一个用于从Facebook收集生物多样性数据的协议

科学领域:

• 生物多样性研究的研究.
• 公民科学是公民科学.
• 数据科学是数据科学.

背景情况:

• 社区科学平台增加了生物多样性数据,但物种分布的知识仍然不完整.
• 社交媒体数据为弥合全球生物多样性知识差距提供了一个潜在的解决方案.
• 目前收集社交媒体生物多样性数据的现有方法缺乏标准化.

研究的目的:

• 从可访问的Facebook群组中提取物种分布记录的标准化方法的设计和介绍.
• 解决缺乏在生物多样性研究中利用社交媒体数据的实际指导方针的问题.
• 通过孟加拉国的案例研究来证明这种方法的实用性.

主要方法:

• 开发了一个三步框架:组选择,数据提取和地理引用.
• 该方法涉及对关键词进行结构化,搜索物种照片和地理引用位置.
• 在整个提取过程中都遵循了数据隐私和数据保护的保障措施.

主要成果:

• 从孟加拉国Facebook群组中提取了967个物种的近45,000个独特的地理引用记录.
• 观察到每种物种平均有27个记录.
• 12%的数据涉及危物种,并获得了56种数据缺陷物种的数据.

结论:

• 当使用标准化方法仔细收集社交媒体数据时,可以显著减少全球生物多样性知识差距.
• 拟议的框架为研究人员提供了一种实用的方法,以获取有价值的生物多样性信息.
• 开发用于社交媒体生物多样性数据提取和解释的自动化工具是关键的研究重点.