When Scientists Become Social Scientists: How Citizen Science Projects Learn About Volunteers

25 abril, 2018

Peter T. Darch

International Journal of Digital Curation, ISSN 1746-8256, Vol. 12, n. 2, 2017, p. 61-75

Los proyectos de ciencia ciudadana en línea incluyen reclutamientos de voluntarios para ayudar a los investigadores con la creación, conservación y análisis de amplios conjuntos de datos. Enriquecer la calidad de estos productos de datos es una preocupación fundamental para los equipos que dirigen los proyectos de ciencia ciudadana. Las decisiones acerca del diseño y operaciones de un producto suponen un gran efecto crítico tanto en el reclutamiento del proyecto y en retener a suficientes voluntarios como en la calidad del trabajo de los voluntarios. El proceso por el que el equipo que dirige un proyecto conoce a sus voluntarios tiene un papel fundamental en estas decisiones. Mejorar este proceso enriquecerá la toma de decisiones, lo que dará como resultado conjuntos de datos de mejor calidad y logros más exitosos para los proyectos de ciencia ciudadana. Este artículo presenta un estudio cualitativo, incluyendo entrevistas y observación a largo plazo, de cómo el equipo dirigente de Galaxy Zoo, un gran proyecto de ciencia ciudadana sobre astronomía, llegó a conocer a sus voluntarios, y cómo este conocimiento conformó el proceso de toma de decisiones. Este artículo presenta tres ejemplos que tuvieron un papel significativo en la forma en que los miembros del equipo de Galaxy Zoo comprendieron a sus voluntarios. Los miembros del equipo integraron fuentes heterogéneas de información para obtener nuevas ideas de los voluntarios. Las estadísticas sobre el proyecto y estudios formales sobre los voluntarios, combinadas con la comprensión tácita ganada a lo largo de interacciones en línea y fuera de ella con los voluntarios. Este artículo presenta varias recomendaciones prácticas, que incluyen estrategias para mejorar cómo los miembros de equipos de proyectos de ciencia ciudadana aprenden acerca de los voluntarios, y cómo los equipos pueden hacer circular entre ellos más efectivamente lo que aprenden.

Traducción del resumen de la propia publicación

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