Knowledge gap and conditional receptivity: why tree and forest professionals underutilize citizen science for quarantine pest detection in France
101명의 프랑스 수목 및 산림 전문가를 대상으로 한 설문 조사 결과, 이들은 규제 해충에 대해 다양한 수준의 지식을 보유하고 정보 습득을 위해 시민 과학 플랫폼을 가치 있게 여기고 있음에도 불구하고, 해당 도구들을 능동적인 신고를 위해 활용하는 데에는 미흡하며, 검역 해충의 조기 발견보다는 기존 종의 모니터링에 더 높은 수용성을 보이는 것으로 나타났다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 동료 심사를 거치지 않은 프리프린트의 AI 생성 설명입니다. 의학적 조언이 아닙니다. 이 내용을 바탕으로 건강 관련 결정을 내리지 마세요. 전체 면책 조항 읽기
세계의 숲과 도시 공원을 거대하고 살아있는 도서관이라고 상상해 보세요. 이 도서관들은 보이지 않는 침입자들, 즉 다른 나라에서 배나 비행기를 타고 몰래 들어온 작은 벌레와 교활한 곰팡이들의 공격을 받고 있습니다. 만약 이 침입자들이 발을 붙이게 된다면, 그들은 도서관의 구역 전체를 초토화하여 나무들을 죽게 하고 생태계를 붕ert 시킬 수 있습니다. 이를 막기 위해 과학자들과 정부 경비원들은 '생물 보안(biosecurity)'이라는 엄격한 규칙을 가지고 있습니다. 그들의 임무는 새로운 침입자가 도착하는 즉시 마치 클럽 입구에서 신분증을 확인하는 보안 요원처럼 그들을 포착하여, 문제가 생기기 전에 쫓아내는 것입니다.
하지만 문제가 하나 있습니다. 나무는 너무 많은데 경비원은 부족하다는 점입니다. 여기서 '시민 과학(citizen science)'이 등장합니다. 이것은 거대한 글로벌 '월리를 찾아라' 게임과 같습니다. 정원사, 하이커, 심지어 아이들까지 일반 사람들이 자신의 스마트폰을 이용해 벌레 사진을 찍고 이를 공유 지도에 업로드하는 것입니다. 핵심 아이디어는 수백만 명의 눈이 지켜보고 있다면, 공식 경비원들이 발견하기 전에 일반 사람들이 먼저 나쁜 녀석들을 찾아낼 수도 있다는 것입니다. 하지만 여기에는 큰 의문이 있습니다. 실제 나무 전문가들(전문 경비원들)은 이 크라우드 소싱된 지도를 신뢰할까요? 그들은 일반 사람들이 위험한 벌레를 실제로 찾아낼 수 있다고 생각할까요, 아니면 그저 잘못된 추측들이 뒤섞인 엉망진창인 더미로 볼까요?
이 논문은 프랑스에서 일어나는 바로 그 미스터리를 파헤칩니다. 연구진은 나무를 관리하는 사람들이 정말로 해충을 잡기 위해 이 시민 과학 앱들을 활용하는지, 아니면 그저 무시하는지를 알고 싶었습니다. 그들은 도시 공원 관리자부터 산림 관리인에 이르기까지 101명의 전문가를 대상으로 설문 조사를 실시하여, 그들이 위험한 벌레에 대해 얼마나 알고 있는지, 그리고 일반인의 사진이 나무를 구하는 데 도움이 될 수 있다고 믿는지 조사했습니다.
주요 결과: 일방통행로
이 연구는 전문가들이 기술을 사용하는 방식에서 나타나는 흥미로운 일방통행로를 보여줍니다. 나무 전문가들의 약 절반(101명 중 50명)이 iNaturalist와 같은 시민 과학 플랫폼을 사용한다고 인정했습니다. 하지만 그들은 거의 독점적으로 이 플랫폼을 '우체통'이 아닌 '도서관'으로 사용하고 있었습니다.
마치 다른 사람들이 쓴 경찰 보고서를 읽는 것을 좋아하지만, 정작 본인은 보고서를 전혀 쓰지 않는 탐정과 같습니다. 그것이 바로 이 전문가들이 하고 있는 일입니다. 그들은 특정 벌레가 어디에서 목격되었는지 확인하거나, 자신이 발견한 이상한 곤충을 식별하기 위해 접속합니다. 그들은 데이터를 '소비'하고 있는 것입니다. 그러나 그들은 거의 '기여'하지 않습니다. 사용자 중 단 4분의 1만이 자신의 관찰 기록을 직접 업로드한다고 답했습니다. 심지어 해충을 찾는 것이 직업인 전문가들조차도 자신들의 발견을 이러한 공공 앱에 게시하지 않습니다. 그들은 자신들의 발견을 대중과 공유하는 대신 개인적인 파일함에 따로 보관하고 있습니다.
"보기 쉬운 대상" 편향
논문은 또한 전문가들이 무엇을 '좋은' 시민 과학이라고 생각하는지에 대한 매우 구체적인 필터를 가지고 있다는 점을 발견했습니다. 이는 모두 얼마나 발견하기 쉬운가에 달려 있습니다.
연구진은 전문가들에게 물었습니다. "만약 앱에서 벌레 사진을 본다면, 그 정보를 신뢰하겠습니까?" 대답은 단호하게 "벌레의 종류에 따라 다르다"였습니다.
- 쉬운 타겟: 벌레가 크거나, 색이 화려하거나, 혹은 눈에 띄는 피해(예: 나뭇잎을 갈색으로 변하게 하는 나방)를 주는 경우, 전문가들은 그 데이터를 훨씬 더 잘 신뢰합니다. 그들은 "그래, 일반 사람도 저 정도는 알아챌 수 있겠지"라고 생각합니다.
- 교활한 타겟: 벌레가 아주 작거나, 평범한 잎사귀처럼 생겼거나, 혹은 아직 국가에 유입되지 않은 검역 대상 해충인 경우, 전문가들은 회의적입니다. 그들은 일반 사람들이 이를 놓치거나 무해한 것으로 오해할까 봐 걱정합니다.
이것은 '조건부 수용성'을 만들어냅니다. 전문가들은 시민 과학을 도구로서 사용할 용의는 있지만, 오직 식별하기 쉬운 대상을 위해서만 그렇습니다. 그들은 아직 대중이 훈련된 눈을 필요로 하는, 아주 작고 위험한 해충을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있다는 점에 대해서는 확신하지 못하고 있습니다.
지식의 격차
전문가들이 실제로 무엇을 알고 있는지에 대해서도 놀라운 사실이 있었습니다. 연구진은 응답자를 두 그룹으로 나누었습니다: "SORE 전문가"(규제 대상 해충을 추적하는 임무를 맡은 공식 정부 요원)와 그 외의 사람들(수목 관리사, 공원 관리자 등)입니다.
공식 전문가들은 전문 지식을 갖추고 있었습니다. 그들은 위험한 검역 해충들을 정확히 식과별할 수 있었고, 관련 규정에 대해서도 잘 알고 있었습니다. 하지만 다른 전문가들은 어떠했을까요? 그들은 대부분 정보가 부족했습니다. 그들은 이미 도시에서 문제를 일으키고 있는 벌레들(예: 피부에 가려움을 유발하는 붉은떨기나방 등)에 대해서는 알고 있었지만, 엄격한 검역 규칙이나 아직 도착하지 않은 해충들에 대해서는 거의 알지 못했습니다.
이는 시스템에 큰 격차가 있음을 시사합니다. 숲과 공원을 매일 걷는 사람들은 새로운 침입자를 가장 먼저 발견할 수 있는 사람들이지만, 그들은 어떤 침입자가 정부에 보고해야 할 대상인지 항상 알지는 못합니다.
결론
그렇다면 이 모든 것이 의미하는 바는 무엇일까요? 논문은 시민 과학이 강력한 아이디어이긴 하지만, 아직 전문가들에게 완전히 자리 잡지는 못했다고 제안합니다. 전문가들은 앱의 존재를 알고 있고 정보를 찾아보는 데 유용하다고 생각하지만, 자신의 데이터를 공유하는 방식으로 일상 업무에 통합시키지는 못하고 있습니다.
저자들은 이것을 실패라고 말하는 것이 아니라, 놓친 기회라고 지적합니다. 만약 전문가들이 자신의 발견을 직접 업로드하기 시작한다면, '대중'은 훨씬 더 강력한 조기 경보 시스템이 될 것입니다. 하지만 현재 시스템은 전문가들이 대중의 노트를 읽기만 할 뿐, 자신의 노트를 쓰지는 않는 루프에 갇혀 있습니다. 논문은 결론적으로, 시민 과학이 숲의 해충을 막는 데 진정으로 도움이 되기 위해서는, 전문가들이 특히 초기 포착이 어려운 까다롭고 눈에 띄지 않는 벌레들에 대해서도 대중을 신뢰하고 자신의 관찰 기록을 공유하도록 만드는 방법을 찾아내야 한다고 강조합니다.
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