Data quality remains consistent between volunteer scientific background, training and experience levels, while single-use pollution detectability varies in trash free trails citizen science surveys
본 연구는 Trash Free Trails 시민 과학 자원봉사자들이 경험, 교육 또는 과학적 배경에 관계없이 일관되고 정확한 일회용 오염 조사 데이터를 생성한다는 것을 입증하였으나, 탐지 가능성은 품목 유형에 따라 크게 달라지며 교육 자료에 대한 잠재적인 개선이 분류 정확도를 더욱 향상시킬 수 있음을 보여준다.
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지구를 우리가 수십 년 동안 과자 부스러기, 포장지, 부서진 장난감들을 떨어뜨려 놓은 거대하고 지저ка로운 거실이라고 상상해 보세요. 과학자들은 이것을 "일회용 오염(single-use pollution, SUP)"이라고 부릅니다. 플라스틱 병, 담배꽁초, 음식 포장지처럼 한 번 쓰고 버리는 것들을 말하죠. 이 쓰레기들이 어떻게 바다로 흘러 들어가는지에 대해서는 많은 것을 알고 있지만, 육지(숲, 공원, 산책로) 버전의 "거실"은 다소 미스터리한 영역입니다. 우리는 그곳에 정확히 얼마나 많은 쓰레기가 있는지, 혹은 무엇으로 만들어졌는지에 대한 충분한 데이터를 가지고 있지 않습니다. 이를 해결하기 위해 과학자들은 종종 우리 같은 일반인들, 즉 "시민 과학자(citizen scientists)"를 모집하여 쓰레기를 세도록 요청하곤 합니다. 하지만 여기서 큰 의문이 생깁니다. 과학 학위가 없는 일반인이 훈련된 전문가만큼 잘 쓰레기를 셀 수 있을까요? 만약 어떤 사람이 다른 사람보다 더 잘 찾아낸다는 이유로 데이터가 엉망이 되거나 편향된다면, 전체 계획은 무너지고 맙니다. 이것이 바로 연구자들이 풀고자 하는 퍼즐입니다. "군중"이 정확한 답을 줄 만큼 똑똑한가, 아니면 박사 학위 소지자 팀이 이 일을 해야 하는가 하는 점이죠.
이때 뱅거 대학교(Bangor University)와 트래시 프리 트레일즈(Trash Free Trails, TFT)의 연구팀이 이 아이디어를 테스트해 보기로 했습니다. 그들은 웨일스의 한 숲에서 아주 거대한 실사판 "월리를 찾아라" 게임을 설정했습니다. 다만 월리의 줄무늬 셔츠 대신, 자원봉사자들이 숨겨진 쓰로를 찾아야 했습니다. 그들은 자원봉사자의 배경—과학 학위 유무, 경험 연수, 혹은 온라인 교육 영상을 시청했는지 여부—이 쓰레기를 발견하고 분류하는 데 영향을 미치는지 확인하고 싶었습니다.
실험 설계는 영리했습니다. 연구진은 250미터 길이의 숲길 구간을 비운 뒤, 눈에 잘 띄는 플라스틱 병부터 아주 작고 찾기 힘든 담배꽁초에 이르기까지 총 63개의 쓰레기를 몰래 심어 놓았습니다. 연구진은 20명의 자원봉사자를 모집하여 네 그룹으로 나누었습니다. 경험도 없고 과학적 배경도 없는 그룹, 과학적 배경은 있지만 경험은 없는 그룹, 교육 영상을 시청한 그룹, 그리고 이미 숙련된 자원봉사자 그룹이었습니다. 각 개인은 혼자 길을 걸으며 발견한 쓰레기를 세고 분류했습니다. 또한 그들은 약간 "숨겨져" 있거나 주변 환경과 섞여 있는 물건을 찾아내는 두 번째 라운드를 진행했고, 세 번째 과제로 정체불명의 물건 더미를 올바른 카테고리로 분류하는 작업을 수행했습니다.
결과는 놀라울 정도로 단순하고 안심할 만했습니다. 연구 결과, 당신이 누구인지는 중요하지 않았습니다. 당신이 완전 초보이든, 과학 천재이든, 영상을 본 사람이든, 숙련된 전문가이든 상관없이, 모두가 거의 비슷한 양의 쓰레기를 발견했으며 비슷한 수의 실수를 저질렀습니다. "교육" 영상이 사람들의 발견 능력을 마법처럼 높여주지도 않았고, 과학 학위가 있다고 해서 더 정확하게 세는 것도 아니었습니다. 실제로 이 데이터는 자원봉사자들이 전문 과학자가 만들어낼 수 있는 것만큼이나 일관되고 신뢰할 수 있는 정보의 흐름을 제공한다는 것을 시사합니다.
하지만 연구는 한 가지 주요한 "함정"을 발견했습니다. 바로 쓰레기 자체가 평등하지 않다는 것이었습니다. 어떤 품목들은 마치 네온사인처럼 멀리서도 눈에 확 띄었습니다(밝은 색 플라스틱 병이나 캔처럼). 반면 어떤 품목들은 마치 닌자처럼 눈앞에서 숨바꼭질을 했습니다. 담배꽁초, 케이블 타이, 작은 포장지 등은 숙련도와 상관없이 모두에게 발견하기 매우 어려운 품목이었습니다. 연구진은 이것이 TFT와 같은 단체들이 수집하는 대규모 데이터셋이 밝고 명확한 쓰레기는 과다 계상하고, 은밀하고 교묘한 것들은 과소 계상할 위험이 있음을 시사한다고 말합니다. 이는 자원봉사자들이 일을 못 해서가 아니라, 어떤 물건들은 그냥 눈에 잘 띄지 않도록 설계되어 있기 때문입니다.
그렇다면 시사점은 무엇일까요? 만약 당신이 일반인들이 전문가가 아니라는 이유로 시민 과학 데이터가 "부실할까 봐" 걱정된다면, 이 연구는 안심해도 된다고 말합니다. "군중"은 놀라울 정도로 일관적입니다. 진짜 과제는 사람들을 더 나은 탐정으로 훈련시키는 것이 아니라, 어떤 종류의 쓰레기가 다른 것들보다 더 잘 숨는지를 깨닫는 것입니다. 저자들은 현재의 온라인 교육이 입문자들에게는 적절하지만, 까다로운 품목(예: 서로 다른 종류의 플라스틱 구분하기)을 분류하는 데 도움이 되도록 조사표를 수정한다면 데이터를 더욱 날카롭게 만들 수 있다고 제안합니다. 궁극적으로 이 연구는, 어떤 쓰레기는 다른 것들보다 숨바꼭질을 더 잘한다는 사실을 기억하는 한, 지구를 깨끗하게 만드는 데 도움을 주는 일반인들을 계속해서 신뢰해도 좋다는 녹색 신호를 보내고 있습니다.
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