Khoa học công dân: hãy thử điều này ở nhà

Vào tháng 11 năm 2015, hàng trăm người đã tập trung cho một cuộc họp ở Ben Avon, một khu phố khoảng 2.000 người nép mình dọc theo sông Ohio phía tây bắc Pittsburgh. Cũng như các hội đồng trước đây thuộc loại này, cư dân đã đến để tìm hiểu mới nhất về một người hàng xóm không được chào đón.

Người hàng xóm đó là Shenango Coke Works, một nhà máy chế biến than nằm ở một đầu của một hòn đảo đối diện trực tiếp với Ben Avon. Người dân từ lâu đã nghi ngờ khí thải của nhà máy thường xuyên gây ô nhiễm không khí đến mức sống ở đó là một mối nguy hiểm. Họ đổ lỗi cho không khí tồi tệ cho bệnh hen suyễn, buồn nôn, đau đầu và vô số bệnh khác mà họ và gia đình họ phải chịu. Nhưng trong quá khứ, họ đã thiếu bằng chứng dứt khoát, bên ngoài kinh nghiệm của chính họ.

Vì vậy, họ tìm thấy một số.

Không lâu sau khi cuộc họp bắt đầu, với một đại diện của Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ ngồi ở hàng ghế đầu, nhà khoa học máy tính của Đại học Carnegie Mellon, Randy Sargent đã đứng dậy và bắt đầu quay cuồng qua các video quay ngược thời gian từ các camera mà anh ta đã giúp khu phố hướng về Shenango . Chụp khung hình cứ sau 5 giây, 24 giờ mỗi ngày, các máy ảnh giúp thực hiện dễ dàng hơn những gì cộng đồng đã cố gắng thực hiện trong nhiều năm qua: xem khói.

Phân biệt các đám mây độc hại với hơi nước đơn thuần là việc khó khăn, vì vậy cộng đồng đã chuyển sang Sargent, người làm việc trong Phòng thí nghiệm CREATE của CMU (Cộng đồng Robotics, Giáo dục và Trao quyền Công nghệ). Ông và đồng nghiệp Yen-Chia Hsu đã phát triển một thuật toán thị giác máy tính để chọn ra các loại khói xấu trong mỗi bức ảnh.

Được ghép lại với nhau từ hàng trăm khung hình, video kết quả cho thấy một vòng lặp gồm các đám mây đen, nâu, xanh lam và cam từ một tháng. Kết hợp với dữ liệu cảm biến của liên bang, địa phương và cộng đồng được thu thập từ những ngày tương ứng, cuối cùng, những nghi ngờ của Ben Avon dường như đã tìm thấy một số bước chân: Shenango đã phát hành một lượng chất độc hại cho phép vào không khí cứ sau bảy ngày.

Kênh Shenango

Một tháng sau, DTE Energy tuyên bố sẽ đóng cửa cơ sở Shenango, với lý do thị trường thép yếu và thiếu khách hàng. Đến tháng 1, nhà máy đã nướng mẻ than cuối cùng của mình và hiện tại dự kiến ​​sẽ phá hủy.

Bea Dias, giám đốc dự án của CREATE Lab cho biết: "Họ nói rằng đó là vấn đề kinh tế, nhưng tôi tự hỏi liệu dòng thời gian có thay đổi hay không vì áp lực từ cộng đồng". "Thuật toán là một công cụ giúp cho tiếng nói của họ có trọng lượng hơn, thêm một chân để tạo ra một vụ án. Nhưng công nghệ sẽ không hoạt động nếu nó không có một cộng đồng tích cực sử dụng nó, mọi người sẽ đặt nó trước mặt những người ra quyết định liên tục. "

Nhóm của Dias bị buộc tội tham gia trực tiếp với cộng đồng để cung cấp cho họ phần cứng, phần mềm và các giải pháp khác để giải quyết mối quan tâm của họ. Thuật toán thị giác máy tính hóa ra là một nhận thức đặc biệt mạnh mẽ của nhiệm vụ đó. Nhưng đó chỉ là một ví dụ trong một lĩnh vực có sự tăng trưởng đáng kinh ngạc trong những năm gần đây: các công cụ công nghệ cao cho khoa học công dân.

Tất cả truy cập

Ngay cả khi bạn không có một nhà máy bơm không khí xấu trong sân sau của bạn, bạn vẫn có thể muốn tham gia vào một loại khoa học công dân nào đó, được nghiên cứu bởi những người nghiệp dư nhiệt tình, một mình hoặc phối hợp với các nhà khoa học chuyên nghiệp. May mắn cho bạn, có một cái gì đó cho tất cả mọi người.

Bạn muốn giúp chọn qua hàng terabyte dữ liệu của kính viễn vọng không gian để tìm các ngoại hành tinh và chuẩn tinh? Đi đến Zooniverse. Có thể bạn có một dự án phòng thí nghiệm, nhưng bạn không đủ tiền mua thiết bị. Không vấn đề gì; in ra các phần từ bản kế hoạch chi tiết trên Phòng thí nghiệm nguồn mở của Appropedia.

Làm thế nào về một số sinh học DIY? Các không gian sinh học địa phương, chẳng hạn như BioCpered ở Santa Clara, California hoặc Không gian khoa học ngầm ở Maryland, có thể tư vấn và hỗ trợ các dự án từ trích xuất DNA đến in nuôi cấy tế bào.

Rắc rối với các dự án và dữ liệu tìm nguồn cung ứng đám đông là hai trong số những nghề nghiệp chính của khoa học công dân, và một kích thích chính cho nó là trao quyền.

Gretchen Gehrke, người quản lý dữ liệu và tuyên truyền của Phòng thí nghiệm cho biết: "Thời đại gần đây của việc bãi bỏ quy định liên bang đã làm sáng tỏ sự thiếu sót và thiếu sót trong giám sát và khi chúng ta không thể dựa vào sự can thiệp của chính phủ, chúng ta phải dựa vào chính mình". Nhưng việc truy cập vào các công cụ cần thiết để thực hiện công việc đó có thể là một thách thức, cô nói thêm.

"Truy cập" thường đơn giản dịch là "làm cho mọi thứ rẻ hơn." Nhờ chi phí cảm biến và vi điều khiển không ngừng giảm, việc truy cập dữ liệu vệ tinh và sự sẵn sàng chia sẻ chuyên môn kỹ thuật của người khác, các công cụ tinh vi từng chỉ dành cho các nhà nghiên cứu thể chế hiện có trong tay bất kỳ ai muốn chúng.

(Ảnh: Andrew Thaler)

Hãy xem xét các thiết kế phổ kế dựa trên Raspberry Pi, được lưu trữ bởi các trang cộng đồng của Phòng thí nghiệm công cộng. Phổ kế được sử dụng để xác định thông tin về một vật thể hoặc các chất thông qua việc phân tích các thuộc tính ánh sáng của nó. Một phiên bản cầm tay thương mại chạy khoảng $ 1.500; một con ngựa thí nghiệm cồng kềnh là năm lần đó. Hoặc với một chút hướng dẫn, bạn có thể tự xây dựng một chiếc cho mình với giá khoảng 70 đô la.

Một nhà tiên phong khoa học công dân khác là Andrew Thaler (ảnh dưới), một nhà nghiên cứu và tư vấn sinh thái biển sâu, người bắt đầu Hải dương học cho mọi người vì những rào cản tiếp cận. Mục tiêu đã nêu của tổ chức: "Trao quyền cho các nhà nghiên cứu, nhà giáo dục và nhà khoa học công dân thông qua phần cứng nguồn mở, chi phí thấp."

Công cụ chính mà Thaler làm việc để phát triển là một CTD, được sử dụng trong hải dương học để đo độ dẫn (độ mặn), nhiệt độ và áp suất. Đây là một công cụ thiết yếu để nghiên cứu và tìm hiểu môi trường thủy sinh, nhưng nếu bạn muốn, hãy sẵn sàng bỏ ra tối thiểu hơn 6.000 đô la, lên đến hàng chục ngàn.

(Ảnh: Andrew Thaler)

Với rất nhiều sự kiên nhẫn và hợp tác với bạn bè và đồng nghiệp, Thaler đã phát triển một CDT với giá 300 đô la. Thành phần đắt nhất là cảm biến, nó chạy gần 200 đô la. Chưa được thử nghiệm cùng với một thiết bị có giá cao hơn 200 lần, CTD của Thaler đã trả lại dữ liệu trong phạm vi sai số 2% của đơn vị đắt tiền hơn.

"Có một nhu cầu ngày càng liên quan để nhắc nhở các nhà khoa học rằng họ cũng là công dân", Thaler nói. "Chắc chắn, bạn có thể có quyền truy cập vào một khoản tài trợ nghiên cứu lớn và bạn có thể mua một đơn vị thương mại trị giá 60.000 đô la. Nhưng đó là một rào cản lớn đối với các nhóm cộng đồng muốn theo dõi đường thủy của chính họ. Nếu cũng bắt đầu hỗ trợ các chương trình tạo ra cùng một phần thiết bị rẻ hơn, khoa học hơn rất nhiều được thực hiện. "

Việc tiếp cận các công cụ giám sát và robot đã giúp ít nhất một cộng đồng biển hoàn thành mục tiêu chính. Ở Mexico, một số làng chài đã sử dụng Open ROV, nền tảng robot nguồn mở tương tự mà Thaler sử dụng trong các chương trình đào tạo của mình, để thực hiện các cuộc khảo sát về tập hợp cá mú sinh sản Nassau. Cá mú là một loài cá rạn san hô quan trọng cũng như một loài thương mại cực kỳ quan trọng và cộng đồng đã thành lập một khu bảo tồn biển để bảo vệ nó khỏi bị những kẻ săn trộm quét sạch.

(Ảnh: Michelle Z. Donahue)

Dự đoán vấn đề

Tại Pittsburgh, CREATE Lab đã không dừng lại với Shenango. Một nhiệm vụ khác của sứ mệnh của nó là giúp các cộng đồng xây dựng kiến ​​thức và công cụ họ có được thông qua làm việc với các nhà khoa học CMU. Và Pittsburgh là như hiện tại, vẫn phần nào nằm trong tầm ngắm của những di sản thời đại thép của nó, Shenango không phải là thứ duy nhất tạo ra mùi hôi thối.

Nhập Smell Pittsburgh, một ứng dụng xuất phát từ tác phẩm Shenango của CREATE Lab. Vẫn đang được phát triển và được hình dung là một công cụ cuối cùng có thể được sử dụng ở bất kỳ thành phố nào trên toàn quốc, ứng dụng cho phép cư dân gắn thẻ mùi môi trường gây khó chịu, được đăng nhập vào ứng dụng cũng như báo cáo cho sở y tế địa phương. Sau khi đăng nhập, ứng dụng sẽ hiển thị bản đồ hiển thị mọi báo cáo mùi khác trong cùng ngày và giờ.

Mark Dixon, một kỹ sư công nghiệp và tài liệu có trụ sở tại Pittsburgh, đã mô tả ứng dụng này như một cách để thúc đẩy mọi người tham gia với một cái gì đó họ muốn thay đổi về môi trường của họ.

"Có" thung lũng bất ổn "này xảy ra khi bạn báo cáo vấn đề và không có gì xảy ra, " Dixon nói. "Ứng dụng này tăng tốc cho mọi người thông qua thung lũng đó và điều đầu tiên họ thấy là họ không đơn độc. Thêm vào đó họ thực sự có thể thấy phạm vi của vấn đề."

Dixon đang làm việc để xây dựng khả năng sử dụng của ứng dụng. Một dự án liên quan đến việc phát triển một thuật toán kết hợp các báo cáo của Smell Pittsburgh và dữ liệu Dịch vụ thời tiết quốc gia để thử và dự đoán những ngày #Stinkburgh sắp tới, khi chúng được gắn thẻ trên Twitter. Sau khi đạt được tỷ lệ thành công khoảng 75% trong thời gian thử nghiệm 10 ngày, Dixon đã chia sẻ thông tin của mình với một nhóm chuyên viên dữ liệu địa phương, bao gồm cả nhà phát triển Smell Pittsburgh. Do đó, khả năng dự đoán đáng tin cậy hơn những ngày không khí xấu có thể sẽ xuất hiện trong các phiên bản tương lai của ứng dụng.

Dự đoán cũng là một mục tiêu của một loại ứng dụng khác, Mosquito Habitat Mapper. Ra mắt vào tháng 6 năm 2017 bởi Viện Chiến lược môi trường toàn cầu (IGES) hợp tác với NASA, ứng dụng này nhằm xác định và loại bỏ môi trường sống nguy hiểm của muỗi.

Đã được thử nghiệm ở Barbuda, Peru và Chile, ứng dụng huấn luyện mọi người xác định ấu trùng muỗi mà họ tìm thấy, chụp ảnh và loại bỏ nước đọng, đồng thời ghi nhật ký thời gian, địa điểm, ngày tháng và điều kiện môi trường địa phương vào cơ sở dữ liệu của ứng dụng. Đến nay, dự án đã tích lũy được khoảng 1.500 điểm dữ liệu, vẫn chưa đủ để đưa ra bất kỳ dự đoán có ý nghĩa nào. Nhưng hy vọng là về lâu dài, việc tích lũy dữ liệu tốt hơn từ mặt đất ở những nơi mà bệnh do muỗi truyền là vấn đề sức khỏe cộng đồng nghiêm trọng có thể giúp tinh chỉnh các mô hình dự đoán, hiện đang dựa trên dữ liệu thời tiết và khí hậu được thu thập bởi các vệ tinh .

Rusty Low, một nhà khoa học cao cấp tại IGES, người dẫn đầu sự phát triển của ứng dụng cho biết: "Có rất nhiều điều chúng ta không biết về cách muỗi phản ứng với vi khí hậu". "Chúng tôi đang tìm kiếm các công cụ tiểu vùng, dưới quyền có thể được sử dụng bởi các nhân viên y tế công cộng và cộng đồng để hiểu rõ hơn về nguy cơ mắc bệnh của họ."

Tại Baltimore, Weather Scottes, sinh viên tiến sĩ của Johns Hopkins cũng có thể cung cấp cho các nhà hoạch định đô thị nhiều công việc hơn khi lên kế hoạch cho các thành phố lành mạnh trong một tương lai ấm áp hơn. Các khối của Scott, xuất hiện trong các nghiên cứu về nhiệt đô thị, được trang bị các cảm biến dựa trên Arduino để đo nhiệt độ, độ ẩm, ozone, nitơ dioxide, lưu huỳnh điôxit và hydro sunfua. Năm mươi khối được triển khai tại 25 địa điểm trong thành phố và Scott hy vọng sẽ đưa thêm chúng vào mùa hè này.

(Ảnh: Anna Scott)

Dữ liệu giám sát sớm cho thấy rằng một số lượng lớn không gian xanh nhỏ hơn, như công viên bỏ túi, có thể tốt hơn cho việc hạ thấp nhiệt độ trên toàn thành phố so với một số công viên lớn, theo Kristin Baja, một nhà hoạch định khả năng phục hồi khí hậu của Baltimore. Thông tin đó có thể thay đổi nhận thức của 16.000 lô đất trống của thành phố từ tàn phá sang có lợi.

Trong khu phố Turner Station của Baltimore, Larry Bannerman có hai hình khối của Scott. Cộng đồng người Mỹ gốc Phi chủ yếu của ông có kinh nghiệm chiến đấu với những người gây ô nhiễm địa phương và kích động để bảo vệ. Anh ấy nói anh ấy rất vui khi có thêm một thẻ trong bộ bài của mình, nếu anh ấy cần nó.

"Chúng ta sẽ có một bức tranh rõ nét về những gì trong không khí của chúng ta", ông nói. "Kiến thức đó trong túi của chúng tôi sẽ là tài sản lớn nhất của chúng tôi nếu chúng tôi cần thực hiện một số thay đổi."

Một góc nhìn từ không gian

Theo quan điểm của John Amos, những người đóng góp công dân sẽ là chìa khóa để giải quyết một vấn đề thường xảy ra trong tâm trí anh ta: làm cho một lượng lớn dữ liệu hình ảnh có thể sử dụng được nhiều hơn.

Tổ chức phi lợi nhuận mà ông thành lập, SkyTruth, đã sử dụng phân tích hình ảnh vệ tinh để chỉ ra rằng sự cố tràn dầu Deepwater Horizon năm 2010 lớn hơn so với ước tính công khai của BP. Mặc dù nhóm tiếp tục sử dụng mắt người để theo dõi hình ảnh vệ tinh về các tác động môi trường từ sự cố tràn, khai thác bề mặt và hoạt động công nghiệp khác, SkyTruth hiện đang làm việc để thêm trí tuệ nhân tạo, học máy và dữ liệu lớn vào hỗn hợp.

SkyTruth Alerts là dịch vụ mà người dùng có thể đăng ký để được thông báo về một số thay đổi môi trường ở một khu vực cụ thể. Nói rằng giấy phép khoan khí mới, vi phạm giấy phép hoặc báo cáo về sự cố tràn hóa chất hoặc rò rỉ khí tự nhiên. Ban đầu được phát triển như một công cụ nội bộ, các cảnh báo hiện đang được quét từ Cảnh sát biển và các trang báo cáo của bộ môi trường nhà nước. Khoảng 3.000 người là người dùng hiện tại của công cụ này.

Sự phát triển của dịch vụ nhằm mục đích bao gồm ngày càng nhiều nguồn dữ liệu và công cụ và sử dụng AI và các hệ thống máy học để so sánh hình ảnh vệ tinh mới bên cạnh hình ảnh lịch sử. Với các loại tài liệu tham khảo đó, phân tích có thể phát hiện các thay đổi ngay cả trước khi chúng được báo cáo thông qua các kênh chính thức.

Chén thánh là cho phép người dùng chia sẻ các quan sát và cảnh báo của riêng họ, từ đó tạo ra một loạt các cộng đồng có mối quan tâm chung.

Trên thực tế, dữ liệu có nguồn gốc đám đông do người dùng SkyTruth đóng góp cho một dự án riêng biệt, Frack Downloader, đã dẫn đến một số nghiên cứu đã đẩy Maryland cấm fracking vào năm 2017. Nhà nghiên cứu y tế công cộng Johns Hopkins Brian Schwartz đã xem xét một số ý nghĩa sức khỏe của việc sống gần giếng khoan, bao gồm cả hen suyễn và tỷ lệ sinh non. Mặc dù ông đã rút ra nhiều nguồn dữ liệu cho các nghiên cứu, nhưng "không có sự thay thế" nào cho loại dữ liệu mà người dùng của SkyTruth đóng góp, ông nói.

Schwartz nói: "Chúng tôi đã gặp các quan chức được bầu của nhà nước nhiều lần và trình bày những phát hiện của chúng tôi và trả lời tất cả các câu hỏi của họ". "Một số trong số họ đã được báo cáo, trong các câu chuyện trên báo và ở nơi khác, đã nói rằng 'nghiên cứu sức khỏe của Johns Hopkins' cuối cùng đã thuyết phục họ bỏ phiếu cho lệnh cấm. Đó là những nghiên cứu của chúng tôi."

Sức mạnh của sự quan sát của con người trên mặt đất, kết hợp với khả năng xử lý dữ liệu của điện toán đám mây, cho phép nhìn thấy các vấn đề tiềm ẩn diễn ra trong thời gian thực, Amos lưu ý.

"Đó không chỉ là về những điều đã xảy ra, mà cả những điều đang xảy ra trong môi trường trước khi biết bất cứ điều gì về nó, để nhận thức được rằng có điều gì đó đang xảy ra mà chúng ta nên chú ý", Amos nói. "Đối với tôi, đó là một sự hồi sinh cơ bản của công nghệ môi trường."

Và quan tâm đến việc khai thác công nghệ mới nổi để đơn giản là tò mò sẽ chỉ phát triển từ đây, CREATE Lab's Dias bổ sung.

"Những loại công nghệ này không nên chỉ có trong phòng thí nghiệm hoặc không gian cao cấp hơn, " cô nói. "Chúng nên được tiếp cận với những người hàng ngày, để tạo ra, và không chỉ tiêu thụ. Và ý tưởng là một khi mọi người thông thạo công nghệ hơn, họ có thể lấy những thứ hàng ngày ra khỏi kệ và hack một thứ gì đó phù hợp với họ."