Birding 2.0: Citizen Science and Effective Monitoring in the Web 2.0 World

The amateur birding community has a long and proud tradition of contributing to bird surveys and bird atlases. Coordinated activities such as Breeding Bird Atlases and the Christmas Bird Count are examples of "citizen science" projects. With the advent of technology, Web 2.0 sites such as eBird have been developed to facilitate online sharing of data and thus increase the potential for real-time monitoring. However, as recently articulated in an editorial in this journal and elsewhere, monitoring is best served when based on a priori hypotheses. Harnessing citizen scientists to collect data following a hypotheticodeductive approach carries challenges. Moreover, the use of citizen science in scientific and monitoring studies has raised issues of data accuracy and quality. These issues are compounded when data collection moves into the Web 2.0 world. An examination of the literature from social geography on the concept of "citizen sensors" and volunteered geographic information (VGI) yields thoughtful reflections on the challenges of data quality/data accuracy when applying information from citizen sensors to research and management questions. VGI has been harnessed in a number of contexts, including for environmental and ecological monitoring activities. Here, I argue that conceptualizing a monitoring project as an experiment following the scientific method can further contribute to the use of VGI. I show how principles of experimental design can be applied to monitoring projects to better control for data quality of VGI. This includes suggestions for how citizen sensors can be harnessed to address issues of experimental controls and how to design monitoring projects to increase randomization and replication of sampled data, hence increasing scientific reliability and statistical power. RESUME. La communaute des ornithologues amateurs a une longue et fiere tradition de contribution aux denombrements d’oiseaux et aux projets d’atlas. Les activites telles que les atlas d’oiseaux nicheurs et le Recensement des oiseaux de Noel sont des exemples de "science citoyenne". Avec l’avenement de la technologie informatique, des sites internet 2.0 comme celui d’eBird ont ete developpes afin de permettre l’entree en ligne des donnees, ouvrant ainsi la possibilite d’assurer un suivi en temps reel. Cependant, tel que mentionne dans un editorial recemment publie dans cette revue et dans d’autres publications, le suivi est plus efficace lorsqu’il repose sur des hypotheses a priori. Mettre la science citoyenne a contribution pour recolter des donnees en suivant une approche hypothetico-deductive comporte des defis. De plus, le recours aux citoyens dans le cadre d’etudes scientifiques et de programmes de suivi souleve la question de la precision et de la qualite des donnees. Cette question est d’autant plus serieuse lorsque les donnees sont recoltees dans le contexte de l’internet 2.0. Une revue de la litterature en geographie sociale sur les concepts de "citoyens capteurs" et d’information geographique volontaire (IGV) fournit des reflexions utiles sur les defis de qualite et de precision des donnees lorsqu’on applique l’information fournie par les citoyens capteurs dans les domaines de la recherche et de la gestion. L’IGV a ete mise a profit dans un grand nombre de contextes, incluant les programmes de suivi ecologique et environnemental. Dans cet essai, je soutiens Department of Biology, Memorial University Avian Conservation and Ecology 5(2): 13 http://www.ace-eco.org/vol5/iss2/art13/ que la conceptualisation d’un projet de suivi en tant qu’experience scientifique peut contribuer davantage a l’utilisation des IGV. J’illustre de quelle facon les dispositifs experimentaux peuvent etre appliques aux projets de suivi afin de mieux controler la qualite des donnees issues d’IGV. Ceci inclut des suggestions sur l’implication des citoyens capteurs afin de mettre en place des temoins experimentaux et de developper des programmes de suivi afin d’accroitre la randomisation et la replication des donnees echantillonnees, ce qui augmente la fiabilite scientifique et la puissance statistique.