a 2024

Důvěřovat či nedůvěřovat, aneb Hamletovo dilema ve veřejných databázích

SMOLINSKÝ, Radovan, Zuzana HIADLOVSKÁ, Michal ŠKROBÁNEK, Shubhra SAU, Natália MARTÍNKOVÁ et. al.

Basic information

Original name

Důvěřovat či nedůvěřovat, aneb Hamletovo dilema ve veřejných databázích

Authors

SMOLINSKÝ, Radovan, Zuzana HIADLOVSKÁ, Michal ŠKROBÁNEK, Shubhra SAU and Natália MARTÍNKOVÁ

Edition

2024

Other information

Type of outcome

Konferenční abstrakt

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

Organization unit

Faculty of Education
Změněno: 27/2/2024 12:22, Ing. Radovan Smolinský, Ph.D., PhD.

Abstract

V originále

Získání biologických dat je časově a finančně náročná záležitost, která je navíc omezená i geograficky. Pokud to získána data a materiál umožňují, je pro prosazování etického přístupu k biologickému materiálu vhodné, aby byla využitelná opakovaně. Jednou z možných cest, jak opakovaně využít naměřená data, rozšířit posuzovanou oblast a pracovat s více druhy je využití veřejných databází. Vhodným příkladem jsou databáze pro genetická data nebo databáze pro data ze vzdáleného snímkování ze satelitů. V ekologickém výzkumu nabývají důležitosti databáze pozorování vkládaná veřejností (občanská věda), která ale řeší problém důvěryhodnosti a ověřitelnosti dat. V našich studiích jsme využili databáze (iNaturalist, GBIF, WorldClim, SEDAC, atd.) pro modelování rozšíření druhů a jejich ekologické niky. Celkové množství dat však nelze využít beze zbytku z několika důvodů: 1) právní stránka (copyright/nesouhlas s dalším vyžitím), 2) etická, 3) opakující se fotografie/data, 4) nesprávná identifikace (taxony, pohlaví, věkové stádium, atd), 5) erudovanost hodnotící osoby, 6) maskování polohy (geosoukromí u chráněných taxonů). Tato omezení redukují získaný vzorek a zejména ve studiích, které se věnují geografickému rozšíření tak může dojít k významnému zkreslení výsledků. Tato zjištění je proto nutné správně analyzovat a interpretovat. Doporučujeme ověření fotografií zájmového druhu u všech záznamů, filtrování lokací na rastr s buňkou větší, než je buňka pro maskování polohy u dané databáze (např. buňka o straně nejmíň 0,2 stupně u dat z iNaturalist) a sjednocení kartografické projekce u dat z různých zdrojů. S vhodným zpracováním jsou data z veřejně dostupných databází efektivním nástrojem pro kreativní výzkum.