当前世界环境

简介

公民科学包括公众参与科学研究的领域，已经引起了环境研究者和公众的关注。公众对研究的参与使公众更有机会参与有关科学、健康和环境健康(仅举几个领域)的关键对话，并引起了研究人员、国际资助机构、博物馆、科学中心和社会科学家的兴趣(例如，^1;2)．虽然其他人对公民科学提出了不同的定义，但我们可以借鉴^3.“科学工作者和公众之间的伙伴关系，在其中收集、分享和分析真实的数据。”因此，公民科学依赖于一系列科学专家和非专家之间的合作。理解这种伙伴关系可能会对专业知识的概念产生疑问，因为它与这些专家和公众成员有关。

虽然从事专业环境科学的人可能认为自己拥有的知识和技能比外行人更多，但专家和外行人之间的过渡是什么一直是重要学术研究的主题(例如，⁴)．⁵松散地将承担认知工作的知者定义为那些被赋予专业知识或可信度的人。然而，这种定义依赖于对专家的信任(例如，⁶)，或至少作为⁵描述同行评审过程中的信任。对专家的尊重和信任已经成为个人在面对一天内做出的多个决定时做出明智决定的必要功能(例如，看食物和环境)⁷)．然而，这些信息并不容易获得，因为专家们经常意见不一(例如，环境政策;⁸)，而决策者权衡不同专家建议的程度是不稳定的(例如，⁹)．然而，在文献中存在一个空白，以帮助我们解决与环境专家在公民科学方面的工作经验是否有助于个人获得科学专业知识的问题?

在一些情况下，专家已经被证明知道得更多，有离散的知识获取策略，与新手相比，他们的知识在他们的头脑中有更好的组织(例如，¹⁰)．此外，在考虑获得专业知识的途径时，很明显，定义专家的不仅仅是花在想法或问题上的时间(例如，¹¹)．这些作者描述了在深思实践中花费时间的价值，通过适当的重复和反馈来改进任务，从而改进渐进式解决问题¹¹．虽然许多公民科学项目需要不同程度的专业知识，但许多项目的目标是帮助公众发展环境监测技能。在环境公民科学中，这种推理技能的途径还没有得到很好的研究。

当然，公民科学家与科学专家的合作方式不同，这取决于他们参与的项目类型(详见1)。在合作或共同创造的项目中，个人作为知识的共同设计者与专家接触，因此参与学院式的讨论，而不是作为知识的接受者存在。对我们来说，有专家在场帮助向我们的公民科学家(在这种情况下称为新手)提供进步的反馈，将帮助这些人获得科学解决问题的专业知识，这是理所当然的。然而，我们的经验支持这一观点，因为我们趣闻地注意到，当公民科学家在没有专家在场的情况下解决问题时，讨论可能会有所不同(Jordan和Sorensen的个人观察)。考虑到这一点，我们选择确定对话的要素和以环境为导向的公民科学家在有或没有在焦点领域具有专业知识的环境科学家在场的情况下的讨论差异程度。通过这样做，我们希望确定专家可以通过什么方式加强或限制对特定环境问题的公民科学研究。

在这里，我们选择回顾四个共同创建的公民科学项目的文本;两个有专家在场，两个没有。我们使用半演绎编码方案来确定讨论的不同程度。在分享了这些结果之后，我们在讨论中提出了对这类公民科学项目未来实践的启示。

项目背景

Collaborative Science.org(一种共同创建的公民科学类型)。¹²将共同创造的公民科学定义为由公众和(通常但不总是)科学家设计的项目，其中至少有一些项目参与者参与了科学事业的几乎所有方面。org被设计成一个联合创建的项目，旨在帮助个人利用建模技术进行基于本地的，但与区域相连的自然资源管理项目。通过一系列基于网络的建模和社会媒体工具，社区成员得到了帮助，进行了真实的科学研究。这包括进行实地观察，参与协作讨论，用图形表示数据，以及对生态系统建模。这些努力的目标是使志愿人员能够参与资源和开放空间的养护和管理。

方法

为了确定两组讨论的不同之处，我们从以前的CollaborativeScience.org研究中提取了文本。我们选择把重点放在那些研究的设计和含义被讨论最多的讨论上。这是表1中的步骤4和5。

本文的文本来自Collaborative Science.org网站的四个项目:

2个项目有专家出席

1. 入侵物种控制研究。这些人走到一起，是出于对入侵植物物种在一个共同关心的开放空间传播的担忧。
2. 雨水测量研究。这些人聚集在一起，在大雨发生前后，根据共同的兴趣，测量河岸侵蚀。

2个项目没有专家出席:

1. 鸟巢寄生虫防治研究。这些人聚在一起设计并实施了一项研究，该研究将减少一种共同关注的鸟类的巢寄生数量。
2. 饮用水水质关注研究。这些人因担心环境对水质的影响，特别是常见污染物的存在或不存在而走到一起。

在这四项研究中，研究人员已经相互认识，正在研究保护问题。一些人通过全州合作推广领导的博物学家项目(例如，博物学家大师，环境管理员等)进行了培训。每个小组都有一名成员响应号召加入了CollaborativeScience.org(该组织为项目发展提供了高达2000美元的相关赠款)。参与的规定是，小组必须参与至少4个录音，主持人领导，协作建模练习。调解人是作者之一(与另一个作者处理记录)。这些作者都不是内容专家。在必要的人体受试者研究披露后，所有参与者同意参与本研究。

方法

对于这个项目，我们使用了MentalModeler (www.mentalmodeler.com)协同建模软件。该软件允许用户评估他们创建的概念图的结构(即部件)和功能(即驱动结果的机制)方面之间的关系。概念映射接口允许学习者首先头脑风暴对被建模系统重要的变量/组件。它还允许学习者定义变量之间的“模糊”关系(包括反馈)(强正到强负转换为+1和-1之间的值)。在概念映射界面中定义并限定模型的初始结构后，可以在矩阵界面中以矩阵格式查看概念图，可以对模型的网络结构进行评估，并导出到excel等其他分析和可视化工具中。场景界面允许学习者通过增加或减少概念图中的任何变量(或多个变量)来评估“如果”场景下的系统状态响应(什么增加/减少，以及什么相对程度)。

表1:CollaborativeScience.org的结构(粗体字是为本研究转录的讨论)。

步骤1:响应号召，说出新小组中至少6名成员的名字。

步骤2:参加虚拟或面对面的信息会议(根据个人喜好和地点;注意小组必须完全面对面或在线，不方便混合小组)。如果在线，小组就保持在线，如果面对面，小组就保持面对面。

步骤3:回答在线“预”调查的问题，并使用mentalmodeler.org完成一个单独的模型。将模型发送给协调人，以“合并”将在下次讨论中改进的模型术语。

步骤4:参加第二届会议，讨论和改进模型术语。

步骤5:参加第三次会议，其中绘制了模型箭头，并定义了关系。在会议结束时，基于模型，定义了一个研究问题，并讨论了数据收集程序(并在接下来的几周通过电子邮件和简短对话进行了改进)。

步骤6:数据收集周期和数据分析及结果汇编。

第七步:参加第三次会议以改进模型并讨论结果。参与者完成在线调查。

第八步:讨论结论，制定演示计划。

数据分析

对于本研究，我们比较了上面描述的四个项目的第一组和第二组建模讨论(步骤4和5)。在项目开发期间(见13)，讨论被录音，然后由其中一位作者转录。为了为本文收集证据，所有作者都阅读了抄本，并使用半归纳编码方案，其中主要主题由所有作者确定，并在数据讨论期间进行比较。在本次研究讨论中，我们列出了主题，删除了冗余，其余的主题作为基本代码，并在随后阅读所有转录本时对其进行改进。对这些经过改进的代码进行讨论，直到所有作者达成一致。见表2。

表2:

一旦创建了编码方案。演讲者的每一次发言都只根据主旋律进行一次编码。使用Excel电子表格，演讲者的发言顺序被分开。“重要”的话语被高亮显示(例如，所有的“啊”、“嗯”、难以辨认的单词和旁听对话(例如，打电话等)没有被高亮显示)。从操作性问题(例如，“我们在哪天见面”“小溪离路有多远?”等和逻辑型)被删除，学习的显著特征(即知识导向型;表2中证明代码合理性的主要词被划了线。其中一个密码是指定的。由于对话的次数不同，结果以百分比表示。考虑到我们的目标只是根据上面列出的主要主题比较两个讨论之间的模式，并且某些代码类型的总数量很低，我们决定使用数据的可视化检查来解释结果。

结果

平均来说，对话要花一个小时，其中有9-13个对话回合(也就是说，一个新话题被引入)。我们的结果表明，这些讨论在讨论操作想法的程度上存在差异。此外，98%到67%的对话是关于知识导向(见表2)和操作澄清(即讨论会议的后勤工作和与会议相关的各种任务)。

在我们去除无关的和逻辑型操作问题后，我们发现包含专家的对话(n=4、2个前置和2个后)和不包含专家的对话(n=4、2个前置和2个后)存在差异。没有专家的对话不包含任何直接的反驳陈述(图1)。此外，我们注意到问题与共同创造性合作的比例的差异。在两个有专家参与后讨论的小组中，直接问题的减少和共同创造合作的增加被发现，而在非专家讨论中，比例仍然是1比1，没有发现任何差异。

图1:图例:蓝色区域是百分比问题，橙色区域是对抗，灰色区域是共同创造合作。 点击这里查看图

讨论

总之，我们发现大部分讨论都集中在对话的知识构建类型上(与逻辑/操作类型和无关类型相反)。此外，我们注意到，只有专家才会对正在讨论的想法提出挑战。然而，在这些挑战之后，出现了更大比例的知识共创(即对话2)。我们注意到，在没有专家在场的对话中，知识共创没有变化。我们将在下面讨论这些发现的意义。

鉴于我们只有一个很小的数据集，我们只能推测，但这样的推测将有助于为环境公民科学家的未来体验设计提供信息。首先，专家是唯一提供直接反击的人。我们推测，对一个人的能力缺乏信心可能导致非专家之间缺乏对抗;正如在其他专家/新手类型的研究中发现的那样(例如，¹⁴)．

然而，更有趣的是，在第二次讨论中，与缺乏与非专家小组的共同创造相比，共同创造出现的比例要高得多。是否有一些由专家推动的东西被证明比没有专家更有创造力?我们事后又看了看抄本，完全把注意力集中在专家讲话的本质上。虽然这只是两个人的样本量，但有一件事变得很清楚，那就是专家们只在抽象层面上发言，而志愿者们倾向于两者都做。这意味着专家几乎总是在特定上下文之外谈论兴趣现象，并倾向于使用术语“类似”或“相似”来指代模式中的其他点的想法(例如，就像我们看到的X或类似于Y…)当然，数据支持这样一种观点，即专家倾向于使用抽象或概括的方法将想法从一个环境转移到另一个环境¹⁵．这种更广泛的框架是否会导致更有生成性的讨论?在我们之前对小学、中学和高等教育学习者的研究中，我们发现，将初学者的框架扩大到更广泛的背景下，会产生更有创造性的思维¹⁶．此外，这种框架帮助困难的学习者发展出更准确的心理模型¹⁷．

同样，我们注意到我们的数据是有限的。首先，研究设计的目的不同于测量专家和非专家类型的讨论。相反，我们的检查是基于作者在参与时所注意到的情况。其次，所有的作者都以促进者的身份参与了这项研究，因此他们都有过度猜测数据含义的风险，因为每个人都有更广泛的工作背景。虽然已经努力将这种偏见降到最低，但风险仍然存在。最后，样本量非常小。四组之间的一致性建议进行进一步的研究，但显然需要更多的数据来确定效果差异是否仍然存在。尽管如此，作为一项试点研究，本文提供了一个合理现象的讨论，值得在未来的环境公民科学项目中考虑。

未来的几个方向将遵循这一试点调查。我们发现专家在面试前不会问太多问题。因为反击也很低，在共同创造和提问之间是否存在一种权衡?因为专家在场，参与者会问更多的问题吗?这是否为共同创造创造了条件?也有可能，当专家在场时，参与者最初对共同创作感到害怕;尽管一些研究表明，有专家在场时，(例如，¹⁸)．

影响和结论

显然，有必要提供更多关于专家在与公民科学家讨论中所起作用的数据。如果要把公民科学看作是收集有关环境系统的数据和管理的可行方法，我们就应该很好地了解专家的作用，特别是他们在研究设计、数据收集和数据解释/传播的各个方面需要参与的程度。这个问题特别重要，因为地方或区域系统的专家人数可能有限。未来的方向包括与公民科学家一起直接操作专家知识。

致谢

作者要感谢多年来参与这个项目和其他项目的许多公民科学家。此外，还感谢两位匿名审稿人为改进该草案所做的工作。最后，这里的工作得到了美国国家科学基金(iss -1227550)的支持。

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