une variabilité dans la qualité et l'exactitude des données. Cela peut introduire des biais dans les cartes, surtout si les données ne sont pas soigneusement filtrées ou validées. Par exemple, un projet de science citoyenne sur les espèces végétales peut inclure des erreurs d’identification ou des observations incomplètes, ce qui pourrait affecter l’exactitude des cartes de répartition obtenues.
Biais de déclaration :Les scientifiques citoyens peuvent être plus susceptibles de rapporter certains types d'observations plutôt que d'autres, intentionnellement ou non. Cela peut biaiser les données et les cartes résultantes. Par exemple, un projet de science citoyenne sur la faune marine pourrait recevoir davantage de signalements d’espèces charismatiques comme les dauphins ou les baleines, alors que les espèces moins charismatiques seraient sous-estimées.
Réduire les biais dans les données et les cartes de la science citoyenne nécessite une planification, une validation et une analyse minutieuses des données. Les chercheurs doivent envisager des stratégies d’échantillonnage stratifié pour garantir une représentation adéquate des différentes zones et groupes. Les mesures de contrôle de la qualité des données peuvent aider à identifier et à corriger les erreurs ou les incohérences. Il est également important de faire preuve de transparence quant aux biais et limitations potentiels des données et des cartes, et d'utiliser des techniques de visualisation appropriées pour atténuer les effets des biais.
