Informatie

Zijn er COVID-19 burgerwetenschappelijke projecten om gewoonten en resultaten te vergelijken?


Ik heb een aantal 'citizen science'-projecten voor coronavirus gezien die niet echt samenwerkingen zijn, maar gewoon verzoeken om verwerkingstijd. Zijn er "echte" projecten waar mensen die hun diagnose hebben gekregen kunnen gaan, met elkaar kunnen chatten, vrijwilligerswerk kunnen doen om hun virusstatus publiekelijk bekend te maken, testresultaten zoals O2-perfusie en dagelijkse zelfbeoordeling van symptomen, en het eens kunnen worden over groepsenquêtes om te profileren wat ze eten en andere activiteiten die ze doen?

Ik zou graag zien dat gewone mensen samenwerken aan antwoorden op fundamentele vragen. Bijvoorbeeld: a) beïnvloedt zoutinname de symptomen? [re: bloeddruk] b) beïnvloedt koffie drinken de symptomen? [over: risico op diabetes type II] c) beïnvloedt inspanning de symptomen? [re: HIF's] d) beïnvloeden voedingssupplementen zoals vlas, curry en vlierbessen de symptomen? e) beïnvloedt de totale inname van calorieën of de verhouding koolhydraten/eiwitten/vet de symptomen?

Natuurlijk is het moeilijk om acties van een patiënt te correleren met onmiddellijke zelfgerapporteerde veranderingen in symptomen, net als een vergelijking van daaropvolgende ziekenhuisopname of overlijden tussen groepen respondenten van online-enquêtes. Toch is een dergelijke wanorde op informele basis waar ideeën vaak vandaan komen, en burgerwetenschap kan kandidaat-factoren markeren voor formele validatie door professionals. Is er zoiets aan de hand?


Ik denk dat je op zoek bent naar een heel specifiek ontwerp van 'burger'-projecten. Maar als we uw criteria een beetje versoepelen, zijn er enkele voorbeelden. Hier, en hier bijvoorbeeld. Een van de moeite waard om te bespreken, denk ik, is wat Google heeft gedaan voor het volgen van mobiliteit. Ja, de gebruikers hebben het onderzoek niet 'opt-in', maar in wezen hebben ze de gegevens aangeleverd!


COVID-symptoomstudie die breder onderzoek faciliteert ter ondersteuning van NHS England‍

LONDON, VERENIGD KONINKRIJK - De COVID-symptoomstudie kondigt vandaag aan dat het zal samenwerken met NHS England om belangrijk onderzoek naar de mogelijke beschermende effecten van hormonale therapieën, zoals HST of de pil, en COVID-19 mogelijk te maken. Bekijk hier ons webinar over oestrogeen en COVID-19.

Meer dan 3 miljoen mensen in het VK hebben gegevens verstrekt via de COVID Symptom Study-app, gelanceerd door onderzoekers van King's College London en gezondheidstechnologiebedrijf ZOE. Dit is de grootste groep deelnemers die bijdraagt ​​aan COVID-19-onderzoek ter wereld. In tegenstelling tot apps voor het traceren van contacten, richt de COVID Symptom Study-app zich op het verzamelen van gezondheidsgegevens om onderzoek naar het begrip van de ziekte te bevorderen en klinische oplossingen op korte en lange termijn te bieden voor het herstel van de natie.

De COVID-symptoomstudie-app is bijgewerkt met specifieke vragen over menstruatie, hormoonmedicatie en de menopauze met als doel beter te begrijpen hoe hormonen zoals oestrogeen de COVID-19-uitkomsten kunnen beïnvloeden. De gegevens zullen meer licht werpen op de onderliggende redenen waarom er op geslacht gebaseerde verschillen zijn in de reactie op coronavirusinfectie en de rol van hormonen bij de ziekte, zoals aangetoond in COVID-symptoomstudiegegevens over ziekenhuisopname.

Dr. Louise Newson, merkte adviseur van NHS Engeland, huisarts en menopauzespecialist op:

Tim Spector, hoogleraar genetische epidemiologie aan King's College London:

Waarom doen we dit onderzoek?

Veel onderzoeken hebben aangetoond dat COVID-19 mannen meer lijkt te treffen dan vrouwen. Hier zie je gegevens uit onze app waaruit blijkt dat mannen na ziekenhuisbezoek meer behoefte aan ademhalingsondersteuning (RS), van zuurstof tot beademing, melden. Dit geldt voor de bevestigde testpositieve groep (T-COVID), evenals voor mensen die zelf meldden dat ze COVID hadden (SR-COVID) maar niet werden getest, en mensen waarvan we denken dat ze COVID hadden op basis van symptomen die ze volgden (ik- COVID).


We hebben ook gezien dat bij vrouwen het verhoogde risico met het ouder worden eerder merkbaar wordt dan bij mannen - deze verandering lijkt eind jaren 50 te gebeuren. We bekijken momenteel of dit iets met de menopauze te maken heeft.

Bekijk het volledige webinar

Extra informatie

Gelanceerd door onderzoekers van King's College London en ontwikkeld door gezondheidstechnologiebedrijf ZOE, stelt de app-gebaseerde COVID Symptom Study (voorheen bekend als de COVID Symptom Tracker) miljoenen mensen in het VK in staat om elke dag in te checken om hun gezondheidsstatus te registreren, of ze zich goed voelen of COVID-gerelateerde symptomen ervaren.

De COVID Symptom Study-app is te downloaden in de Apple App Store en Google Play Store en heeft geen overlap met de NHS-tracker en maakt geen gebruik van bluetooth. Dagelijkse onderzoeksupdates, modelgegevens voor het hele VK en trends in de loop van de tijd zijn te vinden op covid.joinzoe.com.

‍Veilige, geanonimiseerde gegevens van de COVID-symptoomstudie worden ingevoerd in de NHS via BREATHE - de Health Data Research Hub for Respiratory Health en SAIL Databank aan de Swansea University, ondersteund door Health Data Research UK. Dit kan de effectieve inzet van beperkte NHS-middelen, zoals zorgpersoneel, testkits of ventilatoren, ondersteunen op de plaatsen waar ze waarschijnlijk nodig zijn.

Voor meer informatie over de app of het aanvragen van een interview met professor Spector, neem contact op met [email protected]

Over King's College London‍

King's College London is een van de top 10 Britse universiteiten ter wereld (QS World University Rankings, 2018/19) en een van de oudste in Engeland. King's heeft meer dan 31.000 studenten (waaronder meer dan 12.800 postdoctorale studenten) uit zo'n 150 landen over de hele wereld, en zo'n 8.500 medewerkers.

King'sx27s heeft een uitstekende reputatie op het gebied van onderwijs van wereldklasse en baanbrekend onderzoek. In het Research Excellence Framework (REF) van 2014 werd 84 procent van het onderzoek bij King's aangemerkt als 'wereldleider' of 'internationaal excellent' (3* en 4*).

Sinds onze oprichting zetten de studenten en medewerkers van King zich in voor de samenleving. King's zal zich blijven richten op toonaangevend onderwijs, onderzoek en dienstverlening, en zal een steeds proactievere rol spelen in een meer onderling verbonden, complexe wereld. Bezoek onze website voor meer informatie over Vision 2029, de strategische visie van King voor de komende 12 jaar tot 2029, de 200e verjaardag van de oprichting van de universiteit.

Wereldveranderende ideeën. Levensveranderende impact. kcl.ac.uk

Over ZOE

ZOE is een gezondheidswetenschappelijk bedrijf dat datagestuurd onderzoek gebruikt om de gezondheidsproblemen van de wereld aan te pakken. Door machine learning te gebruiken in combinatie met digitale technologieën zoals mobiele telefoons, maakt ZOE zeer grootschalige wetenschappelijke studies mogelijk om problemen als COVID-19, ontstekingen en de impact van voeding op de gezondheid aan te pakken. ZOE is gevestigd in Londen en Boston en werd opgericht door professor Tim Spector van King's College London, machine learning-leider Jonathan Wolf en ondernemer George Hadjigeorgiou. ZOE heeft de grootste voedingsstudies in zijn soort ter wereld uitgevoerd en werd in 2019 uitgeroepen tot een van de Deloitte Fast 50 Rising Stars vanwege de bijdrage van het bedrijf aan de wetenschap, mogelijk gemaakt door technologie en machine learning.


Wetenschap & Uitvinders Sprints Onderwerpen

UT-Oxford-project: Covid 19-gegevens, aandelen en beleid | Deel 1

Probleem sponsor: UT COVID-19-modelleringsconsortium
Probleembeschrijving: Dit is de eerste sessie in een tweedelige serie waarin de tarieven en het beleid van COVID 19 door een aandelenlens worden bekeken. Deze sprint maakt gebruik van gegevens uit de Oxford Covid Response Tracker Database. Deelnemers zullen vragen onderzoeken, waaronder "Hoe hebben overheidsvoorschriften de verspreiding van COVID-19 beïnvloed?" en "Wat kan hebben bijgedragen aan effectief beleid in verschillende staten?"
Mensen achter het probleem: Dr. Becky Kester van het UT COVID-19 Modeling Consortium en partners van Oxford University's Blavatnik School of Government's Oxford COVID-19 Government Response Tracker (OxCGRT)

Datum:
Zaterdag 27-3 van 10u-14u30-15u
Plaats: Zoom! Link voorzien van RSVP
Tijdsbesteding: We beginnen om 10.00 uur, nemen een korte pauze voor de lunch en eindigen rond 14.30-15.00 uur.

PROject HETDEX - Wetenschapssprint - RONDE I

Probleem sponsor: Dr. Gebhardt van de afdeling Astronomie
Probleembeschrijving: Doe een dag mee aan project HETDEX (Hobby-Eberly Telescope Dark Energy Experiment). Duik in een groot aantal bronnen in onze dataset om ze visueel te controleren op machine learning-invoer. Leer bepaalde problemen in de gegevens te onderscheiden, of ze nu echt zijn (verre of nabije sterrenstelsels, zwarte gaten, meteoren, vreemde sterren, enz.) of dat het valse positieven zijn (voornamelijk defecten in het instrument). U kunt bijdragen aan het doel om één miljoen bronnen te onderzoeken, wat zou kunnen resulteren in een app voor burgerwetenschap die astronomisch onderzoek op wereldwijde schaal ten goede komt!
Mensen achter het probleem: Dr. Karl Gebhardt doet hier op de UT onderzoek naar sterrenstelsels, zwarte gaten en donkere energie!

Datum:
Zaterdag 27/2 van 10u-14u
Plaats: Zoom! Link voorzien van RSVP
Tijdsbesteding: We beginnen om 10.00 uur, nemen een korte lunchpauze voor de lunch en sluiten af ​​rond 14.00 uur!

Archief

Herfst 2020


Dit is wat onze Student Citizen Scientists op een leuke en boeiende manier zullen leren!

Observeren en vragen: Maak een observatie en herken een probleem. Bij het definiëren van het probleem en het bepalen van de onderzoeksvraag, moeten de burgerwetenschappers rekening houden met de juiste achtergrondinformatie in de gepubliceerde literatuur, welke informatie nog nodig is (de leemte in kennis) en hoe deze precies zal worden gebruikt bij de besluitvorming.

Plan en ontwerp: hoe gaat u het geïdentificeerde probleem oplossen. Is een observationeel of experimenteel ontwerp geschikt? Hoeveel waarnemingen zijn er nodig? Welke middelen zijn nodig? Hoe worden proefpersonen beschermd?

Verzamel informatie en analyseer: Gegevens zijn afzonderlijke informatie-eenheden. Het kan kwalitatief (beschrijvend) of kwantitatief (numeriek) zijn. In analytische processen worden gegevens weergegeven door variabelen en worden associaties tussen variabelen beoordeeld. Kunnen gegevens worden verzameld door observaties of enquêtes bij mensen? Door gebruik te maken van bestaande data of informatie? Wie verzamelt en analyseert de gegevens? Hoe worden de gegevens verzameld en samengevat om de kwaliteit te waarborgen? Welke statistieken zijn nodig?

Verhalen maken, interpreteren en delen: niet alleen de resultaten moeten worden omgezet in actie, maar het rapport moet ook op een gemakkelijk te begrijpen manier aan anderen worden overgebracht. De resultaten kunnen worden weergegeven in tabellen, figuren en grafieken, zodat ze gemakkelijk kunnen worden gebruikt in het besluitvormingsproces. Mondelinge presentaties kunnen het verhaal van het onderzoek delen en de impact ervan benadrukken.

Plan om in te grijpen of meer vragen te stellen: Vaak leiden onderzoeken tot meer onderzoeken, terwijl andere mensen helpen om te beslissen of te handelen. Jij beslist!


Resultaten

De resultaten worden gepresenteerd in drie secties. De eerste presenteert de demografische kenmerken van de deelnemers aan de studie. Het tweede deel rapporteert over de veranderingen in malaria-gerelateerde percepties en gedrag tussen 2017 en 2019. Daarnaast bevat het factoren die de waargenomen veranderingen kunnen verklaren. Ten slotte wordt in het derde deel informatie gegeven over de verschillen en overeenkomsten tussen vrijwilligers en niet-vrijwilligers. Het gaat ook dieper in op de voordelen van de CSP voor de bestrijding van malaria.

Kenmerken van de deelnemers

Tabel 1 laat zien dat van de 328 deelnemers aan de studie 56,4% vrouw was. De helft van de deelnemers had geen opleiding of een gedeeltelijke basisschool. 57% van de deelnemers was getrouwd en de meeste deelnemers waren boeren (82,3%). De gemiddelde leeftijd van de respondenten was 44,1 jaar (SD = 13.6).

Verandering in malariagerelateerde percepties en gedrag tussen 2017 en 2019

De resultaten in tabel 2 gaven aan dat er tussen 2017 en 2019 statistisch significante veranderingen waren in waargenomen gevoeligheid, waargenomen zelfeffectiviteit, waargenomen responseffectiviteit, normen, gedragsintenties en malariagerelateerd gedrag (gebruik van LLIN's en IRS-acceptatie). was ook een significante afname van de waargenomen barrières. De ervaren ernst veranderde niet.

Aan de deelnemers werd gevraagd of ze tussen 2017 en 2019 verandering merkten in het gebruik en de acceptatie van malariabestrijdingsmaatregelen. In lijn met de resultaten in tabel 2 gaf 22% van de deelnemers aan dat ze de frequentie van het gebruik van muskietennetten veranderden en 51 % gemelde wijziging in IRS-acceptatie. Wat betreft de richting van verandering, gaven 56% en 95% van degenen die een verandering in het gebruik van klamboes en IRS-acceptatie meldden aan dat respectievelijk het gebruik en de acceptatie van klamboes en IRS-acceptatie waren toegenomen (tabel 3).

Factoren die de in de loop van de tijd waargenomen verschillen verklaren

Om de kwantitatieve resultaten gepresenteerd in tabellen 2 en 3 te interpreteren, werden enkele aanvullende kwalitatieve analyses uitgevoerd. Deelnemers die de frequentie van het gebruik van klamboes verhoogden, meldden dit te doen vanwege toegenomen kennis en bewustzijn over de malariagerelateerde voordelen van het gebruik van klamboes, omdat het voorkomt dat mensen in contact komen met muggen die malaria veroorzaken. Dit duidt op de verbetering van de waargenomen responseffectiviteit. Een deelnemer noemde:

“Ik heb de frequentie van slapen onder een klamboe verhoogd omdat het klamboe mij verhindert in contact te komen met muggen die malaria kunnen veroorzaken.” Een andere deelnemer verklaarde: “Vanwege de workshops en voorlichting over malaria die ik heb gekregen, gebruik ik het klamboe nu elke avond”.

Voor degenen die zeiden dat ze de frequentie van slapen onder een klamboe hebben verminderd, waren de belangrijkste redenen die naar voren kwamen de waargenomen afname van de muggendichtheid, het feit dat ze zich in een droog seizoen bevonden (op het moment van gegevensverzameling) en ongemak (te warm voelen) bij het slapen onder een klamboe. Sommige respondenten zeiden:

Ik heb de frequentie van slapen onder een klamboe verminderd omdat de muggen tegenwoordig ook zijn afgenomen.” Een ander gaf aan: “Ik heb de frequentie verlaagd omdat we nu in een droog seizoen zitten.” Met betrekking tot ongemak noemde iemand: "Ik heb de frequentie verlaagd omdat ik me soms te warm voel."

Voor degenen die geen verandering in de frequentie van het gebruik van klamboes meldden, gaven de meesten aan dat ze consequent onder een klamboe hebben geslapen omdat ze malaria wilden voorkomen of omdat ze bang waren om malaria te krijgen. Daarom bleef de frequentie van het gebruik van klamboes gelijk. hetzelfde. Een deelnemer zei:

Voor mij is de frequentie van slapen onder een klamboe niet veranderd omdat ik het elke nacht gebruik om malaria te voorkomen.” Een ander genoemd, “Ik heb elke nacht onder het klamboe geslapen omdat ik bang ben om malaria te krijgen.”

Met betrekking tot IRS gaven de meeste respondenten een toename in acceptatie aan omdat ze zich bewust werden en zich realiseerden dat het huidige insecticide effectiever is dan wat ze vroeger sproeiden. Een genoemd:

"het huidige insecticide is krachtiger dan het vorige dat ze in onze huizen sproeiden".

Individuele percepties en gedrag tussen vrijwilligers en niet-vrijwilligers

Er werd een vergelijking gemaakt van individuele percepties en malariagerelateerd gedrag tussen vrijwilligers en niet-vrijwilligers. Tabel 4 geeft aan dat, behalve voor waargenomen zelfeffectiviteit, geen statistisch significante verschillen in andere individuele percepties tussen deze twee groepen konden worden gevonden. Er werden echter significante verschillen waargenomen in sociale interactie (discussie over malaria in de gemeenschap, praten met buren over malaria en de bestrijding ervan), collectieve actie (deelnemen aan malariagerelateerde activiteiten op gemeenschapsniveau), het gebruik van LLIN's en IRS-acceptatie.

Voordelen van het citizen science programma onder vrijwilligers en niet-vrijwilligers

De kwantitatieve resultaten in tabel 4 worden ondersteund door de kwalitatieve gegevens die onder vrijwilligers zijn verzameld. Deze gegevens zijn verzameld tijdens dorpsbijeenkomsten en de tweede disseminatieworkshop met vrijwilligers. Tijdens dorpsbijeenkomsten werd informatie besproken over hoe zij informatie over malaria delen met niet-vrijwilligers. In sommige dorpen startten vrijwilligers enkele acties die de activiteiten van het project zichtbaar maakten. In het dorp Busasamana bijvoorbeeld besloten vrijwilligers zich in kleine groepen te verdelen om de huizen van niet-vrijwilligers te bezoeken om uit te leggen wat ze aan het doen waren en om hen te mobiliseren voor preventieve maatregelen tegen malaria. Tijdens een dorpsbijeenkomst zei een vrijwilliger:

“We hebben kleine groepjes gevormd en zijn in huishoudens van niet--vrijwilligers om hen te laten zien hoe ze malaria kunnen bestrijden. Daarna hebben we een ontmoeting gehad met het hele dorp, en hebben we laten zien wat we doen als vrijwilligers, wat ze kunnen doen om muggen te bestrijden, en we hebben ze gemobiliseerd om malariabestrijdingsmaatregelen in het algemeen te gebruiken”.

Het actief delen van informatie met niet-vrijwilligers werd ook genoemd in de tweede disseminatieworkshop, in verband met de vraag die gesteld werd tijdens groepsdiscussies “Hoe deel/communiceer je malaria-gerelateerde informatie onder niet-vrijwilligers in het dorp”? In antwoord op deze vraag noemde een groep:

“Als er een dorpsbijeenkomst is, nemen we wat tijd en praten we over malaria om degenen die geen vrijwilligers zijn, te informeren dat we af en toe in hun huishouden gaan en ze mobiliseren over malariapreventie. Daarnaast verzamelen we soms muggen in hun huizen, zodat ze weten wat we doen, omdat sommigen van hen ons vragen om de val in hun huis te zetten”.

Afgezien van wat vrijwilligers noemden over het delen van de informatie met niet-vrijwilligers, bevestigden laatstgenoemden dit ook in het eindonderzoek zoals gerapporteerd in de volgende sectie. Hierin staat de informatiebron over het programma, wat ze hebben geleerd en opgedaan, en wordt aangegeven dat ze bereid zijn om aan het programma deel te nemen.

Percepties met betrekking tot de aanwezigheid van het burgerwetenschapsprogramma in de gemeenschap

Tabel 5 laat zien dat 88% van de niet-vrijwilligers dit programma al kende op het moment dat de enquête werd gehouden, en 45% had op zijn minst enige informatie over het programma. Van degenen die informatie hadden over het programma, kreeg een aanzienlijk deel (73%) deze informatie van de vrijwilligers. Over het algemeen beoordeelde de meerderheid van zowel vrijwilligers als niet-vrijwilligers het programma als respectievelijk zeer goed (68% versus 33%) of goed (32% versus 52%).

Leren en profiteren van het burgerwetenschapsprogramma

De analyse van wat geleerd en opgedaan heeft, was beperkt tot degenen die van het initiatief hoorden en in ieder geval iets hebben geleerd (van weinig tot heel veel, d.w.z. 110 vrijwilligers en 85 niet-vrijwilligers zie tabel 5). Figuur 5 geeft aan dat zowel vrijwilligers als niet-vrijwilligers een aantal onderwerpen hebben geleerd van het burgerwetenschapsprogramma. Vrijwilligers leerden meer over het verzamelen van muggen (92%) en verschillende muggensoorten (64%), terwijl niet-vrijwilligers meer leerden over het gebruik van preventieve en controlemaatregelen tegen malaria (44%).

Percentages vrijwilligers en niet-vrijwilligers die rapporteren over wat ze hebben geleerd sinds ze de CSP in de buurt van hun huis hadden (N vrijwilligers = 110 N niet-vrijwilligers = 85)

Zoals aangegeven in figuur 6 hebben zowel vrijwilligers als niet-vrijwilligers kennis en vaardigheden opgedaan. Daarnaast breidden vrijwilligers hun sociale netwerk uit en kregen ze kansen voor samenwerking met collega's en onderzoekers.

Aandelen vrijwilligers en niet-vrijwilligers die rapporteren over wat mensen hebben gewonnen als gevolg van de CSP (Nvrijwilligers = 110 Nniet-vrijwilligers = 85)

Bereidheid om mee te doen/blijven deelnemen aan het burgerwetenschapsprogramma

Figuur 7 geeft aan dat alle vrijwilligers bereid waren om ook na afloop van het onderzoek aan het project deel te nemen, en een groot deel (75%) van de niet-vrijwilligers wilde ook aan het project deelnemen.

Percentages vrijwilligers en niet-vrijwilligers die aangeven bereid te zijn deel te nemen aan de CSP


Gerelateerde inhoud

Webinar: heropening van scholen in de herfst te midden van de COVID-19-pandemie

Met minder geld en meer behoeften, moeten scholen kosteneffectiviteitsstrategieën nastreven

Hoe zal COVID-19 onze scholen op de lange termijn veranderen?

Toch zijn er parallellen tussen de huidige situatie en andere redenen waarom leerlingen school missen, wat ons inzicht kan geven in hoe COVID-19 de prestaties kan beïnvloeden. Dit omvat onderzoek naar de effecten van buitenschoolse tijd op leren als gevolg van ziekteverzuim, weergerelateerde schoolsluitingen (bijvoorbeeld orkaan Katrina in New Orleans) en zomervakantie. Bestaand bewijs kan een globaal beeld geven van de invloed van time-out op school als gevolg van COVID-19 op de prestaties.

We vertrouwden sterk op eerdere precedenten toen we probeerden te begrijpen hoe COVID-19 de prestaties op korte en middellange termijn zou kunnen beïnvloeden. We gebruikten een nationale steekproef van meer dan 5 miljoen studenten in de klassen 3-8 die in 2017-2018 MAP Growth-beoordelingen hebben gedaan. Deze beoordelingen maken dergelijke schattingen mogelijk omdat MAP Growth meerdere keren per jaar wordt afgenomen, wat betekent dat testscores beschikbaar zijn in de herfst, winter en lente, zodat veranderingen in prestatie gedurende het jaar kunnen worden begrepen en geanticipeerd. We vergeleken de typische groei voor studenten die een schooljaar van standaardlengte hebben voltooid met projecties onder meerdere scenario's. Deze scenario's zijn direct gebaseerd op buitenschools onderzoek.

De resultaten zijn zeer zorgwekkend.

De twee onderstaande figuren tonen verwachte leerpatronen voor rekenen en lezen vanaf het begin van het schooljaar 2019-20 (vóór de COVID-19-schoolsluitingen) tot het begin van het schooljaar 2020-21. De ononderbroken lijnen vertegenwoordigen gemiddelde trajecten in een typisch jaar met typische groei (geschat op basis van gegevens van een vorig jaar) gevolgd door normale patronen van leerverlies in de zomer (over het algemeen nemen de prestaties/het leren van leerlingen af ​​tijdens de zomer, hoewel dit sterk varieert door leerling). Vervolgens gaan we ervan uit dat er een langdurig zomerverlies zou optreden in de periode sinds de scholen gesloten zijn. We verwijzen naar dit scenario als de "COVID-dia" (weergegeven door de stippellijnen). Deze projecties geven een idee van hoeveel leerstudenten zouden kunnen verliezen, hoewel we hopen dat het een overschatting van het verlies zal zijn, gezien de online instructie en het thuisonderwijs.

Deze voorlopige COVID Slide-schattingen suggereren dat studenten in de herfst van 2020 zouden kunnen beginnen met ongeveer 70% van de leerwinst bij het lezen van het voorgaande jaar in vergelijking met een typisch schooljaar. In de wiskunde kunnen leerlingen nog kleinere leerwinsten laten zien dan het voorgaande jaar en terugkeren met minder dan 50% van de winst. In de lagere klassen lopen de leerlingen misschien bijna een heel jaar achter in wiskunde in vergelijking met wat we onder normale omstandigheden zouden waarnemen.

Hoewel niet weergegeven in de cijfers, hebben we vergelijkbare schattingen van leerverlies gemaakt op basis van onderzoek dat het effect van afwezigheid op prestaties aantoont. Dat wil zeggen, we gingen er simpelweg van uit dat het leren van studenten tijdens COVID-19-schoolsluitingen vergelijkbaar zou zijn met wat er gebeurt als studenten school missen, een grote veronderstelling gezien het online leren en thuisonderwijs dat nu plaatsvindt. De resultaten voor op verzuim gebaseerde projecties waren vaak slechter.

We onderzochten ook hoeveel meer variabele prestaties in de herfst zouden kunnen zijn, dat wil zeggen, hoe groot het bereik in prestatie zou kunnen zijn tussen zeer goed en zeer slecht presterende leerlingen. Dit bereik heeft gevolgen voor de vraag of leraren vergelijkbare inhoud kunnen bieden aan alle studenten in hun klaslokalen, of dat ze de instructie mogelijk verder moeten differentiëren op basis van een breder scala aan behoeften.

Bovenstaande cijfers tonen onze schatting van die variabiliteit per vak voor het 4e en 6e leerjaar. De gearceerde gebieden tonen de spreiding in potentiële uitkomsten tussen studenten die in het 25e percentiel van leerverlies in de zomer zaten (die een sterke daling lieten zien) en die in het 75e percentiel (die vlakke lijnen of zelfs kleine winsten vertoonden tijdens de zomer). In de wiskunde zien we een behoorlijke mate van variabiliteit in leertempo's, hoewel de meerderheid van de studenten verliezen laat zien tijdens de verlengde sluiting en de zomerperiode. Bij lezen is er echter een nog grotere spreiding van mogelijke resultaten, waarbij studenten die in het 75e percentiel en hoger zitten in de zomer aanzienlijke leerwinsten laten zien. Verder laat de onderstaande figuur zien dat langere tijd niet naar school gaat, kan leiden tot meer variabiliteit in prestaties wanneer leerlingen in de herfst terugkeren in vergelijking met een normaal jaar. Een breder scala aan leerbehoeften, zoals die in de figuur worden gesuggereerd, zou voor grotere uitdagingen voor leraren kunnen zorgen.

De New York Times waarschuwt dat de studenten van vandaag de ‘COVID-generatie’ kunnen zijn. Terwijl we nadenken over onze weg naar herstel, hopen we dat onderwijsleiders onze projecties in overweging nemen als een van de vele gegevenspunten bij de voorbereiding om studenten te ondersteunen die in de herfst terugkeren. Concreet geven onze resultaten aan dat:


Openbare datasets voor dataopschoningsprojecten

Soms kan het heel bevredigend zijn om een ​​dataset verspreid over meerdere bestanden te nemen, ze op te schonen, ze samen te voegen tot één, en dan wat analyse te doen. Bij data-opschoningsprojecten kost het soms uren onderzoek om erachter te komen wat elke kolom in de dataset betekent. Het kan soms blijken dat de dataset die je analyseert niet echt geschikt is voor wat je probeert te doen, en dat je opnieuw moet beginnen.

Als je op zoek bent naar een goede dataset voor een dataopschoningsproject, wil je dat deze:

  • Verspreid over meerdere bestanden.
  • Zorg voor veel nuance en veel mogelijke invalshoeken.
  • Vereist een goede hoeveelheid onderzoek om te begrijpen.
  • Wees zo “real-world” mogelijk.

Dit soort datasets zijn meestal te vinden op aggregators van datasets. Deze aggregators hebben de neiging om datasets uit meerdere bronnen te hebben, zonder veel beheer. Te veel beheer geeft ons overdreven nette datasets die moeilijk zijn om uitgebreid op te schonen.

10. data.wereld

data.world beschrijft zichzelf bij ‘the social network for data people'8217, maar zou beter omschreven kunnen worden als ‘GitHub for data'8217. Het is een plek waar u datasets kunt zoeken, kopiëren, analyseren en downloaden. Daarnaast kunt u uw gegevens uploaden naar data.world en deze gebruiken om samen te werken met anderen.

In relatief korte tijd is het uitgegroeid tot een van de 'go to'-plaatsen om gegevens te verzamelen, met veel door gebruikers aangeleverde datasets en fantastische datasets door middel van data.world's partnerships met verschillende organisaties, waaronder een groot aantal gegevens van de Amerikaanse federale overheid.

Een belangrijke onderscheidende factor van data.world zijn de tools die ze hebben gebouwd om het werken met gegevens gemakkelijker te maken. U kunt SQL-query's binnen hun interface schrijven om gegevens te verkennen en meerdere gegevenssets samen te voegen. Ze hebben ook SDK's 8217's voor R an python om het gemakkelijker te maken om gegevens te verwerven en ermee te werken in uw tool naar keuze (Misschien bent u geïnteresseerd in het lezen van onze tutorial over de data.world Python SDK.)

11. Data.gov

Data.gov is een relatief nieuwe site die deel uitmaakt van een Amerikaans streven naar een open overheid. Data.gov maakt het mogelijk om gegevens van meerdere Amerikaanse overheidsinstanties te downloaden. Gegevens kunnen variëren van overheidsbegrotingen tot scores van schoolprestaties. Veel van de gegevens vereisen aanvullend onderzoek en het kan soms moeilijk zijn om erachter te komen welke dataset de '8220correcte'8221-versie is. Iedereen kan de gegevens downloaden, hoewel voor sommige datasets extra hoepels nodig zijn, zoals het akkoord gaan met licentieovereenkomsten.

U kunt direct door de datasets op Data.gov bladeren, zonder te registreren. U kunt bladeren op onderwerpgebied of zoeken naar een specifieke dataset.

    - bevat gegevens over hoe lokale voedselkeuzes het dieet in de VS beïnvloeden. — een onderzoek naar de financiën van schoolsystemen in de VS. — gegevens over chronische ziekte-indicatoren in gebieden in de VS.

12. De Wereldbank

De Wereldbank is een wereldwijde ontwikkelingsorganisatie die leningen en advies verstrekt aan ontwikkelingslanden. De Wereldbank financiert regelmatig programma's in ontwikkelingslanden en verzamelt vervolgens gegevens om het succes van deze programma's te volgen.

U kunt rechtstreeks door de gegevenssets van de Wereldbank bladeren, zonder te registreren. De datasets hebben veel ontbrekende waarden en het kost soms meerdere klikken om bij de gegevens te komen.

    — bevat informatie op landniveau over ontwikkeling. — gegevens over onderwijs per land. — gegevens over projecten van de Wereldbank en de bijbehorende kosten.

13. /r/datasets

Reddit, een populaire community-discussiesite, heeft een sectie gewijd aan het delen van interessante datasets. Het heet de datasets subreddit, of /r/datasets. De reikwijdte van deze datasets varieert sterk, aangezien ze allemaal door de gebruiker zijn ingediend, maar ze zijn meestal erg interessant en genuanceerd.

Je kunt hier door de subreddit bladeren. U kunt hier ook de meest gewaardeerde datasets zien.

    - bevat reddit-inzendingen tot en met 2015. - vragen en puntwaarden uit de gameshow Jeopardy. — gegevens over eigendommen en geschatte waarde in New York City.

14. Academische torrents

Academic Torrents is een nieuwe site die is gericht op het delen van de datasets uit wetenschappelijke artikelen. Het is een nieuwere site, dus het is moeilijk te zeggen hoe de meest voorkomende soorten datasets eruit zullen zien. Voor nu heeft het tonnen interessante datasets die geen context hebben.

U kunt direct op de site door de datasets bladeren. Omdat het een torrent-site is, kunnen alle datasets onmiddellijk worden gedownload, maar je hebt wel een Bittorrent-client nodig. Deluge is een goede gratis optie.

    - een reeks van vele e-mails van leidinggevenden bij Enron, een bedrijf dat beroemd failliet ging. — een reeks factoren die het leren van leerlingen meten en beïnvloeden. — bevat kenmerken van nieuwsartikelen en een doelvariabele.

Hoe het modelleren van Covid de manier waarop we over epidemieën denken heeft veranderd

Denk eens terug aan enkele dingen die u in 2020 over Covid-19 hebt geleerd: informatie zoals 'sterfterisico' en 'incubatietijd', het potentieel voor 'superverspreidingsgebeurtenissen' en het feit dat overdracht kan plaatsvinden voordat de symptomen optreden. Half januari waren er de suggesties dat de Covid-19-uitbraak in Wuhan veel groter was dan de eerste rapporten suggereerden, en we leerden hoe de daaropvolgende afsluiting van Wuhan leidde tot een vermindering van de overdracht. Wat verbindt deze vroege inzichten? Ze hadden allemaal betrekking op epidemische modellen, die een prominent onderdeel zouden worden van de Covid-19-respons.

In wezen is een model een gestructureerde manier van denken over de dynamiek van een epidemie. Het stelt ons in staat om de kennis die we hebben te nemen, een aantal plausibele veronderstellingen te maken op basis van die kennis, en vervolgens te kijken naar de logische implicaties van die veronderstellingen. Vervolgens kunnen we onze resultaten vergelijken met beschikbare datasets, om te begrijpen wat de patronen die we zien aanstuurt. Modellen kunnen ons helpen om fragmentarische vroege gegevens te begrijpen en mogelijke uitkomsten te onderzoeken - zoals toekomstige epidemische golven - die nog niet hebben plaatsgevonden.

Tijdens eerdere ziekte-epidemieën, zoals de Mexicaanse griep in 2009 en Ebola in 2014-15, kreeg het publiek zelden modelleringsinzichten te zien totdat ze later in wetenschappelijke artikelen werden gepubliceerd. Daarentegen hebben Covid-19-onderzoekers routinematig online dashboards gebouwd, zodat mensen transmissieniveaus kunnen volgen en mogelijke scenario's kunnen vergelijken, terwijl ook pre-print rapporten snel beschikbaar zijn. In hun inspanningen om de nieuwe coronavirusvarianten te begrijpen die in het VK en Zuid-Afrika zijn gedetecteerd, hebben onderzoekers realtime modelleringsanalyses van genetische gegevens en case-trends gedeeld, met platforms zoals Nextstrain die het mogelijk maken om te zien hoe deze varianten zich wereldwijd verspreiden.

Despite these developments, the pandemic has shown there is still more to do. Outbreak research should ideally be fast, reliable and publicly available. But the pressures of real-time Covid-19 analysis – which many academics have done in their spare time without dedicated funding – can force difficult choices. Should researchers prioritise updating scenarios for governments and health agencies, writing detailed papers describing their methods, or helping others adapt the models to answer different questions? These are not new problems, but the pandemic gave them new urgency. In the US, for example, the most comprehensive Covid-19 databases have been run by volunteers. The pandemic has flagged inefficient and unsustainable features of modelling and outbreak analysis, and illustrated that there is a clear need for change.

Alongside coverage of specific modelling studies, mathematical concepts have also become part of everyday discussions. Whether talking about reproduction numbers, lags in data, or how vaccines might protect the non-vaccinated through “herd immunity”, journalists have started to think more deeply about epidemic dynamics. Prior to the outbreak, I never thought I’d end up fielding media requests to discuss a statistical parameter such as “K”, which quantifies the potential for super-spreading.

Unfortunately, there have been challenges with coverage too. Some modelling results – particularly in the early stages of the pandemic – were widely misinterpreted, like the headlines in March suggesting half of the UK might have already been infected. Throughout summer and autumn, research groups also had to contend with media critics who misled the public with claims that the pandemic was over, dismissing warnings about the potential for a large second wave.

Given the European epidemic waves to date, there can be little doubt that in the absence of control measures, Covid-19 would have been catastrophic for our health systems. Across the world, populations altered their behaviour in response to growing epidemics, but the extent of this unprecedented shift – and its effect on spread – was extremely hard to predict at the start of last year. Although infections such as Ebola and Sars have previously spurred behaviour change, Covid-19 triggered shutdowns of society on a scale unseen since the 1918 influenza pandemic.

As well as modelling the spread of disease, researchers have had to track the dynamics of social behaviour. Because of modern digital footprints, they have been able to do this in more detail than ever, providing unique insights into how individuals and communities respond to outbreaks. These behavioural changes, whether driven by explicit government policies or local awareness of infection risk, have in turn had complex social, economic and health impacts. Untangling such effects will no doubt be the subject of research far into the future.

Covid-19 has cemented a growing trend for research teams that work across multiple aspects of disease dynamics, from modelling and epidemiology to immunology and human behaviour. In the UK, researchers involved in modelling the disease have set up studies of social interactions and infection levels within communities, with these datasets then feeding back into new models.

As well as interdisciplinary links, there have also been new international connections. Political responses to the pandemic have been country-specific, but throughout 2020, scientific insights – including datasets, modelling results and code – were shared and built upon by teams across multiple continents. Past epidemics have brought mathematical tools to new audiences, but the scale of Covid-19 has resulted in epidemiological ideas being exchanged across disciplines and borders as never before. If sustained, such collaborations and networks could be hugely valuable in tackling other global epidemic challenges in future.

The events of last year have altered the dynamics of many diseases, beyond Covid-19, as seen in the disappearance of certain seasonal infections or the disruption of vaccination programmes. Had the pandemic not happened, I would have spent much of 2020 abroad, setting up studies of influenza, Zika and dengue. When these projects eventually resume, will we see smaller outbreaks than before, or belated large epidemics? The pandemic has created a tragic “natural experiment”, a once-in-a-century jolt to disease ecosystems that could produce unexpected insights into immunity, social behaviour, seasonal effects and evolution. We’ve learned a lot about Covid-19 in the past 12 months, but there’s much more that modelling will help us discover in the coming years.

Adam Kucharski is an associate professor at the London School of Hygiene & Tropical Medicine and author of The Rules of Contagion


Our Brain Switches Between Habits and Choices. Here's How

We all have habits. Some are useful automatic actions that we can do without thinking about, like pressing the start button on our coffee maker while still half asleep and bleary-eyed. Habitual behavior is routine and automatic, frequently initiated by a cue or change in a situation.

Sometimes, habits don't hold up, like the morning after you buy a new coffee maker with a new button, and have to think about where it is in order to press it. Starting the new coffee maker is a goal-directed action. Goal-directed actions, which are done to seek a reward, require decision making which takes time and energy.

The ability to flexibly switch between the two is an important response strategy, critical for behavior that adapts to situations.

The infralimbic prefrontal cortex (ifL-C) is the part of the brain involved in the regulation of flexible behavior. To demonstrate the role of the ifL-C in habitual and goal-directed actions, a group from the Medical University of South Carolina used adult male mice and asked them to change between the two types of behaviors while measuring their brain activity. In doing this experiment, the researchers could compare the changes in neural activity in the ifL-C during goal-directed actions and habitual behavior.

The mice were trained to self-administer 10% sucrose solution via two levers on both a habit-forming schedule and a goal-directed schedule. How individual neurons in the IfL-C were affected during the sucrose delivery in both conditions within a single session was examined. The firing rates and the proportion of cells that were modulated during the two schedules were analyzed to determine whether the same neurons are involved in determining goal-directed actions and/or responses during habitual behavior.

The results reveal a critical role for the ifL-C in promoting habitual behavior. The information involved in this process is processed in the ifL-C during habitual behavior, mediating its expression. During goal-directed behavior, the ifL-C encodes information about outcome availability independent of reward consumption. Not only that, but the neural activity increases as the information about outcome becomes available. This encoding is absent or reduced during habitual behavior.

When flexibility in reward-seeking behavior is lost, the ability to stop negative behavior (even when there are adverse consequences) can go with it. This can lead to the pathological, inflexible behavior common in neuropsychiatric illness. This work is important to provide a greater understanding of the processes that connect outcomes to behavior. This may result in new treatments for disorders where the balance between habits and goal-directed actions is disrupted, such as obsessive-compulsive disorder.


Popular Science

In the game Foldit, players compete to build stable configurations of the biological molecules called proteins.

Red spheres mark chemically unstable regions that require player attention. A chat interface allows groups of players to collaborate.

As part of the Milky Way Project, hosted by citizen-science platform Zooniverse, participants draw ellipses to identify interstellar &ldquobubbles&rdquo in telescope images the regions are thought to promote star formation.

The Thoreau&rsquos Field Notes project will train amateurs to analyze herbarium specimens and help assess the botanical impact of climate change.

Specimen images courtesy of the Harvard University Herbaria

Test My Brain hosts various psychological studies like this one, of facial-recognition abilities.

Courtesy of Brad Duchaine

Detailed sleep-cycle data from the popular mobile-phone app iSleeping may soon play a role in clinical trials.

The app, developed by researchers in France, already monitors the sleep patterns of more than 600,000 people.

Sidebars:

Researchers experiment with crowdsourced approaches to innovation.

Get involved with citizen-science projects from astronomy to zoology.

For thousands of ordinary people around the world, one of biology’s hardest problems is just a game. Both scientists and supercomputers have long struggled to predict the three-dimensional structures of the biological molecules called proteins. These structures are crucial to understanding proteins’ roles in fundamental cellular processes and disease, but predicting them is no easy task—which is why some researchers have turned to laypeople for help.

In theory, a protein’s structure should be calculable from the molecule’s underlying chemistry: from its initial state as a linear chain of chemical building blocks called amino acids, each protein is thought to fold into its most stable possible configuration. But there are infinite structural possibilities for any given amino-acid chain, and a computer, searching through them, faces a daunting challenge.

In the early 2000s, David Baker ’84, a biochemistry professor at the University of Washington (UW), Seattle, launched a project called [email protected] to outsource the critical scientific work of protein structure prediction from supercomputers to thousands of idle home computers. An algorithm, Rosetta, sifted through the many possibilities while a screensaver showing the various protein-folding permutations kept users updated on its progress.

Then something unexpected happened. Before long, “People started writing in, saying, ‘I can see where it would fit better this way,’” Baker told the journal Natuur in 2010. With that, the Baker lab and researchers from UW’s computer-science department began exploring a second possibility: making it possible for those frustrated [email protected] hosts to fold proteins on their own. The scientists designed an interface that let users move amino acids with the click of a mouse, and they embedded tools with names like “wiggle” and “shake” that could adjust entire regions of a protein at once. The result was Foldit, a game that let nonprofessionals try their hands at protein-folding problems that had stymied supercomputers.

In 2008, the developers released the game and invited ordinary citizens to play.

Foldit is part of a growing trend toward citizen science: enabling ordinary people, often without formal training, to contribute to scientific research in their spare time. The range of involvement varies. Some citizen scientists donate idle time on their home computers for use in solving problems large in scale (the search for intergalactic objects, as in [email protected]) or small (folding proteins). Other projects encourage participants to contribute small bits of data about themselves or their environments. The Great Sunflower Project, for instance, provides a platform for logging and sharing observations of pollinators like bees and wasps. Still other efforts enlist laypeople to tag and analyze images: Eyewire, for example, a game developed by Sebastian Seung ’86, Ph.D. ’90, a professor of computational neuroscience at MIT, involves participants in mapping neurons in the brain.

“There’s a good, long history of people in orthodox scientific domains enrolling members of the public,” says Sheila Jasanoff, Pforzheimer professor of science and technology studies at Harvard Kennedy School. In the eighteenth and nineteenth centuries, amateur naturalists like England’s Gilbert White played an important role in cataloging local flora and fauna. Active lay communities still exist in fields like astronomy and ornithology, she notes, and frequently, citizen science simply organizes what people already do.

But the Internet and mobile phones now connect more people than ever before, changing how scientists and citizens interact. Today’s citizen science is born from and reinforces other shifts in the digital world—“big data,” open access, and mobile-phone technology foremost among them—and borrows heavily from aspects of Internet culture: forums, gaming, and social media, to name just a few. For example, the platform eBird, hosted by the Cornell Lab of Ornithology, functions like a Facebook for birders, allowing users around the globe to log their observations and compare their “life lists” of species sighted with those of others. Foldit, by contrast, has players compete in teams to win challenges and climb leaderboards.

There are as many varieties of citizen science as there are of science. In some fields, researchers look to citizen volunteers for help sifting through the deluge of information from microscopes, satellites, and telescopes. In other fields—like ornithology, where lay observations posted on eBird contribute to detailed maps of bird migrations—analytic capabilities have outstripped the available data, and scientists are asking citizens to gather more. Professionals may work side-by-side with small groups of dedicated amateurs in field experiments alternatively, tens of thousands of citizen scientists participate from the comfort of their own homes, often in moments of boredom and procrastination.

“The common thread that runs through citizen science is that everyday people, who are not trained scientists, can contribute to science and be directly involved, that they understand basic research questions and want to help scientists answer those questions,” says Laura Germine, Ph.D. ’12, a postdoctoral researcher at Massachusetts General Hospital (MGH). She developed the website Test My Brain, which hosts psychological studies that have gathered more than 850,000 participants in the past five years (see page 57).

Yet for most scientists and laymen, that concept remains foreign. What, exactly, can untrained laypeople contribute to an endeavor as rarefied as scientific research?

Based on Baker’s work, the answer seems to be: a lot. In the five years since Foldit (fold.it) was launched, its more than 300,000 registered players (about 2,000 are active, playing more than once a week) can take credit for remarkable achievements. In one three-week challenge, they produced a near-exact model for a protein whose structure had eluded scientists for more than a decade. In another instance, they successfully redesigned an existing protein to increase its efficiency more than eighteenfold. Player strategies, in turn, have been studied by researchers seeking to improve computer algorithms, and Foldit now is challenging its users to design proteins that have never existed in nature. Foldit players—most of whom have little to no biochemistry background and who play the game in their spare time—are authors on four scientific papers, and their gameplay has contributed to several more.

The premise behind Foldit is that all human beings have advanced spatial-reasoning capabilities far beyond those of current computers, making protein-folding a visual and almost intuitive endeavor. As one top-ranked Foldit player told Natuur in 2010, “It’s essentially a 3-D jigsaw puzzle.” “When you’ve got it right,” another player said, “you see your protein moving and changing shape, and your score rushes up. Your own player name rushes up through the ranks, and the adrenaline starts.”

In online challenges, an amino-acid sequence or partially folded protein is released to the entire Foldit community, and players work, usually in teams, to achieve the most stable configuration in the weeks or months allotted, swapping tips and frustrations in chat rooms and message boards. For the most part, Foldit seems like any other gaming community—apart from such objectives as “Hide the hydrophobics” and puzzles titled “Unsolved chicken anemia virus protein” and “Scorpion toxin.”

“Expert hydrogen bonding!” the program commends after a particularly successful move. “+396.”

“People are really smart,” notes Baker, who occasionally does Skype calls with players to answer questions or discuss improvements to the game. “The ones who get really into Foldit look at Wikipedia, and they learn a lot. The conversations you have with someone who has no scientific background at all, but has been playing Foldit for a while, are pretty high-level.” The lab’s Foldit support team regularly interacts with players through scientist chats and message boards. “I think it’s pretty critical to be responsive,” Baker says.

Citizen Computers

The 2007 launch of the citizen-science project Galaxy Zoo was met with immediate success: a site crash. Spurred by the enormous number of images captured by telescopes each day, astronomers from Johns Hopkins University and, in England, the University of Portsmouth and the University of Oxford had developed a website to involve amateurs in classifying galaxies based on shape—and the turnout stunned them. Initial traffic was 20 times what they had hoped for, and within 24 hours, online participants were tagging more than 60,000 images an hour. More than 150,000 people contributed more than 50 million classifications in the project’s first year.

“There are people who believe that computers are better than people at any task, if you’re just smart enough to program the computer properly,” says professor of astronomy Alyssa Goodman. “In truth, for nearly all pattern-recognition tasks, evolution has made the human brain very, very good—still better than any computer program.” Indeed, Galaxy Zoo represents a growing class of citizen-science projects that ask interested members of the public to do what computers still cannot. The citizen classifications, though useful, are not always ends in themselves. “There are tasks where, if you have a lot of people looking at data, then that trains the computer,” Goodman continues. “Then, the computer can do better than if you just tell it to find the solution.”

The new field of human computation aims to guide this integration of man and machine, combining inputs to tackle problems that neither humans nor computers can solve alone. Classically, computers have used entirely automated operations, but human computation involves tasks like image recognition or text analysis, where the exact process can be difficult to define through traditional programming commands. Rather than explicitly coding the characteristics of a galaxy, for instance, researchers are developing machine-learning methods that enable computers to infer the appropriate patterns from human-generated training sets.

“Astronomy is rapidly moving toward the regime where we’re going to have more data than we have any hope of manually looking at,” says Chris Beaumont, a software engineer at the Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics. For his dissertation, he worked with Goodman to study interstellar “bubbles,” areas thought to be hotbeds of star formation. These bubbles, like galaxy shapes, are hard for computers to detect, but in an effort called the Milky Way Project, hosted by the citizen-science platform Zooniverse (an expansion of the original Galaxy Zoo effort www.zooniverse.org), more than 35,000 citizen scientists identified more than 5,000 bubbles in images from the National Aeronautics and Space Administration’s Spitzer Space Telescope.

Beaumont has used these contributions to build more sophisticated algorithms for bubble identification that will cut down on the need for human input: for instance, a computer might screen large datasets and present lay volunteers and experts with only the most ambiguous cases. “If you’re looking for something that’s rarer, or if you’re looking through a much larger dataset, there aren’t enough people in the world to do what you need to do,” he says.

Moreover, after “learning” from so many amateur identifications, the algorithm can also distinguish between typical and suspicious lay contributions, providing a means to check users’ reliability and more accurately make use of data from citizen scientists. As Beaumont says, “We need to learn how to combine computers and humans to scale up to big data.”

Citizen Naturalists

Human computation frequently taps into a phenomenon called crowdsourcing: small contributions from a large base of users—in this case, citizens—can collectively accomplish huge tasks impossible for a small, dedicated group. At Harvard’s Center for Research on Computation and Society (CRCS), postdoctoral fellow Edith Law is developing an online citizen-science platform called Curio (www.crowdcurio.com) to crowdsource research tasks. (She plans to launch it this spring.)

She began by interviewing Harvard researchers across multiple disciplines. “I wanted to understand the opportunities,” she explains. “What bottlenecks do they have? How do they currently train people? Would they be comfortable sharing data, and at what stage? I was thinking about what crowdsourcing could bring to science.”

One faculty member she interviewed was Charles Davis, professor of organismic and evolutionary biology and co-director of the Harvard University Herbaria (HUH). He oversees one of Curio’s inaugural projects, which asks citizen scientists to help assess the ecological impact of climate change, and he is well aware of what amateurs can contribute. Together with Richard Primack ’72, professor of biology at Boston University, Davis found that spring flowering times in the eastern United States in 2010 and 2012, following unusually warm winters, were the earliest ever recorded—an average change of approximately three weeks within less than a century. The source of this historical comparison? Detailed records kept by naturalists Henry David Thoreau in Concord, Massachusetts, in the nineteenth century, and Aldo Leopold in Dane County, Wisconsin, in the twentieth—among the few sources of information on long-term ecological change. These valuable historical data gave the researchers detailed insight into the effects of climate change in the eastern United States over a 160-year time span.

But the work is far from done. “How do we gather the data we need to assess long-term climate change across all of New England?” Davis asks. Records like Thoreau’s and Leopold’s are rare, but he suggests another source of information—HUH collections, which contain nearly half a million samples from the region. In the new citizen-science project, Thoreau’s Field Notes, participants will be trained to classify digital images of herbaria specimens based on their phenophase (the visible stages in a plant’s life cycle, like budding or flowering). Davis hopes that linking these botanical markers with accompanying field notes—namely, the time and place of the specimen’s collection—will yield a more detailed understanding of climate’s effect on flowering time.

If the premise of the project—laypeople classifying images, whether plant specimens or interstellar bubbles—is beginning to sound familiar, Law would agree. Curio is built on the commonalities among disparate crowdsourcing projects. For instance, “You can think about these annotation tasks at a very abstract level,” she says. “Almost all annotation tasks have to do with describing objects or relationships between objects, either in an open-ended way” (describing an image using labels like “black” and “cat,” for instance) “or a close-ended way” (like classifying images into discrete, predetermined categories of “cats” or “dogs”).

But projects like Davis’s face the challenge of training citizen scientists to process complex information. “How do you identify a flower not just from a plant, but from a plant that’s flattened and on a piece of cardboard?” he asks. Many of his students, he says, are shocked when they encounter a specimen for the first time. “Presenting the untrained eye with these complex images and asking people to make sense of them is a real concern,” he continues, “and comes with its own set of challenges.” He and Law are designing a tutorial that will use labeled examples to train volunteers, and Curio is designed to integrate experts with a less-experienced crowd—for instance, controversial lay classifications may be sent to professionals for a final verdict.

Davis and Law hope the project will stimulate participants’ connections with the natural world. They plan to reach out to local gardening and naturalist communities for volunteers, and the aim is for amateurs to interface with both botanical specimens and timely research questions. “This work has certainly reached a broad audience locally,” Davis says. “It’s about organisms that people in this area know and love.”

Citizen Subjects

Scientific discoveries come from unusual places widespread evidence of prosopagnosia, or face blindness, came from an online forum. Shared experiences draw people together all the time, but this common thread was something new: the inability to recognize faces. The phenomenon had been reported in the scientific literature, but almost entirely in connection with traumatic events like strokes. In the late 1990s, when groups of people online began describing entire lives spent recognizing acquaintances by their clothing or hair, they were at first dismissed—few researchers or clinicians had even heard of such a thing (see “Facial Pheenoms,” September-October 2009, page 7).

As the condition, known as “developmental prosopagnosia,” gained clinical and academic recognition, it swiftly captured the public imagination. While a research assistant at University College London from 2005 to 2007, Laura Germine of MGH helped develop a test of face recognition that ran online, not in the lab, to accommodate rapidly increasing public interest. Before long, tens of thousands of people were participating. Most did not think themselves face-blind they were simply curious about how they measured up.

“People want to do these things,” says Germine. “Learning about yourself—learning about your personality, learning about what you’re good at, learning about what you’re less good at—is something people are very interested in doing.” Inspired by the strong reception the facial-recognition tests received, she developed Test My Brain (testmybrain.org) in 2008 as a platform to host psychological studies. Participants take short tests with names like “Famous Faces” and “Holding Information in Mind” in return for personal feedback and a description of the scientific research involved.

Yet many researchers were initially skeptical about data—especially of the sort requiring precisely timed responses—gathered in the unsupervised setting of the Internet. Unless scientists used recruited and compensated volunteers who were tested under carefully controlled conditions, how was it possible to know that subjects were not cheating, lying, or simply becoming distracted? In response, Germine and colleagues published a study in 2012 that compared data from Test My Brain with data from studies conducted using traditional methods. Though the much larger Web samples showed slightly higher variance, the researchers found no consistent differences in other aspects of performance or data quality.

Web data, in fact, may have unique advantages, thanks to the diversity of its participants. “Most research in the world happens on campuses in the United States, so what we know a lot about is undergraduates in the United States,” says Josh Hartshorne, Ph.D. ’12. “They’re diverse in some ways and homogenous in others.” Hartshorne, now a postdoctoral fellow at MIT, runs a website called Games With Words (gameswithwords.org) that hosts language experiments. Recently, he says, researchers have become aware of the possible pitfalls of generalizing results derived from participants that some psychologists now dub “WEIRD”—Western, educated, industrialized, rich, and democratic. The enormous sample sizes of Web data, on the other hand, can in fact help characterize cultural differences in areas like cognition and social behavior for example, researchers from the CRCS have used an online platform called Lab in the Wild to quantify cultural preferences for website aesthetics.

“We have these new technologies,” Hartshorne explains. “What can we do with them that we couldn’t do before? That’s what we zou moeten be doing. There’s this unexplored territory where we can make very rapid progress.” For instance, Germine explains, Web data are galvanizing the field of differential psychology—the study of individual differences rather than common basic mechanisms—and ordinary citizens, with the help of online tests, are increasingly able to characterize themselves for their own and for researchers’ benefit.

“I think there’s a shift now, in medicine and every other domain, toward wanting to learn about yourself and having that be in your own hands,” says Germine. “Increasingly, knowledge is available on the Internet, and people can interpret that themselves” (as with developmental prosopagnosia). “There’s a much higher ability to take things into your own hands, for better or for worse.”

Citizen Patients

Some members of the medical community are beginning to take note. Patients with chronic illnesses, for example, are frequently forced to become experts on their own conditions. “In a week,” says Eva Guinan, associate professor of radiation oncology at Harvard Medical School (HMS) and associate in medicine at Boston Children’s Hospital, “patients could put together a profile of what living with a disease is like that I could never attain as a practitioner.”

Advances in DNA sequencing technology have made genetic information plentiful, but data about symptoms and disease outcomes remain in relatively short supply. Here, the public can help, says Stephen Friend, a former HMS faculty member. He believes that citizens, in addition to going into forests or backyards to collect data, can help research by gathering information on themselves.

As president of the nonprofit Sage Bionetworks, based at Seattle’s Fred Hutchinson Cancer Research Center, Friend is developing a platform to engage patients in collecting and interpreting their own medical data. One of his newest projects, undertaken in collaboration with Guinan and the Fanconi Anemia Research Fund (a patient-support and fundraising group), focuses on a rare, genetic blood disorder that puts patients at high risk of head and neck tumors. “If you ask [Fanconi anemia] patients what they’re worried about,” he explains, “they’ll say, ‘Can you tell me what puts me at risk? Can you tell me ways to find it early?’”

These tumors’ causes are still poorly understood though there is a genetic component, the environment likely plays a role as well. Instead of having patients see a doctor once or twice a year, Friend continues, “we’re getting them trained to take photographs of their own mouths,” where cancers frequently appear, “and to give narratives of what they’re doing”—stress or eating patterns, for instance. Patient self-monitoring, in addition to helping catch tumors early, may also contribute to medical research: Friend suspects that these patient journals may hold clues to understanding the course of the disease. Following an “open science” model, Sage Bionetworks will make the data publicly available online and challenge researchers worldwide to “turn anecdotes into signal.” (See the Web Extra, “More Shots on Goal,” to learn more about crowdsourced innovation.)

Another project aims to use the popular iSleeping mobile phone app to gather data on the effect of sleep medications. The app, developed by researchers in France, already monitors the sleep patterns of more than 600,000 people by analyzing snoring and user movement, effectively creating an automatic sleep log. Friend hopes to enroll 1,000 users in a clinical trial that will make use of this detailed data. Other initiatives are taking similar approaches to soliciting patient contributions. The Personal Genome Project, headed by Winthrop professor of genetics George Church at HMS, asks people to make their genome sequences available for medical research. The American Gut Project sends participants a kit with which to sample the bacteria living on and in their bodies a related effort has recruited more than 1,000 volunteers to test the microorganisms in their homes.

Friend believes these efforts increase citizens’ and patients’ stake in biomedical research that otherwise can feel distant. “You have citizens who are willing to do extraordinary things to treat themselves,” he observes. The question now for the research and medical community, Friend says, is: “How do you get the public nurtured as full partners?”

Citizen Ownership

Yet the road to full partnership brings additional challenges. Fields like human computation are exploring how best to utilize lay participation and integrate it with traditional research, but citizen science in the Internet age carries all the ambiguities of the digital world—concerns about trustworthiness, privacy, intellectual property, the role of expertise in the age of Wikipedia. As citizens assume more involved roles, these issues grow progressively more complex. Could patients withdraw personal information they’ve collected and donated? Who would own a protein that a team of Foldit players helped design?

One major question facing citizen science is that of citizen ownership. Leaving aside questions of authorship and intellectual property, amateur contributions to science tend to be narrowly circumscribed. “Lay participation presupposes that somebody else knows the scientific value of the thing being studied,” says Sheila Jasanoff. “Even when the lay citizen is listening to birdsong or going on expeditions into the woods each spring to catch a glimpse of what migratory birds are around, that citizen is not determining the population-movement charts that the ornithological community is creating out of those observations.” Though initiatives like Foldit and Zooniverse have resulted in multiple scientific publications—with some citizen scientists as coauthors, in Foldit’s case—the intellectual work of analysis and interpretation still rests, ultimately, with trained professionals.

Some citizens find unusual ways to make projects their own: Germine and Hartshorne, for instance, report that classroom teachers sometimes ask students to interpret the personal feedback scores from Test My Brain and Games With Words, or collect the scores as data sets for classroom analysis. The researchers themselves receive feedback: participants often critique the study design or suggest their own interpretations of results. “Every participant is like a mini-reviewer,” says Germine. “Ordinary people can provide a lot of insight into your own data that you and your colleagues would never have thought of.” Likewise, CRCS’s Edith Law suggests that citizen science can educate amateurs about the realities of scientific research, warts and all, by exposing them to data and data processing. “It can teach people what scientists do,” she says, “and how they analyze problems.”

Other projects push the bounds of citizen participation. Public Lab, an initiative of the MIT Center for Civic Media, takes a do-it-yourself approach to involving citizens in environmental science. An amateur “biohacker” movement applies a similar ethos to inexpensive, self-guided genetic engineering, and it has occasionally clashed with police and the Federal Bureau of Investigation over issues of safety. The Internet has begun democratizing science in surprising ways some researchers make comparisons to how personal computers have altered technology and society. Web-based research, says Hartshorne, “is maybe the equivalent of a kid in his or her garage, inventing the next big tech company.”

But for the most part, the question remains: is citizen science intended ultimately for the citizens or the wetenschappers? The very reason for the growing popularity of citizen science—its usefulness in research endeavors—may paradoxically diminish the quality of engagement for its lay participants. Bluntly put, in a time of tight federal funding, lay participation is cheap. According to a 2012 study from the University of Maryland, “scientists saw citizen-science projects mainly as an opportunity to facilitate large-scale data collection,” though “altruistic” motivations like increasing scientific literacy were also named. Law points out that in most online projects, the scientists have never met their citizen participants. “What would happen if we had a conference of citizen scientists?” she asks. Technology may have provided citizen science with diverse avenues to narrow the gap between amateurs and experts, but further progress—if that is indeed the movement’s goal—will require dedicated effort on both sides.

Most researchers involved with citizen science believe this vision is one worth seeking, whatever the way forward may be. “To what degree does citizen science bring the lay community closer to the interface of science and society?” asks Eva Guinan. “In a world where so many people say and feel that they are being left behind by science and technology, does citizen science help? Or does it act like just another online game?”


Bekijk de video: HET VOORTEKEN (Januari- 2022).