Citizen Science Datenanalyse Toolkit

Wenn ein Projekt Daten in einer Citizen Science App mit Bürger:innenbeteiligung sammelt, besteht oft ein zusätzlicher Bedarf, diese Daten genauer zu interpretieren oder zu analysieren. Da die Anzahl der Beiträge in einem erfolgreichen Citizen Science-Projekt oft schnell in die Höhe schnellt, kann dies eine zeitaufwändige und herausfordernde Aufgabe sein. Vor allem, wenn die Daten nicht nur auf Zahlen oder Button-Auswahl beruhen, sondern auch auf Bildern oder geschriebenem Text. Hierbei müssen oft tausende von Spots analysiert oder überprüft werden.

Citizen Science soll aber nicht nur aus Sammeln von Daten bestehen. Neben Community- und Kommunikationsaktivitäten nutzen alle Apps auf der SPOTTERON-Plattform eine breite Palette interaktiver Funktionen des "Community Packs"; Die Einbeziehung von Citizen Scientists in weitere Datenanalysen kann ein integratives und effektives Unterfangen sein. Für solche Zwecke haben wir ein einzigartiges und innovatives Toolkit entwickelt, das es Teilnehmern der Citizen Science App ermöglicht, sich einzuloggen und bei der erweiterten Datenanalyse wie Größenmessungen oder Farbreferenzen zu helfen.
Citizen Science Data Analysis Toolkit on Laptop

Citizen Science Datenanalyse zusammen mit der Community

Das zunächst im SpiderSpotter Citizen Science Projekt eingesetzte SPOTTERON Datenanalyse Toolkit besteht aus einem erweiterbaren stabilen Framework für eine einfach zu bedienende Softwareanwendung, die mit der Citizen Science App eines Projekts verbunden ist. Gesammelte Daten aus der Citizen Science App fließen live in den Datensatz des Toolkits ein und stehen dort den Teilnehmern zur Analyse zur Verfügung.

Citizen Scientists, Schulklassen oder auch Personen, die nicht an der Citizen Science App teilnehmen, können sich einloggen und verschiedene projektspezifische Tools auf das Bild eines Spots anwenden. Benutzer:innen können z.B. Messungen vornehmen, oder Farbinformationen von einem Schmetterling oder einer Blume extrahieren, die von einem App-Benutzer:innen auf dem Foto angezeigt werden. Nachdem ein Bild von einem/einer  Benutzer:in analysiert wurde, werden die hinzugefügten Daten beim Senden gespeichert und das nächste Datenobjekt mit dem dazugehörigen Bild geladen. Die hinzugefügten Daten stehen dem Forschungsteam des Projekts als Download zur Verfügung und können mit dem Datenexport aus der SPOTTERON Citizen Science App verknüpft werden.

Das Data Analysis Toolkit wurde entwickelt, um Benutzer:innen eine kurzweilige Erfahrung zu bieten, indem es das Hinzufügen von Daten zu Citizen Science-Beiträgen einfach und unterhaltsam macht. Die analysierten Daten stehen auch als CSV-Datei für eigene Beiträge in der Citizen Science App zum Download bereit. Dadurch können Citizen Scientists und Gruppen oder Schulklassen zunächst Beobachtungen in einer App sammeln, dann die Daten analysieren und mit ihnen arbeiten, die Daten für ihre App-Beiträge herunterladen und ihren eigenen wissenschaftlichen Workflow erstellen.

SPOTTERON Citizen Science Data Analysis Toolkit: Workflow Graph

Maßgeschneiderte Tools für Citizen Science Projekte

Die Schnittstelle des Datenanalyse-Toolkits ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Tools auf Projektbasis. Getreu dem SPOTTERON-Geist einer kollaborativen Umgebung zwischen Citizen-Science-Projekten können alle bereits verfügbaren Tools von einem neuen Projekt ohne zusätzliche Entwicklungskosten verwendet werden. Neue Tools für Messungen und Crowd-basierte Datenanalyse können von unserem Team entwickelt und für Ihr Citizen Science-Projekt erstellt werden. Beispiele für Tools aus Live-Citizen Science-Projekten sind:

 

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Größenmessungen

Interaktive Lineale im Bild von Citizen Science-Datenbeiträgen mit automatischer Längenberechnung anhand einer "In-Picture"-Referenz.
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Farbextraktor

Polygonale Formzeichnung und Maskierung von Bildbereichen mit automatischer RGB-Mittelwertextraktion der umgebenen Pixel.
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Qualität-Feedback

Schnelle Überprüfung der Bildqualität mit Überspringoption zum Erkennen von verschwommenen oder unbrauchbaren Bildern im Datensatz der Citizen Science App.

 

Wir können die Auswahl der verfügbaren Tools in der Schnittstelle des Datenanalyse-Toolkits jederzeit um neue Messmethoden oder neue innovative Möglichkeiten erweitern, um mit Citizen Science-basierten Daten zu arbeiten. Für projektspezifische Funktionserweiterungen mit neuen Tools steht unser Entwicklungsteam gerne zur Verfügung.

 

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Einbettbar und bereits für die Verwendung in der citizen Science Website

Das Datenanalyse-Toolkit kann direkt in die Website des Citizen Science-Projekts eingebettet werden und bietet so einen einfachen Zugang für alle, die sich für das Thema des Projekts interessieren. Durch die direkte Integration in die Homepage des Projekts kann der Link zum Datenanalyse-Toolkit auch über Nachrichten, soziale Medien oder einen Newsletter geteilt werden.

Erweiterbare Datenanalyse für alle Citizen Science Projekte

Das Framework für das Datenanalyse-Tool wurde von Anfang an mit Blick auf die Wiederverwendbarkeit entwickelt. Citizen Science-Projekte, die die Möglichkeiten der Crowd-basierten Datenanalyse nutzen wollen, können auf das stabile Framework des Toolkits aufbauen, ohne die Entwicklung der zugrunde liegenden Software erneut finanzieren zu müssen – die einzigen anfallenden Kosten sind lediglich für die Entwicklung neuer Tools, sowie der Laufzeit- und Wartungsgebühren. Dies ermöglicht es Projekten ihre eigenen Tools in den Software-Baukasten einzubringen und die Anzahl der verfügbaren Werkzeuge für alle anderen Projekte auf der Plattform zu erweitern. Mit mehr Optionen und Funktionen kann das Datenanalyse-Toolkit eine breitere Palette von Citizen Science-Daten verarbeiten und den Teilnehmern neue Möglichkeiten bieten, beim Forschungsprojekt mitzuwirken.

Citizen Science Data Analysis Tool Preview

Gemeinsam mit der App-Community Spinnen messen

Im Fall des SpiderSpotter Projects werden Fotos von Spinnenarten aus den Datenpunkten der Citizen Science App in der Oberfläche des Data Analysis Toolkits zur Messung von Größen und Farben zur Verfügung gestellt. Die Teilnehmer können eine Referenzlänge für den Körper der Spinne und einen im Bild platzierten Alltagsgegenstand oder Lineal erstellen. Die Körperlänge der Spinne wird dann automatisch vom Toolkit berechnet und in der Datenbank gespeichert. In einer zweiten Messung können Benutzer:innen eine Polygonform um den Körper der Spinne zeichnen. Das Toolkit berechnet automatisch den durchschnittlichen Farbwert der Spinne in RGB. Das SpiderSpotter-Projekt bindet Schulklassen direkt in Citizen Science ein, sodass sie ihre eigenen Daten exportieren und eigene Analysen durchführen können.

Crowd-basierte Datenanalyse als Kollaborationsplattform

Mit dem Datenanalyse-Toolkit können Citizen-Science-Projekte noch einen Schritt weiter gehen und Citizen Scientists in die Datenerhebung und die Arbeit mit den Daten einbinden. Die Teilnehmer können Messungen mithilfe einer intuitiven und benutzerfreundlichen Oberfläche durchführen.

Wenn Sie daran interessiert sind, das Datenanalyse-Toolkit in Ihr Citizen Science-Projekt zu integrieren, wenden Sie sich bitte an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

Shortnews

  • Sommerliche Exkursionen sind ausgezeichnete Gelegenheiten, die Natur in ihrer ganzen Pracht zu beobachten. Von der phänologischen Entwicklung von Zeigerpflanzen für Projekte wie Climate Watch Australia oder den ZAMG Naturkalender, bis hin zu Säugetierbeobachtungen in Kenia über die MAKENYA App – es gibt viele unterschiedliche Wissenschaftsbereiche, in denen sowohl Bürger als auch Wissenschaftler wertvolle wissenschaftliche Daten über die SPOTTERON-Apps sammeln können währen sie unterwegs sind. Lesen Sie mehr im Citizen Science Blog.

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  • Unsere Projektpartner Agroscope Schweiz und Catta haben soeben einen Meilenstein verkündet: Im Citizen Science Projekt Beweisstück Unterhose haben dieses Frühjahr über tausend Personen Unterhosen und Teebeutel vergraben um so mehr über die Beschaffenheit des Bodes herauszufinden. Nun ist es soweit, die Teilnehmer graben ihre vergrabenen Testobjekte wieder aus um sie ins Labor zu schicken und zu untersuchen. Lesen Sie mehr dazu im Citizen Science Blog!

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