Knowledge gap and conditional receptivity: why tree and forest professionals underutilize citizen science for quarantine pest detection in France
フランスの樹木および森林専門家101名を対象とした調査によれば、彼らは規制対象となる害虫に関する知識レベルは様々であり、市民科学プラットフォームを情報収集のために価値があると考えているものの、これらのツールを能動的な報告に活用することは少なく、検疫有害生物の早期発見よりも、既知の種のモニタリングに対してより高い受容性を示すことが明らかになった。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは査読を受けていないプレプリントのAI生成解説です。医学的助言ではありません。この内容に基づいて健康上の判断をしないでください。 免責事項の全文を読む
世界の森林や都市公園を、巨大で生きている「図書館」だと想像してみてください。この図書館は、目に見えない侵略者、つまり他国から船や飛行機に乗ってやってくる小さな虫や巧妙な菌類による攻撃を受けています。もしこれらの侵略者が足場を築いてしまうと、図書館のセクション全体を壊滅させ、木々を枯死させ、生態系を崩壊させてしまうかもしれません。これを阻止するために、科学者や政府のガードマンたちは、「バイオセキュリティ（生物セキュリティ）」という厳格なルールブックを持っています。彼らの仕事は、新しい侵入者が到着した瞬間に、まるでクラブの入り口でIDをチェックするドアマンのようにそれを見つけ出し、トラブルを起こす前に追い出すことです。
しかし、問題があります。木が多すぎて、ドアマンが足りないのです。ここで「シチズン・サイエンス（市民科学）」が登場します。これは、世界規模で行われる巨大な「ウォーリーを探せ！」のようなゲームだと考えてください。庭師やハイカー、さらには子供たちまでもが、スマートフォンを使って虫の写真を撮り、共有マップにアップロードするのです。もし何百万人もの「目」が見守っていれば、公式のガードマンよりも先に、悪い奴らを見つけられるかもしれないという考えです。しかし、ここで大きな疑問が生じます。実際の樹木の専門家（プロのドアマン）は、このクラウドソースによるマップを信頼しているのでしょうか？ 彼らは、一般の人々が本当に危険な虫を見つけられると考えているのでしょうか、それとも、単なる間違いだらけの情報の山だと思っているのでしょうか？
この論文は、フランスにおけるまさにその謎を掘り下げています。研究者たちは、樹木を管理する人々が、害虫を見つけるためにこれらのシチズン・サイエンス・アプリを実際に活用しているのか、それとも単に無視しているのかを知りたいと考えました。彼らは、都市公園の管理者から森林警備員まで、101人の専門家に調査を行い、彼らが危険な虫についてどの程度知っており、果たして見ず知らずの人の写真が樹木を守る助けになると考えているのかを調べました。
大きな発見：一方通行の道
この研究は、これらの専門家によるテクノロジーの使い方の、奇妙な「一方通行」を明らかにしました。専門家の約半分（101人中50人）が、iNaturalistのようなシチズン・サイエンス・プラットフォームを使用していることを認めました。しかし、彼らはそれをほとんど例外なく「図書館」として利用しており、「郵便受け」としては利用していません。
他の人が書いた警察の報告書を読むことは大好きだが、自分では決して報告書を書かない探偵を想像してみてください。これこそが、これらの専門家が行っていることです。彼らは特定の虫がどこで見られたかを確認したり、奇妙な昆虫を見つけた際に特定を助けてもらったりするためにログインします。彼らはデータを「消費」しているのです。しかし、彼らがデータを「提供」することはほとんどありません。ユーザーのわずか4分の1程度しか、自分自身の観察結果をアップロードしたことがないと回答しました。害虫を狩ることが仕事であるはずの専門家でさえ、自分たちの発見をこれらの公開アプリに投稿することはありません。彼らは、自分たちの発見を大衆と共有するのではなく、プライベートなファイルキャビネットの中に保管しているのです。
「見つけやすさ」のバイアス
また、この論文は、専門家たちが何を「優れた」シチズン・サイエンスだと考えているかについて、非常に具体的なフィルターを持っていることも明らかにしました。それはすべて、その虫がどれだけ見つけやすいかという点にかかっています。
研究者は専門家にこう尋ねました。「もしアプリで虫の写真を見かけたら、そのデータを信頼しますか？」 その答えは、紛れもなく「虫の種類による」というものでした。
- 簡単なターゲット： 虫が大きかったり、派手な色をしていたり、あるいは明らかなダメージ（木の葉を茶色に変えてしまう蛾など）を与えていたりする場合、専門家はデータに対して非常に信頼を寄せます。彼らは「確かに、一般の人でもそれなら見つけられるだろう」と考えます。
- 巧妙なターゲット： 虫が極めて小さかったり、普通の葉っぱのように見えたり、あるいはまだその国に到着していない検疫対象の害虫であったりする場合、専門家は懐疑的になります。彼らは、一般の人々が見逃したり、無害なものと見間違えたりすることを懸念しています。
これにより、「条件付きの受容性」が生じています。専門家たちは、シチズン・サイエンスをツールとして利用することには前向きですが、それはターゲットが識別しやすい場合に限られています。彼らは、訓練を受けた目が必要とされるような、巧妙で危険な害虫を見つけるために、群衆の力が役立つとはまだ確信していないのです。
知識のギャップ
専門家たちが実際に何を知っているかについても、別の驚きがありました。研究では、回答者を「SOREエキスパート（規制された害虫を狩るのが仕事の政府公式エージェント）」と、それ以外（樹木医、公園管理者など）の2つのグループに分けました。
公式のエキスパートたちは、知識が豊富でした。彼らは危険な検疫対象の虫を正しく特定でき、それらに関する規則も熟知していました。しかし、他の専門家たちはどうだったでしょうか？ 彼らはほとんど何も知りませんでした。彼らは、すでに街で問題を引き起こしている虫（肌を痒くさせるチャドクガなど）については知っていましたが、厳格な検疫規則や、まだ到着していない害虫についてはほとんど知りませんでした。
これは、システムにおける大きなギャップを示唆しています。森林や公園を毎日歩いている人々は、新しい侵入者を最初に目撃する可能性があるのですが、どの侵入者が政府に報告すべきものであるかを知らないことが多いのです。
結論
では、これらすべては何を意味しているのでしょうか？ 論文は、シチズン・サイエンスは強力なアイデアではあるものの、まだ専門家たちの中に完全には浸透していないことを示唆しています。専門家たちはアプリの存在を知っており、情報を調べるためのツールとして有用だと感じていますが、情報を共有するための日常的なワークフローにはまだ組み込まれていません。
著者たちは、これを失敗だと断じているわけではありませんが、失われた機会があることを指摘しています。もし専門家たちが自分たちの発見をアップロードし始めたら、「群衆」ははるかに強力な早期警戒システムになるでしょう。しかし現在は、プロたちが群衆のメモを読んでいるだけで、自分たちのメモを書いていないというループの中に停滞しています。論文は、シチズン・サイエンスが森林の害虫を防ぐために真に役立つためには、専門家たちが、特に早期発見が必要な、見つけにくい巧妙な虫に対しても、群衆を信頼して自らの観察結果を共有し始められるようにする方法を見つけ出す必要があると結論付けています。
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