Knowledge gap and conditional receptivity: why tree and forest professionals underutilize citizen science for quarantine pest detection in France
101 फ्रांसीसी वृक्ष और वन पेशेवरों के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि जबकि वे विनियमित कीटों के बारे में ज्ञान के विभिन्न स्तर रखते हैं और सूचना के लिए नागरिक विज्ञान प्लेटफार्मों को महत्व देते हैं, वे सक्रिय रिपोर्टिंग के लिए इन उपकरणों का कम उपयोग करते हैं, जो क्वारंटाइन कीटों के प्रारंभिक पता लगाने की तुलना में स्थापित प्रजातियों की निगरानी के लिए अधिक ग्रहणशीलता दिखाते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि दुनिया के जंगल और शहर के पार्क विशाल, जीवित पुस्तकालय हैं। ये पुस्तकालय अदृश्य आक्रमणकारियों के हमले के घेरे में हैं: छोटे कीड़े और चालाक कवक (फंगस) जो जहाजों और विमानों के जरिए दूसरे देशों से यहाँ पहुँच गए हैं। यदि इन आक्रमणकारियों ने अपनी पैठ बना ली, तो वे पुस्तकालय के पूरे हिस्सों को खत्म कर सकते हैं, जिससे पेड़ मर सकते हैं और पारिस्थितिकी तंत्र (इकोसिस्टम) ढह सकता है। इसे रोकने के लिए, वैज्ञानिकों और सरकारी रक्षकों के पास एक सख्त नियम पुस्तिका है जिसे "बायोसिक्योरिटी" (जैव सुरक्षा) कहा जाता है। उनका काम नए आक्रमणकारियों को उनके आगमन के क्षण में ही पहचानना है, जैसे कि कोई क्लब का बाउंसर आईडी चेक कर रहा हो, ताकि उन्हें परेशानी पैदा करने से पहले ही बाहर निकाला जा सके।
लेकिन एक समस्या है: पेड़ बहुत अधिक हैं और बाउंसर बहुत कम। यहीं पर "सिटिजन साइंस" (नागरिक विज्ञान) काम आता है। इसे "वेरेज़ वॉल्डो?" (Where's Waldo?) के एक विशाल, वैश्विक खेल के रूप में सोचें, जहाँ आम लोग—माली, हाइकर और यहाँ तक कि बच्चे भी—अपने फोन का उपयोग करके कीड़ों की तस्वीरें खींचते हैं और उन्हें एक साझा मानचित्र पर अपलोड करते हैं। विचार यह है कि यदि लाखों आँखें निगरानी कर रही हैं, तो वे आधिकारिक रक्षकों से पहले बुरे लोगों को पकड़ सकती हैं। लेकिन यहाँ एक बड़ा सवाल है: क्या वास्तविक पेड़ विशेषज्ञ (पेशेवर बाउंसर) इस क्राउड-सोर्स किए गए मानचित्र पर भरोसा करते हैं? क्या उन्हें लगता है कि आम लोग वास्तव में खतरनाक कीड़ों को पहचान सकते हैं, या वे इसे गलत अनुमानों का एक ढेर समझते हैं?
यह शोध पत्र इसी सटीक रहस्य की जांच करता है जो फ्रांस में है। शोधकर्ता जानना चाहते थे कि क्या पेड़ों का प्रबंधन करने वाले लोग इन कीटों को पकड़ने के लिए इन सिटिजन साइंस ऐप्स का उपयोग करते हैं, या वे उन्हें अनदेखा कर देते हैं। उन्होंने 101 पेशेवरों का सर्वेक्षण किया, जिनमें शहर के पार्क प्रबंधकों से लेकर वन रक्षकों तक शामिल थे, ताकि यह देखा जा सके कि वे खतरनाक कीड़ों के बारे में क्या जानते हैं और क्या वे एक यादृच्छिक व्यक्ति की फोटो को एक पेड़ बचाने में मदद के रूप में स्वीकार करेंगे।
बड़ी खोज: एक एकतरफा रास्ता
अध्ययन इन पेशेवरों द्वारा तकनीक के उपयोग के तरीके में एक मजेदार, एकतरफा रास्ते को प्रकट करता है। लगभग आधे पेड़ विशेषज्ञों (101 में से 50) ने स्वीकार किया कि वे iNaturalist जैसे सिटिजन साइंस प्लेटफॉर्म का उपयोग करते हैं। लेकिन वे इसका उपयोग लगभग विशेष रूप से एक पुस्तकालय के रूप में करते हैं, न कि एक डाकघर के रूप में।
कल्पना कीजिए कि एक जासूस है जो अन्य लोगों द्वारा लिखी गई पुलिस रिपोर्ट पढ़ने में तो बहुत रुचि रखता है, लेकिन खुद कभी कोई रिपोर्ट नहीं लिखता। ये पेशेवर बिल्कुल यही कर रहे हैं। वे यह देखने के लिए लॉग ऑन करते हैं कि किसी विशिष्ट कीड़े को कहाँ देखा गया है या किसी अजीब कीड़े की पहचान करने में मदद के लिए कि वह क्या है। वे डेटा का "उपभोग" (consume) कर रहे हैं। हालाँकि, वे शायद ही कभी अपना डेटा "योगदान" (contribute) करते हैं। यहाँ तक कि वे विशेषज्ञ जिनका पूरा काम ही इन कीटों की खोज करना है, वे भी अपने निष्कर्षों को इन सार्वजनिक ऐप्स पर पोस्ट नहीं कर रहे हैं। वे अपनी खोजों को भीड़ के साथ साझा करने के बजाय एक निजी फाइलिंग कैबिनेट में रख रहे हैं।
"आसानी से दिखने वाला" पूर्वाग्रह
शोध पत्र ने यह भी पाया कि इन पेशेवरों के पास यह तय करने के लिए एक बहुत ही विशिष्ट फिल्टर है कि "अच्छा" सिटिजन साइंस क्या है। यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि किसी कीड़े को पहचानना कितना आसान है।
शोधकर्ताओं ने विशेषज्ञों से पूछा: "यदि आप किसी ऐप पर किसी कीड़े की फोटो देखते हैं, तो क्या आप उस पर भरोसा करेंगे?" उत्तर था एक स्पष्ट "यह कीड़े पर निर्भर करता है।"
- आसान लक्ष्य: यदि कीड़ा बड़ा, रंगीन है, या स्पष्ट नुकसान पहुँचा रहा है (जैसे कि एक पतंगा जो पेड़ों की पत्तियों को भूरा कर देता है), तो विशेषज्ञ उस डेटा पर भरोसा करने की अधिक संभावना रखते हैं। वे सोचते हैं, "ज़रूर, एक आम व्यक्ति उसे देख सकता है।"
- चालाक लक्ष्य: यदि कीड़ा बहुत छोटा है, एक सामान्य पत्ती जैसा दिखता है, या एक ऐसा क्वारंटाइन कीट है जो अभी तक देश में आया ही नहीं है, तो विशेषज्ञ संशय में रहते हैं। उन्हें डर है कि आम लोग इसे मिस कर देंगे या इसे किसी हानिरहित चीज़ के रूप में समझ लेंगे।
यह एक "सशर्त ग्राह्यता" (conditional receptivity) पैदा करता है। पेशेवर सिटिजन साइंस को एक उपकरण के रूप में उपयोग करने के लिए तैयार हैं, लेकिन केवल तभी जब लक्ष्य पहचानने में आसान हो। वे अभी तक इस बात से आश्वस्त नहीं हैं कि भीड़ उन चालाक, खतरनाक कीटों को खोजने में उनकी मदद कर सकती है जिन्हें पहचानने के लिए प्रशिक्षित नज़र की आवश्यकता होती है।
ज्ञान का अंतर
विशेषज्ञों के बारे में एक और आश्चर्यजनक बात सामने आई। अध्ययन ने उत्तरदाताओं को दो समूहों में विभाजित किया: "SORE विशेषज्ञ" (आधिकारिक सरकारी एजेंट जिनका काम विनियमित कीटों की खोज करना है) और अन्य सभी (आर्बोरिस्ट, पार्क प्रबंधक, आदि)।
आधिकारिक विशेषज्ञ अपने विषय के जानकार थे। वे खतरनाक, क्वारंटाइन किए गए कीड़ों को सही ढंग से पहचान सकते थे और उनके नियमों के बारे में जानते थे। लेकिन अन्य पेशेवर? वे ज्यादातर अंधेरे में थे। वे उन कीड़ों के बारे में जानते थे जो पहले से ही उनके शहरों में समस्या पैदा कर रहे हैं (जैसे कि प्रोसेशनेरी मोथ जो त्वचा में खुजली पैदा करते हैं), लेकिन वे सख्त क्वारंटाइन नियमों या उन कीटों के बारे में ज्यादा नहीं जानते थे जो अभी तक आए ही नहीं हैं।
यह सिस्टम में एक बड़े अंतर का सुझाव देता है। जो लोग हर दिन जंगलों और पार्कों में घूमते हैं, वे नए आक्रमणकारी को देखने वाले पहले व्यक्ति हो सकते हैं, लेकिन वे हमेशा यह नहीं जानते कि कौन सा आक्रमणकारी वह है जिसे उन्हें सरकार को रिपोर्ट करने की आवश्यकता है।
निष्कर्ष
तो, इस सबका क्या अर्थ है? शोध पत्र सुझाव देता है कि हालांकि सिटिजन साइंस एक शक्तिशाली विचार है, लेकिन यह अभी तक पेशेवरों के साथ पूरी तरह से जुड़ा नहीं है। विशेषज्ञ जानते हैं कि ऐप्स मौजूद हैं और जानकारी खोजने के लिए उपयोगी हैं, लेकिन वे इसे डेटा साझा करने के एक तरीके के रूप में अपने दैनिक कार्यप्रवाह (workflow) में पूरी तरह से एकीकृत नहीं कर पाए हैं।
लेखक यह नहीं कहते कि यह एक विफलता है, बल्कि वे एक छूटे हुए अवसर की ओर इशारा करते हैं। यदि पेशेवर अपने स्वयं के निष्कर्ष अपलोड करना शुरू कर दें, तो "भीड़" एक बहुत अधिक शक्तिशाली प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली बन जाएगी। लेकिन अभी, सिस्टम एक ऐसे लूप में फंसा हुआ है जहाँ पेशेवर केवल भीड़ के नोट्स पढ़ रहे हैं, अपने स्वयं के नोट्स लिख नहीं रहे हैं। शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि सिटिजन साइंस को वास्तव में वन कीटों को रोकने में मदद करने के लिए, हमें यह पता लगाने की आवश्यकता है कि हम इन व्यस्त पेशेवरों को भीड़ पर इतना भरोसा करने के लिए कैसे प्रेरित करें कि वे अपने स्वयं के अवलोकन साझा करना शुरू करें, विशेष रूप से उन कठिन, मुश्किल से दिखने वाले कीड़ों के लिए जिन्हें जल्दी पकड़ने की आवश्यकता होती है।
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