Un estudio reciente financiado por los proyectos ASTERICS, ESCAPE y EOSC Future, financiados por la UE, ofrece nuevas recomendaciones sobre cómo utilizar la ciencia ciudadana para mejorar los resultados de la investigación. El estudio ayuda a los investigadores al arrojar luz valiosa sobre el impacto potencial de la ciencia ciudadana.

Ciudadanos versus máquinas

El volumen y la complejidad de los datos científicos utilizados en diversos campos de investigación se ha disparado en los últimos años. Aunque las tecnologías de aprendizaje automático pueden hacer mucho para gestionar la avalancha de datos obtenidos con fines de investigación, los seres humanos siguen siendo mucho mejores a la hora de clasificar algunos datos. Esto sucede especialmente en los casos en los que se necesita una evaluación subjetiva, o en el caso de sujetos de interés poco frecuentes o de muestras pequeñas. Teniendo en cuenta estos retos, cada vez más proyectos de investigación financiados por la UE están adoptando una nueva forma de hacer ciencia: están recurriendo a la colaboración colectiva para obtener sus datos con la ayuda de voluntarios científicos ciudadanos. 

Este enfoque se aplica en diversos campos, desde las ciencias sociales y la genómica hasta la obtención de imágenes astronómicas. "Con una interacción cuidadosamente seleccionada con los datos de FAIR, los miembros del público pueden participar de forma genuina y valiosa en el descubrimiento científico", informan investigadores de la Open University del Reino Unido en su artículo publicado en ´The European Physical Journal Plus´. Los autores resumen la ciencia ciudadana en los proyectos ASTERICS y ESCAPE, que involucraron a cientos de miles de voluntarios para proporcionar millones de clasificaciones de minería de datos. También describen el trabajo realizado con la financiación de EOSC Future para desarrollar servicios para la Nube Europea de Ciencia Abierta (EOSC). En referencia a la influencia de la ciencia ciudadana, los autores afirman: “Esto no solo tiene un impacto científico y social enormemente mayor que la difusión convencional, sino que facilita la participación directa en la investigación de lo que a menudo es posiblemente el grupo de interesados ​​más desatendido en los proyectos Horizon, el público con inclinación hacia la ciencia”.

Lecciones y ambiciones

Se aprendieron ciertas lecciones de los proyectos ASTERICS (Astronomy ESFRI and Research Infrastructure Cluster), ESCAPE (European Science Cluster of Astronomy & Particle physics ESFRI research infrastructures) y EOSC Future (EOSC Future). En primer lugar, la interoperabilidad entre los servicios de ciencia ciudadana no es automática. En segundo lugar, la creación de tutoriales, recursos de cuadernos y otros materiales de capacitación también requiere financiación. En tercer lugar, incluso con abundantes materiales de capacitación en línea, todavía se necesitan "científicos de apoyo" para ayudar en la creación, operación y explotación científica de proyectos de ciencia ciudadana. Por último, todos los demostradores de ciencia ciudadana creados en ESCAPE fueron impulsados ​​por preguntas científicas fundamentales y tenían equipos científicos especializados que estaban motivados para encontrar respuestas a las preguntas científicas. "La participación del equipo científico con los voluntarios es uno de los factores clave que influyen en el éxito de los proyectos de ciencia ciudadana", escriben los investigadores, y agregan, sin embargo: "la lección en EOSC es más profunda: los desarrollos técnicos son, y deben ser, precipitados de abajo hacia arriba por los casos de uso científico. Las características que son ´agradables de tener´ no se construyen a menos que también tengan impulsores científicos. 

Esto es siempre cierto en los contextos de ciencia ciudadana... Con estas lecciones en mente, las ambiciones para el futuro incluyen una cooperación más estrecha entre las plataformas de ciencia ciudadana y la EOSC, una integración tecnológica más profunda y un mayor desarrollo de estándares de datos abiertos en la ciencia ciudadana. Los investigadores concluyen con valiosas recomendaciones para el uso de la minería de datos colaborativa en las ciencias físicas, señalando que el objetivo principal es siempre la pregunta de investigación fundamental. Aclaran que si la participación pública es el objetivo principal de un proyecto, entonces otros enfoques más específicos pueden ser más efectivos que la ciencia ciudadana. Para obtener más información, consulte:

Sitio web del proyecto ASTERICS Sitio
web del proyecto ESCAPE Sitio
web del proyecto EOSC Future

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