¿Qué es la ciencia ciudadana?

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Conceptos de Ciencia Ciudadana. Natusfera. Madrid: Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, 2016

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¿Qué es la ciencia ciudadana?

La participación del público en general en actividades de investigación científica en las que los ciudadanos contribuyen activamente, ya sea con su esfuerzo intelectual o con el conocimiento de su entorno o aportando sus propias herramientas y recursos. Por ejemplo, la recogida voluntaria de información ambiental y biológica que contribuye a mejorar el conocimiento del medio natural, incluyendo los seguimientos biológicos y la recolección e interpretación de observaciones ambientales

¿Qué aporta la ciencia ciudadana?

  • Mayor visibilidad e impacto (autores y proyectos)
  • Convierte la investigación en interconectada
  • Aumenta la velocidad de la innovación y descubrimiento
  • Se puede acceder a la bibliografía
  • Asegurar que las investigaciones es transparente y reproducible
  • Genera nuevas colaboraciones/asociaciones
  • Asegurar el acceso a largo plazo a los resultados
  • Aumenta la eficiencia de la investigación
  • Contribuye directamente al crecimiento económico

 

Democratización de la ciencia

Los participantes aportan datos experimentales y facilidades para la investigación, plantean nuevas preguntas y crean, junto a los investigadores, una nueva cultura científica hacia un escenario ABIERTO, VOLUNTARIO, PARTICIPATIVO y TRANSVERSAL

 

¿Dónde se aplica?

Término flexible que se puede adaptar y aplicar a diversas situaciones y disciplinas. Permite responder desde cuestiones estratégicas generales hasta problemas específicos concretos. Ciencia muy adaptable: Permite estudiar cuestiones locales (ej. foco de contaminación) o globales (ej. migración de las mariposas monarcas).

 

Características principales

No es un nuevo enfoque.

  • Ciudadanos contribuyen ACTIVAMENTE.
  • Produce resultados científicos nuevos.
  • Contribuye a la difusión del conocimiento.
  • Participación masiva: Información validada por la gran cantidad de datos recogidos.
  • Todos se benefician: Científico profesional (CP) y C. amateur (CA) se benefician de su participación.
  •  CA’s deben poder participar en diferentes etapas del proyecto.
  • Proyectos transparentes: participantes informados siempre.
  • Todos los datos, metadatos y publicaciones generados deben ser públicos y accesibles.
  • CA’s deben ser reconocidos en los resultados y publicaciones.
  • Los proyectos deben evaluarse: por su producción científica, la calidad de los datos, la experiencia de los participantes y su alcance social.

 

Principales limitaciones y beneficios (DAFO)

Debilidades

  • Necesidad de establecer protocolos sencillos de recogida y validación de
    datos.
  • Conflictos para especies protegidas y/o amenazadas.
  • Adaptar las preguntas a la información que se necesita.
  • Dificultad para monitorear organismos/variables ambientales que
    requieren sensores complejos.
  • Mayor dificultad de implementación con el aumento de las dificultades de
    identificación/localización de los organismos

Amenazas

  • Fragilidad de las iniciativas procedentes de la sociedad
    civil.
  • Desmotivación de los voluntarios al no ser reconocida su
    labor.
  • La ciencia ciudadana lo puede solucionar todo.
  • Las administraciones necesitan productos de información elaborados y no datos brutos.

Fortalezas

  • Buena relación coste/beneficio.
  • Gran capacidad de recoger datos a escalas espaciales y temporales grandes y con alta resolución espacial y temporal.
  • Existencia de tecnología que permite almacenar, estructurar y utilizar la información en tiempo real y de forma abierta, en red y transdisciplinar.
  • Aumento de la corresponsabilidad de la sociedad en la toma de decisiones ambientales.
  • Mayor percepción de objetividad de las decisiones basadas en ciencia
    ciudadana.

Oportunidades

  • Aparición de nuevas tecnologías cada vez más asequibles.
  • Generación de nuevos conocimientos.
  • Mejora de las conexiones entre la ciencia, la sociedad y las políticas.
  • Integración de datos a escalas suprarregionales para afrontar y retos
    más ambiciosos.
  • Socialización y globalización de los datos.