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Datenqualität-Pack

Die Datenqualität ist im Bereich Citizen Science entscheidend - Eine Reihe von Funktionen stehen dazu für Projekte bereit.

Um eine hohe Datenqualität in ihrem Citizen Science Projekt zu unterstützen haben wir verschiedene Werkzeuge in die Plattform integriert, die von Feedback-Optionen über das Hervorheben von guten Beobachtungen bis hin zu der Möglichkeit, UserInnen als Daten-Moderatoren aktiv mithelfen zu lassen reichen.

Eine hohe Datenqualität ist ein wichtiges Prinzip in einem Citizen Science Projekt. Mit dem SPOTTERON Datenqualität Pack bündeln wir eine Reihe von Features, die darauf abzielen, das Qualitätslevel der gesammelten Daten zu erhöhen und die UserInnen bei der Eingabe von Daten zu unterstützen. Neben den Funktionen selbst ist auch das Design und die Struktur des Eingabe-Dialogs essenziell um Eingabefehler zu vermeiden und die Citizen Scientists gut durch die Eingabeoptionen zu führen. 

Das Datenqualität Pack von SPOTTERON besteht aus den folgenden Erweiterungen:

SPOTTERON FeatureIcon DataQuality EditMode

Edit Modus

UserInnen können ihre eigenen Eingaben auch nach dem Absenden eines Eintrags im Edit Modus der App korrigieren. In Verbindung mit dem Feedback mittels Kommentare und dem Daten-Flagging von Beiträgen durch die Community können so von den UserInnen selbst fehlerhafte Daten kontrolliert und nachgebessert werden.

SPOTTERON FeatureIcon DataQuality UserRoles

User-Rollen

Mit dem User-Rollen Feature der Citizen Science Plattform können das Projekt-Team erfahrene UserInnen zu Daten-ModeratorInnen ernennen. Die mit Moderationsrechten ausgestatteten UserInnen können direkt in der Citizen Science App des Projekts Einträge editieren und Daten richtigstellen. Dabei bliebt alles transparent - die AutorInnen von korrigierten Spots werden im eigenen Newsfeed auf die Korrektur hingewiesen und als sichtbares Zeichen tragen die ModeratorInnen ein Kronen-Icon bei Ihrem Profilbild. Das Feature lässt sich auch vom Projekt-Team selbst für die eigenen User-Accounts der Teammitglieder nutzen.

SPOTTERON FeatureIcon DataQuality Flagging

Daten-Flagging

Jede/r UserIn kann pro Eintrag in der App eine Daten-Flagge setzen, um das Projekt-Team auf Beiträge hinzuweisen, sei es wegen fehlerhaften Datenangaben oder um auf fragliche Verortungen zu reagieren. Im SPOTTERON Adminitrations-Interface lassen sich die Einträge aus der App nach der Anzahl der Flaggen sortieren um so schnell fragliche Einträge zu adressieren.

SPOTTERON FeatureIcon DataQuality SpotStats

Spot Daten-Visualisierung

In der Detailansicht der Einträge lassen sich für Projekte mit Zahlen-basierenden Eingabefeldern eigene Datenvisualisierungen freischalten, die die Entwicklung eines Ortes in Hinblick auf die Nummernwerte eines Feldes im Lauf der Zeit visualisieren. Neben dem direkten Feedback für die UserInnen in der App, die Veränderung "ihres" eigenen Spot so chronologisch nachvollziehen können, können dadurch auch Ausreißer besser identifiziert und das Verständnis für die Daten erhöht werden.

SPOTTERON FeatureIcon DataQuality OpenData

OpenData Download

Jedes Projekt auf der SPOTTERON Plattform kann sich dazu entscheiden, den eigenen Datensatz als OpenData zu publizieren und die Daten unter einer frei wählbaren Lizenz (z.B. Open Database License ODbL) der Öffentlichkeit zur Verfügung zu stellen. Der Datendownload findet sich bei solchen Open Data Citizen Science Projekten im Hauptmenü der Web-Applikation und kann auch direkt in der Projekt-Homepage verlinkt werden. 

Das Datenqualität Pack ist bereits in allen SPOTTERON Paketen ohne zusätzliche Kosten inkludiert.

Pakete ansehen


Das Datenqualität Pack in der Citizen Science App

Shortnews

  • Die Release Notes der SPOTTERON Plattform sind upgedated, die neue Version 2.9 bringt das neue Feature "validierte Daten", mit dem die ProjektleiterInnen Einträge in der Citizen Science app auf "geprüft" schalten können um einen fixierten Citizen Science Datensatz direkt auf der Plattform zu pflegen.

    Mittwoch, 04 Dezember 2019
  • Vor wenigen Tagen ist wieder der alljährliche Müllreport von Global 2000 erschienen. Die Daten für diesen wurden größtenteils von Citizen Scientists in der auf der SPOTTERON Plattform laufenden Dreckspotz-App geliefert. Mehr dazu in Blog!

    Mittwoch, 27 November 2019