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“Cos’è la Citizen Science”, di M. Napolitano

Cos’è la Citizen Science

Maurizio Napolitano
(esame di Sociologia della Scienza 2017/2018)

 

Definizione

Il termine “Citizen Science” è diventato popolare all’interno della comunità scientifica alla fine del XX secolo e segna un momento importante nel dialogo fra società e scienza. Attraverso la citizen science la scienza si apre verso i cittadini attivando meccanismi di collaborazione e partecipazione. Nel 1995, Alan Irwin, definisce la citizen science come “lo sviluppo di concetti di cittadinanza scientifica ponendo in primo piano la necessità di aprire al pubblico la scienza e ai processi delle regole scientifiche”[1]. Una definizione che sembra orientare la citizen science verso un modello di comunicazione scientifica di co-produzione della conoscenza. In realtà, la citizen science, nasce prima di tutto come una necessità, da parte degli scienziati, per fare un passo avanti nelle loro ricerche utilizzando l’intelligenza collettiva data dal coinvolgimento dei non esperti. La maggior parte dei progetti nati sotto questa etichetta consiste nel chiedere il coinvolgimento dei non esperti per risolvere compiti semplici e ben definiti (micro-task) necessari poi a velocizzare il processo per risolvere un problema scientifico più grande (in particolare in biologia[2]). Questi micro-task spesso consistono in una raccolta collettiva di dati o classificazioni di immagini o trascrizione di testi o azioni simili. Non a caso, uno dei sinonimi più utilizzati è quello di ”crowdsourced science” che evidenzia la natura di sviluppare un progetto collettivo (“crowd” = folla, “source” = origine). La definizione di Irwin si è poi evoluta attraverso altri autori. Quella attualmente più diffusa è contenuta nell’Oxford English Dictionary (edizione 2004) che descrivere la citizen science come “l’attività scientifica condotta da membri del pubblico indistinto in collaborazione con scienziati o sotto la direzione di scienziati professionisti e istituzioni scientifiche[3].

Una definizione che evidenzia il percorso bidirezionale fra cittadini e scienziati, che pone come scopo la realizzazione di un’attività scientifica.

La comunicazione della scienza, pertanto, in questa definizione, diventa una necessità per creare un rapporto di collaborazione su cui costruire una comunità di persone interessate.

A giudizio di Muki Haklay[4] , le modalità di partecipazione dei cittadini ad un progetto di citizen science possono avvenire a quattro livelli:

  1. crowdsourcing“:

in questo caso il cittadino o si comporta come un sensore (es. ha un’applicazione sul suo smartphone che periodicamente manda le coordinate gps del posto dove si trova), oppure si rende disponibile per offrire la capacità di calcolo del suo computer per dei dati da analizzare (come nel caso del progetto SETI@home[5]. A questo livello di ingaggio il cittadino si sente parte importante per la scienza anche se la sua capacità cognitiva non viene sfruttata.

  1. distributed intelligence” (intelligenza distribuita)

in questo livello la capacità cognitiva dei partecipanti viene abilitata in quanto,  a ciascuno, viene chiesto di avere un minimo di formazione di base per poi raccogliere dati o eseguire semplici attività di interpretazione. Spesso l’attività di formazione include un test che permette agli scienziati di avere un’indicazione della qualità del lavoro che il partecipante potrà svolgere. Gli scienziati, in questo scenario, devono essere anche consapevoli che la loro attività sarà poi quella di continuare a tenere i contatti con i partecipanti.

  1. ‘participatory science” (scienza partecipativa)

questo è il livello di partecipazione simile a quanto descritto da Irwin dove la definizione problema è stabilita dai partecipanti in consultazione con scienziati ed esperti mettendo a punto un metodo di raccolta dei dati. I partecipanti sono pertanto impegnati nella raccolta dei dati, ma richiedono l’assistenza degli esperti per l’analisi e l’interpretazione dei risultati. Un ottimo esempio viene dalle situazioni di protesta verso cause ambientali dove i cittadini chiedono l’aiuto degli scienziati. Tuttavia, la scienza partecipativa può verificarsi in altri tipi di progetti e attività, specialmente se si considera che i volontari, grazie al loro impegno, diventano poi esperti nella raccolta e analisi dei dati. Quando questo accade, i partecipanti arrivano a suggerire nuove domande di ricerca che possono essere esplorate con i dati raccolti. In questo scenario i partecipanti non sono coinvolti in un’analisi dettagliata dei risultati dei loro sforzi, spesso a causa del livello di conoscenza necessario per dedurre conclusioni scientifiche dai dati.

  1. extreme citizen science” (scienza dei cittadini estrema)

si tratta di un’attività completamente integrata dove scienziati professionisti e non professionisti sono coinvolti nel decidere su quali problemi scientifici lavorare sulla natura della raccolta dei dati rispondendo alle esigenze dei protocolli scientifici abbinando le motivazioni e gli interessi dei partecipanti. I partecipanti possono scegliere il proprio livello di coinvolgimento e possono essere potenzialmente coinvolti nell’analisi, pubblicazione o utilizzo dei risultati. Si tratta di una “scienza dei cittadini estrema” e richiede agli scienziati di agire anche come facilitatori.

In questo scenario i partecipanti non sono al livello più basso, anzi, hanno anche la possibilità di passare ad un livello superiore fino ad arrivare a comunicare con lo scienziato che coordina il progetto per discutere i risultati dell’analisi e suggerire nuove direzioni di ricerca.

Un esempio di questo ultimo caso può essere visto quando un progetto comincia ad avvicinarsi ad una comunità hacker come quella dei “maker” (gli artigiani digitali di questo secolo) in quali sono in grado di costruire nuovi oggetti di monitoraggio[6] e distribuzione dei dati in grado di evolversi grazie anche alla metodologia tipica del mondo del software open source.

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Schema dei livelli di partecipazione e impegno nei progetti di Citizen Science secondo Haklay Muky (2013)

Lo schema presentato da Muki Haklay evidenzia il percorso che la scienza di questo secolo sta affrontando verso una scienza post-accademica (scienza 2.0) nel suo sempre più stretto contatto con la società.

 

Il progetto più famoso di citizen science: GalaxyZoo

GalaxyZoo[7] è senza ombra di dubbio il progetto di citizen science più famoso al mondo. Seguendo lo schema proposto da Muki Haklay, il livello di partecipazione al progetto è quello di “intelligenza distribuita” dove i singoli partecipanti, hanno il compito di svolgere dei micro task.

Nel caso specifico, il compito assegnato ai partecipanti di GalaxyZoo è quello di classificare delle immagini di galassie associandoli o ad una forma ellittica oppure a spirale.

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Screenshot dell’applicazione Galaxy Zoo per classificare le galassie

Il progetto è cominciato nel 2007 da una collaborazione fra le Università di Oxford, Portsmouth, Yale, Johns Hopkins e la Fingerprint Digital Media di Belfast. La classificazione delle galassie è di fondamentale importanza per capire come queste si formano.

Nonostante un’evoluzione sempre più rapida ed efficiente dell’intelligenza artificiale, non si è ancora riusciti ad ottenere un software in grado di svolgere questa operazione in maniera automatica. Non avendo abbastanza tempo per visionare tutte le immagini raccolte dal telescopio del progetto Sloan Digital Sky Survey[8], il team di ricercatori ha deciso di chiedere aiuto ai cittadini. Il compito proposto è molto semplice: accedere al sito galaxyzoo.org, fare un piccolo training-test e poi da lì prendere visione delle immagini di galassie catturate dal telescopio e rispondere alla domanda sulla morfologia di ogni singola galassia presentata. Nella sua prima edizione del 2007, nelle prime 24 ore dal lancio, il sito web ricevette quasi 70.000 classificazioni all’ora e concluse nel 2009 con più di 50 milioni di galassie classificate con il contributo di oltre 150.000 persone.[9] Da lì in poi ne susseguirono molte altre, e tutt’ora si prosegue. Uno dei successi di GalaxyZoo è stato anche quello di creare un forum di discussione dove poter accompagnare i partecipanti. Al forum partecipano sia gli i cittadini (che hanno preso il nome di zooities) che gli ideatori stessi del progetto (zookeepers) e molti astronomi. Grazie a questa formula il forum è così diventato un indispensabile strumento di conoscenza, approfondimento ed informazione in grado di creare maggiore coscienza e responsabilità. La raccolta di dati fatta attraverso GalaxyZoo, nelle sue diverse edizioni e sviluppi, hanno dato il contributo che la scienza aspettava: dai dati raccolti sono nati circa 60 articoli scientifici in peer-review[10]. Al di là dei numeri, questo era l’obiettivo principale del progetto. L’attività dei partecipanti però è andata anche oltre. Alcuni volontari[11] hanno contribuito in maniera ancora più concreta individuando, in un caso,  un oggetto astronomico di natura insolita battezzato Hanny’s Voorwerp (l’oggetto di Voorwerp) in onore del suo scopritore (l’insegnante olandese Hanny van Arkel) e, nell’altro, una rara forma di galassia da colore verde e di piccole dimensioni chiamata Pea Galaxy (galassia pisello). L’insieme di queste piccole storie di successo (la partecipazione, il forum, le pubblicazioni scientifiche, le scoperte da parte dei cittadini ed altro ancora) hanno fatto diventare il progetto un importante riferimento sul tema della citizen science, con la conseguenza che sono nati diversi studi per capirne le dinamiche[12]. La storia di GalaxyZoo è poi proseguita con la nascita della Citizen Science Alliance[13]: un’organizzazione che accomuna università e aziende[14] fornendo supporto nella creazione di strumenti di citizen science attraverso il prodotto ZooUniverse[15] (il software con cui GalaxyZoo) potendo così ospitare progetti[16] non solo orientati all’astronomia ma anche alla letteratura, l’arte, la climatologia, la biologia.

 

L’etica della citizen science

Mechanical Turk è un servizio, a pagamento, offerto da Amazon dal 2005 con lo scopo di coordinare delle persone (worker) per fare dei micro-task chiamati HIT (Human Intelligence Tasks) che attualmente i computer non sono in grado di fare. Tutto sommato, un progetto come GalaxyZoo poteva essere svolto allo stesso modo. La scelta però non è andata in quella direzione in quanto si voleva anche avere un pubblico selezionato e interessato con la consapevolezza che si sarebbe poi dovuto gestire questa comunità. La questione di dover allocare tempo ed energie nel creare e poi gestire una comunità in rapporto poi alla necessità di avere i dati in tempi ragionevoli, spinge spesso molti scienziati a scegliere mechanical turk nel proprio lavoro. Non si può sicuramente inquadrare questa scelta come citizen science. Essa evidenzia però un atteggiamento tipico dello scienziato che mira a servire i propri interessi e quelli del ristretto gruppo scientifico a cui appartiene (Mitrof[17]): per un ricercatore diventa estremamente più facile avere un gruppo di persone che lavorano su un compito senza dover interagire con questi. Rimane il fatto che la definizione di un micro-task è un lavoro importante per la riuscita di una raccolta dati di qualità. Il compito deve essere ben definito e raggiungibile. Questa è una prima regola per ottenere risultati di successo. Regola che forse può essere necessaria per chi fa uso di mechanical turk ma che, sicuramente, non basta quando si lavora in ottica di partecipazione. In generale, quando le persone coinvolte in un progetto trovano passione per quello che fanno, accade che si crei un senso di appartenenza (una comunità). Il rispetto per i non esperti coinvolti deve essere un punto cardine in un progetto di citizen science. Un rispetto che deve partire con il riconoscimento di chi ha partecipato facendolo sentire parte integrante della scienza secondo i 4 imperativi istituzionali delineati da Merton[18]. Il rispetto prevede anche la gestione della proprietà intellettuale di chi ha partecipato. Lo scienziato solitamente è mosso da un individualismo che porta ad estendere la tutela della proprietà verso i risultati (Mitrof) e quindi tende a sottovalutare questo aspetto. In sintesi, un buon progetto di citizen science, al suo avvio deve tenere presenti due caratteristiche etiche importanti che si possono riassumere con le parole  “riconoscimento” e “proprietà intellettuale”. L’European Citizen Science Association ha definito una guida etica nei “10 principi della Citizen Science[19]. Il tutto può essere riassunto come rispetto dei volontari; informazione trasparente nella gestione della proprietà intellettuale e delle responsabilità che si hanno bilateralmente; e rilascio dei prodotti derivati dalla ricerca in open access. È fondamentale che l’output della citizen science produca un risultato scientifico genuino.

 

Conclusioni

La citizen science nasce come esigenza degli scienziati per raccogliere o classificare dati attraverso semplici compiti ben definiti (micro-task). Si tratta spesso di attività che, allo stato attuale, nonostante il progresso dell’intelligenza artificiale, i computer non sono ancora in grado di risolvere in maniera autonoma ed in tempi ragionevoli. Pertanto, questi compiti vengono estesi all’esterno, chiedendo ai cittadini di partecipare (crowdsourcing). Il grado di coinvolgimento di ciascuno dei non esperti può avvenire a diversi gradi, fino a dare loro la possibilità di lavorare al fianco dei ricercatori e di proporre problemi e soluzioni. L’impatto che ne deriva verso la scienza non è solo nel modo di lavorare (che diventa sempre più aperto ed inclusivo) ma anche nelle modalità con la scienza stessa comunica andando verso un modello sempre più orientato alla partecipazione.

La modalità operativa implica anche aspetti etici che sono legati principalmente al rispetto e al riconoscimento di chi ha partecipato al progetto.

In questo periodo si sta assistendo ad una scienza post-accademica (scienza 2.0) dove i contesti di  scienza e pubblico si incontrano ed influenzano reciprocamente[20].

La citizen science, nella sua evoluzione sempre più inclusiva, è un ottimo esempio di questo fenomeno.

 

[1] Alan Irwin (1995). Citizen Science: a study of people, Expertise and Sustainable Development. Routledge.

[2] C. Kullenberg; D. Kasperowski (14 January 2016). “What Is Citizen Science? – A Scientometric Meta-Analysis“. PLoS ONE. 11: e0147152. Bibcode:2016PLoSO..1147152K. doi:10.1371/journal.pone.0147152. PMC 4713078 Freely accessible. PMID 26766577.

[3] Citizen science, su oxforddictionaries.com

[4] Haklay, Muki (2012) in Citizen Science and Volunteered Geographic Information: Overview and Typology of Participation. Crowdsourcing Geographic Knowledge.

[5] Un esperimento scientifico che utilizza computer connessi a Internet per la ricerca di intelligenza extraterrestre (SETI). Si partecipa eseguendo sul proprio computer un programma che scarica e analizza i dati del radiotelescopio – https://setiathome.berkeley.edu/

[6] Wylie, S.A., Jalbert, K., Dosemagen, S. and Ratto, M. (2014). Institutions for civic technoscience: How critical making is transforming environmental research. The Information Society

[7] http://www.galaxyzoo.org

[8] Sloan Digital Sky Survey – un’indagine conoscitiva che ha studiato circa un quarto del cielo https://www.sdss.org/

[9]Lintott, Schawinski, Bamford, Slosar, Land, Thomas, Edmondson, Masters, Nichol, Raddick, Szalay, Andreescu, Murray, Vandenberg (2010). “Galaxy Zoo 1: data release of morphological classifications for nearly 900,000 galaxies”. MNRAS.

[10] https://www.zooniverse.org/about/publications

[11] https://www.bbc.com/news/science-environment-40558759

[12] Raddick, Bracey, Gay, Lintott, Cardamone, Murray, Schawinski, Szalay, Vandenberg (2009)  Galaxy Zoo: Motivations of Citizen Scientists

[13] https://www.citizensciencealliance.org/

[14] https://www.citizensciencealliance.org/partners.html

[15] https://www.zooniverse.org/

[16] https://www.zooniverse.org/projects

[17] The subjective side of science: A philosophical inquiry into the psychology of the Apollo moon scientists. Elsevier Scientific Pub. Co. (1974).

[18] Universalismo, comunismo, disinteresse e scetticismo – La sociologia della scienze: indagini teoriche ed empiriche, Robert K. Merton (1973)

[19] https://ecsa.citizen-science.net/sites/default/files/ecsa_ten_principles_of_citizen_science.pdf

[20] Scienza e società: introduzione alla sociologia della scienza, Massimiamo Bucchi (2010)

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