The choice of species representation in multi-species aquatic acute-toxicity prediction is constrained by data availability rather than by predictive accuracy
यह पूर्व-पंजीकृत अध्ययन दर्शाता है कि जहाँ प्रजाति संबंधी जानकारी को शामिल करने से जलीय विषाक्तता के अनुमानों में महत्वपूर्ण सुधार होता है, वहीं प्रतिनिधित्व पद्धति का विशिष्ट चयन सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय सटीकता लाभ प्रदान नहीं करता है, जो यह संकेत देता है कि चयन भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन के बजाय डेटा की उपलब्धता और अधिग्रहण लागत द्वारा संचालित होना चाहिए।
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जब कोई रसायन नदी या झील में गिरता है, तो वैज्ञानिकों को यह जानने की आवश्यकता होती है कि वहां रहने वाले जीवों के लिए यह कितना खतरनाक है। मछली, क्रस्टेशिया (कवच वाले जीव) और शैवाल एक ही जहर के प्रति अलग-अलग प्रतिक्रिया देते हैं; एक पदार्थ जो मछली को मार सकता है, वह शायद एक झींगे को बहुत कम परेशान करे। हर एक रसायन का हर एक जीव पर परीक्षण किए बिना इन परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए, शोधकर्ता कंप्यूटर मॉडल बनाते हैं। ये मॉडल डिजिटल प्रयोगशालाओं के रूप में कार्य करते हैं, जो भविष्य का अनुमान लगाने के लिए पिछले प्रयोगों से सीखते हैं। ऐसे मॉडल को बनाने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा यह तय करना है कि अध्ययन किए जा रहे जीव का वर्णन कैसे किया जाए। कंप्यूटर को यह समझने का एक तरीका चाहिए कि ट्राउट (trout) डैफनिया (daphnia) से अलग है, ठीक वैसे ही जैसे उसे यह समझने की आवश्यकता है कि एक रसायन दूसरे से अलग है। वर्षों से, मानक दृष्टिकोण यह रहा है कि उस पद्धति को चुना जाए जो कंप्यूटर के अनुमानों को सबसे सटीक बनाती है। धारणा सरल थी: यदि जीव को वर्णित करने का एक तरीका बेहतर भविष्यवाणियां करता है, तो वही वह तरीका है जिसे सभी को अपनाना चाहिए।
सांगम्योंग यूनिवर्सिटी, दक्षिण कोरिया के शोधकर्ताओं के एक दल ने इस धारणा को परखने का निर्णय लिया। उन्होंने विषाक्तता रिकॉर्डों का एक विशाल संग्रह एकत्र किया—जिसमें 1,200 से अधिक विभिन्न प्रजातियों और हजारों रसायनों को कवर करने वाले 70,000 से अधिक प्रविष्टियाँ शामिल थीं। उनका लक्ष्य केवल एक बेहतर मॉडल बनाना नहीं था, बल्कि यह पता लगाना भी था कि क्या वास्तव में जानवरों को वर्णित करने का कोई एक "सर्वश्रेष्ठ" तरीका मौजूद है। उन्होंने सात अलग-अलग तरीकों की तुलना की। कुछ तरीके बहुत सरल थे, जो प्रत्येक प्रजाति को बिना किसी अतिरिक्त जानकारी के केवल एक विशिष्ट लेबल के रूप में देखते थे। अन्य अधिक जटिल थे, जो कंप्यूटर को जानवर के वंश वृक्ष (family tree) या उसके जैविक गुणों, जैसे कि वह ऊर्जा का उपयोग कैसे करता है, के बारे में विवरण देने का प्रयास करते थे। अपने परिणामों को ईमानदार बनाने के लिए, उन्होंने शुरू करने से पहले एक सख्त योजना बनाई, जिसमें नियंत्रण (controls) भी शामिल थे जहाँ उन्होंने जानवरों के लेबल को बदलकर यह देखा कि क्या कंप्यूटर केवल नामों को याद कर रहा है या वास्तव में जीव विज्ञान को सीख रहा है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि प्रजातियों के बारे में कोई भी जानकारी जोड़ने से कंप्यूटर को बेहतर भविष्यवाणियां करने में मदद मिली। जिन मॉडलों को पता था कि वे किस जानवर के बारे में बात कर रहे हैं, वे लगातार उन मॉडलों की तुलना में अधिक सटीक थे जिन्हें यह जानकारी नहीं थी। हालाँकि, जब उन्होंने जानवरों को वर्णित करने के विभिन्न तरीकों को करीब से देखा, तो परिणाम आश्चर्यजनक रूप से सपाट थे। जटिल तरीके जो वंश वृक्ष या जैविक गुणों का उपयोग करते थे, वे लगातार उन सरल तरीकों से बेहतर नहीं रहे जो केवल जानवर के नाम का उपयोग करते थे। वास्तव में, विभिन्न तरीकों के बीच सटीकता का अंतर इतना कम था कि वे सामान्य कंप्यूटर शोर (noise) की सीमा के भीतर थे। कभी-कभी एक जटिल तरीका डेटा के एक सेट पर थोड़ा बेहतर दिखता था, लेकिन दूसरे पर थोड़ा खराब। कंप्यूटर के अपने आंतरिक उतार-चढ़ाव इतने बड़े थे कि यह निश्चित रूप से कहना कठिन था कि कोई एक तरीका वास्तव में दूसरे से श्रेष्ठ है।
इस स्पष्ट विजेता के अभाव का अर्थ था कि शोधकर्ताओं को किसी अन्य कारण से एक विधि चुनने की आवश्यकता थी। उन्होंने पाया कि चुनाव सटीकता के बारे में नहीं, बल्कि उपलब्धता के बारे में था। जटिल तरीकों के लिए अतिरिक्त डेटा की आवश्यकता थी जो अधिकांश जानवरों के लिए उपलब्ध ही नहीं था। उदाहरण के लिए, उनके डेटाबेस में लगभग सभी शैवाल (algae) के लिए विस्तृत जैविक गुण संबंधी डेटा गायब था और अधिकांश क्रस्टेशिया के लिए भी यह अनुपलब्ध था। वंश वृक्ष का डेटा भी अधिकांश प्रजातियों के लिए गायब था। इसके विपरीत, केवल जानवर के नाम या उसके बुनियादी वर्गीकरण (taxonomic classification) का सरल तरीका, उनके द्वारा अध्ययन की गई प्रत्येक प्रजाति के लिए काम कर गया। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि वैज्ञानिकों को जानवरों को वर्णित करने के अधिक सटीक तरीके की खोज में समय बर्बाद नहीं करना चाहिए यदि वह अतिरिक्त जानकारी पाना असंभव है। इसके बजाय, निर्णय उस डेटा पर आधारित होना चाहिए जो वास्तव में उपलब्ध है। यदि आप किसी विशिष्ट प्रजाति के लिए विस्तृत जैविक गुणों को प्राप्त नहीं कर सकते हैं, तो आपको सरल तरीके का उपयोग करना चाहिए, इसलिए नहीं कि वह सैद्धांतिक रूप से बेहतर है, बल्कि इसलिए क्योंकि वही वास्तविक दुनिया में लागू किया जा सकने वाला एकमात्र तरीका है।
इस अध्ययन ने वैज्ञानिक बेंचमार्क बनाने के तरीके में छिपी एक समस्या पर भी प्रकाश डाला। शोधकर्ताओं ने देखा कि परीक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले छोटे, क्यूरेटेड (curated) डेटासेट अक्सर उन प्रजातियों से भरे होते थे जिनके पास सभी फैंसी अतिरिक्त डेटा उपलब्ध था। इससे ऐसा प्रतीत होता था कि जटिल तरीके अच्छी तरह से काम कर रहे हैं, लेकिन यह केवल इसलिए था क्योंकि परीक्षण उन कुछ जानवरों तक सीमित था जिनके पास पूर्ण फाइलें उपलब्ध थीं। जब उन्होंने प्रकृति में पाए जाने वाले संपूर्ण जलीय प्रजातियों के समूह का विस्तार से अवलोकन किया, तो तस्वीर बदल गई। अधिकांश प्रजातियों के लिए फैंसी डेटा गायब था, जिसका अर्थ था कि जटिल तरीकों का उपयोग अधिकांश वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में नहीं किया जा सकता था। इसलिए, विषाक्तता मॉडल में किसी प्रजाति का प्रतिनिधित्व करने का चुनाव डेटा एकत्र करने की लागत और ज्ञात जानकारी की सीमाओं द्वारा संचालित होता है, न कि इस बात से कि मॉडल परिणाम की भविष्यवाणी कितनी अच्छी तरह करता है।
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