Un type de biais pouvant survenir est le biais d'échantillonnage. . Cela se produit lorsque les données ne sont pas collectées de manière à représenter l’ensemble de la population concernée. Par exemple, si un projet de cartographie repose sur des données collectées par des bénévoles, il est probable que les données seront biaisées vers des zones facilement accessibles ou populaires auprès des bénévoles. Cela peut conduire à des cartes inexactes ou trompeuses.
Un autre type de biais pouvant survenir est le biais de sélection. . Cela se produit lorsque les données ne sont pas collectées de manière à garantir que tous les membres de la population d’intérêt ont une chance égale d’être inclus. Par exemple, si un projet de cartographie s'appuie sur des données collectées par des bénévoles qui sont tous membres d'un groupe particulier, il est probable que les données soient biaisées en faveur de ce groupe. Cela peut conduire à des cartes qui ne sont pas représentatives de l’ensemble de la population.
Enfin, il existe également un risque de biais de l'observateur. . Cela se produit lorsque les personnes qui collectent les données sont influencées par leurs propres croyances ou attentes. Par exemple, si un volontaire collecte des données sur la répartition d’une espèce particulière, il sera plus susceptible d’enregistrer les observations de cette espèce dans les zones où il s’attend à la trouver. Cela peut conduire à des cartes inexactes ou trompeuses.
Il est important d’être conscient des biais potentiels qui peuvent survenir lors de l’utilisation de données scientifiques citoyennes à des fins de cartographie, et de prendre des mesures pour minimiser ces biais. Une façon d’y parvenir consiste à utiliser un plan d’échantillonnage stratifié, qui garantit que tous les membres de la population d’intérêt ont une chance égale d’être inclus dans les données. Une autre façon de minimiser les biais consiste à utiliser une conception d’étude en double aveugle, dans laquelle les personnes qui collectent les données ne connaissent pas l’objectif de l’étude.
En prenant ces mesures, il est possible d’utiliser les données de la science citoyenne pour créer des cartes précises et fiables qui peuvent être utilisées pour éclairer la prise de décision et améliorer notre compréhension du monde qui nous entoure.
Voici quelques exemples spécifiques de la façon dont les biais peuvent apparaître dans les cartes réalisées à partir de données scientifiques citoyennes :
* Une carte de la répartition d'une espèce particulière peut être biaisée vers les zones facilement accessibles aux volontaires, ou vers les zones où l'espèce est connue pour être présente. Cela pourrait donner la fausse impression que l’espèce est plus répandue qu’elle ne l’est en réalité.
* Une carte de la qualité de l'air ou de l'eau peut privilégier les zones où les gens vivent ou travaillent, ou les zones où se trouvent des sources de pollution connues. Cela pourrait donner la fausse impression que la qualité de l’air ou de l’eau dans ces zones est pire qu’elle ne l’est en réalité.
* Une carte de répartition d'une maladie particulière peut être biaisée vers les zones où il y a plus d'hôpitaux ou de cliniques, ou vers les zones où les gens sont plus susceptibles de rechercher des soins médicaux. Cela pourrait donner la fausse impression que la maladie est plus répandue dans ces régions qu’elle ne l’est en réalité.
Il est important d’être conscient des biais potentiels qui peuvent survenir lors de l’utilisation de données scientifiques citoyennes à des fins de cartographie, et de prendre des mesures pour minimiser ces biais. Ce faisant, il est possible de créer des cartes précises et fiables qui peuvent être utilisées pour éclairer la prise de décision et améliorer notre compréhension du monde qui nous entoure.
