Knowledge gap and conditional receptivity: why tree and forest professionals underutilize citizen science for quarantine pest detection in France
Eine Umfrage unter 101 französischen Experten aus dem Bereich Wald und Forstwirtschaft zeigt, dass diese zwar über unterschiedliche Kenntnisstände bezüglich regulierter Schädlinge verfügen und Citizen-Science-Plattformen als Informationsquelle schätzen, diese Werkzeuge jedoch für die aktive Meldung unternutzen, wobei sie eine größere Empfänglichkeit für die Überwachung etablierter Arten als für die Früherkennung von Quarantäneschädlingen aufweisen.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung eines Preprints, das nicht peer-reviewed wurde. Dies ist kein medizinischer Rat. Treffen Sie keine Gesundheitsentscheidungen auf Grundlage dieses Inhalts. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich die Wälder und Stadtparks der Welt als riesige, lebendige Bibliotheken vor. Diese Bibliotheken werden von unsichtbaren Invasoren angegriffen: winzigen Käfern und hinterlistigen Pilzen, die als blinde Passagiere auf Schiffen und Flugzeugen aus anderen Ländern einschleppen werden. Wenn diese Eindringlinge erst einmal Fuß gefasst haben, können sie ganze Abschnitte der Bibliothek auslöschen, was zum Absterben von Bäumen und zum Kollaps ganzer Ökosysteme führt. Um dies zu verhindern, haben Wissenschaftler und staatliche Wächter ein strenges Regelwerk namens „Biosicherheit“. Ihre Aufgabe ist es, diese neuen Invasoren in dem Moment zu entdecken, in dem sie eintreffen – wie ein Türsteher im Club, der Ausweise kontrolliert –, damit sie rausgeworfen werden können, bevor sie Ärger verursachen.
Doch es gibt ein Problem: Es gibt zu viele Bäume und nicht genug Türsteher. Hier kommt die „Citizen Science“ (Bürgerwissenschaft) ins Spiel. Denken Sie an das als ein riesiges, globales Spiel von „Wo ist Waldo?“, bei dem normale Menschen – Gärtner, Wanderer und sogar Kinder – ihre Handys benutzen, um Fotos von Käfern zu machen und sie auf eine gemeinsame Karte hochzuladen. Die Idee ist: Wenn Millionen von Augen wachsam sind, könnten sie die Bösewichte entdecken, bevor die offiziellen Wächter es tun. Aber hier stellt sich die große Frage: Vertrauen die eigentlichen Baum-Experten (die professionellen Türsteher) dieser Crowdsourced-Karte? Glauben sie, dass normale Menschen tatsächlich die gefährlichen Käfer entdecken können, oder sehen sie darin nur einen unordentlichen Haufen falscher Vermutungen?
Dieses Paper taucht genau in dieses Geheimnis in Frankreich ein. Die Forscher wollten wissen, ob die Menschen, die Bäume und Wälder verwalten, diese Citizen-Science-Apps tatsächlich nutzen, um Schädlinge zu entdecken, oder ob sie sie einfach ignorieren. Sie befragten 101 Fachleute, die von Stadtparkverwaltern bis hin zu Forstaufsehern reichten, um zu sehen, was sie über gefährliche Käfer wissen und ob sie ein Foto einer fremden Person akzeptieren würden, um einen Baum zu retten.
Die großen Erkenntnisse: Eine Einbahnstraße
Die Studie zeigt eine kuriose Einbahnstraße in der Art und Weise auf, wie diese Fachleute Technologie nutzen. Etwa die Hälfte der Baum-Experten (50 von 101) gab an, Citizen-Science-Plattformen wie iNaturalist zu nutzen. Sie nutzen sie jedoch fast ausschließlich als Bibliothek, nicht als Briefkasten.
Stellen Sie sich einen Detektiv vor, der es liebt, die Polizeiberichte anderer Leute zu lesen, aber selbst nie einen Bericht schreibt. Genau das machen diese Fachleute. Sie loggen sich ein, um zu prüfen, wo ein bestimmter Käfer gesehen wurde, oder um ein seltsames Insekt zu identifizieren, das sie gefunden haben. Sie „konsumieren“ die Daten. Sie „tragen“ jedoch fast nie eigene Beobachtungen bei. Nur etwa ein Viertel der Nutzer gab an, jemals eigene Beobachtungen hochzuladen. Selbst die Experten, deren gesamter Job die Jagd nach diesen Schädlingen ist, posten ihre Funde nicht auf diesen öffentlichen Apps. Sie bewahren ihre Entdeckungen in einem privaten Aktenschrank auf, anstatt sie mit der Menge zu teilen.
Der „Leicht-zu-Sehen“-Bias
Das Paper fand auch heraus, dass diese Fachleute einen sehr spezifischen Filter dafür haben, was sie als „gute“ Citizen Science betrachten. Es kommt ganz darauf an, wie leicht ein Käfer zu entdecken ist.
Die Forscher fragten die Experten: „Wenn Sie ein Foto eines Käfers in einer App sehen würden, würden Sie den Daten vertrauen?“ Die Antwort war ein entschiedenes „Es kommt auf den Käfer an“.
- Die leichten Ziele: Wenn der Käfer groß, bunt oder verursacht offensichtliche Schäden (wie ein Nachtfalter, der das Laub braun färbt), vertrauen die Experten den Daten viel eher. Sie denken: „Sicher, eine normale Person könnte das erkennen.“
- Die hinterlistigen Ziele: Wenn der Käfer winzig ist, wie ein normales Blatt aussieht oder ein Quarantäne-Schädling ist, der noch gar nicht im Land angekommen ist, sind die Experten skeptisch. Sie befürchten, dass normale Leute ihn übersehen oder ihn mit etwas Harmlosem verwechseln könnten.
Dies erzeugt eine „bedingte Rezeptivität“. Die Fachleute sind bereit, Citizen Science als Werkzeug zu nutzen, aber nur, wenn das Ziel leicht zu identifizieren ist. Sie sind noch nicht davon überzeugt, dass die Menge ihnen helfen kann, die heimtückischen, gefährlichen Schädlinge zu finden, die ein geschultes Auge erfordern.
Die Wissenslücke
Es gab noch eine weitere Überraschung bezüglich dessen, was die Experten tatsächlich wissen. Die Studie teilte die Befragten in zwei Gruppen auf: „SORE-Experten“ (offizielle Regierungsagenten, deren Aufgabe die Jagd auf regulierte Schädlinge ist) und alle anderen (Baumpfleger, Parkmanager usw.).
Die offiziellen Experten wussten Bescheid. Sie konnten die gefährlichen, unter Quarantäne stehenden Käfer korrekt identifizieren und kannten die Regeln dazu. Aber die anderen Fachleute? Sie waren weitgehend im Dunkeln. Sie wussten zwar über die Käfer Bescheid, die bereits Probleme in ihren Städten verursachten (wie die Eichenprozessionsspinner, die die Haut jucken lassen), aber sie wussten wenig über die strengen Quarantäneregeln oder die Schädlinge, die noch gar nicht eingetroffen sind.
Dies deutet auf eine große Lücke im System hin. Die Menschen, die jeden Tag durch die Wälder und Parks gehen, könnten die Ersten sein, die einen neuen Eindringling sehen, aber sie wissen nicht immer, welcher Eindringling derjenige ist, den sie der Regierung melden müssen.
Das Urteil
Was bedeutet das also alles? Das Paper legt nahe, dass Citizen Science zwar eine mächtige Idee ist, aber bei den Fachleuten noch nicht vollends angekommen ist. Die Experten wissen, dass die Apps existieren, und finden sie nützlich, um Informationen nachzuschlagen, aber sie haben sie noch nicht als Weg zur Datenweitergabe in ihren Arbeitsalltag integriert.
Die Autoren sagen nicht, dass dies ein Scheitern ist, aber sie weisen auf eine verpasste Chance hin. Wenn die Fachleute ihre eigenen Funde hochladen würden, würde die „Menge“ zu einem viel mächtigeren Frühwarnsystem werden. Aber im Moment steckt das System in einer Schleife fest, in der die Profis nur die Notizen der Menge lesen, statt ihre eigenen zu schreiben. Das Paper kommt zu dem Schluss, dass wir für die wahre Wirksamkeit der Citizen Science bei der Bekämpfung von Waldschädlingen herausfinden müssen, wie wir diese beschäftigten Fachleute dazu bringen können, der Menge genug zu vertrauen, um auch ihre eigenen Beobachtungen zu teilen – insbesondere für die kniffligen, schwer zu entdeckenden Käfer, die frühzeitig erfasst werden müssen.
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