Citizen science-projecten zijn vaak afhankelijk van vrijwilligers om gegevens te verzamelen en aan te dragen, wat vooroordelen in de resulterende kaarten kan introduceren. Hier zijn een paar manieren waarop vooringenomenheid zich kan manifesteren in kaarten die zijn gemaakt met burgerwetenschappelijke gegevens:

Samplingbias :Het is waarschijnlijker dat burgerwetenschappers gegevens verzamelen op gebieden die voor hen gemakkelijk toegankelijk, veilig of vertrouwd zijn. Dit kan leiden tot oververtegenwoordiging van bepaalde gebieden en ondervertegenwoordiging van andere, wat resulteert in vertekende kaarten. Een burgerwetenschappelijk project over het waarnemen van vogels zou bijvoorbeeld meer gegevens kunnen hebben uit stedelijke gebieden waar mensen eerder vogels zien en rapporteren, terwijl plattelandsgebieden ondervertegenwoordigd zijn.

Participatievooroordeel :De demografische gegevens van burgerwetenschappers kunnen ook vooroordelen in kaarten introduceren. Als bepaalde groepen eerder zullen deelnemen aan burgerwetenschappelijke projecten, zullen hun perspectieven en ervaringen oververtegenwoordigd zijn in de gegevens. Als een burgerwetenschappelijk project over waterkwaliteit bijvoorbeeld voornamelijk wordt uitgevoerd door huiseigenaren, kunnen de gegevens de zorgen en prioriteiten van die specifieke groep weerspiegelen, terwijl de ervaringen van huurders of mensen die in verschillende soorten woningen wonen over het hoofd worden gezien.

Observatiebias :Burgerwetenschappers kunnen verschillende niveaus van expertise en ervaring hebben in het observeren en vastleggen van gegevens, wat kan leiden tot variabiliteit in de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegevens. Dit kan vooroordelen in kaarten introduceren, vooral als de gegevens niet zorgvuldig worden gefilterd of gevalideerd. Een burgerwetenschappelijk project over plantensoorten kan bijvoorbeeld verkeerde identificaties of onvolledige waarnemingen bevatten, wat de nauwkeurigheid van de resulterende verspreidingskaarten zou kunnen beïnvloeden.

Rapportagebias :Burgerwetenschappers zullen waarschijnlijk eerder bepaalde soorten observaties rapporteren dan andere, opzettelijk of onopzettelijk. Dit kan de gegevens en de resulterende kaarten vertekenen. Een burgerwetenschappelijk project over zeedieren zou bijvoorbeeld meer meldingen kunnen ontvangen van charismatische soorten zoals dolfijnen of walvissen, terwijl minder charismatische soorten ondergerapporteerd worden.

Het verminderen van vooringenomenheid in burgerwetenschappelijke gegevens en kaarten vereist een zorgvuldige planning, gegevensvalidatie en analyse. Onderzoekers moeten gestratificeerde steekproefstrategieën overwegen om een ​​adequate vertegenwoordiging van verschillende gebieden en groepen te garanderen. Maatregelen voor gegevenskwaliteitscontrole kunnen helpen bij het identificeren en corrigeren van fouten of inconsistenties. Het is ook belangrijk om transparant te zijn over mogelijke vooroordelen en beperkingen in de gegevens en kaarten, en om geschikte visualisatietechnieken te gebruiken om de effecten van vooroordelen te verzachten.