[論文レビュー] Citizen Science: An Information Quality Research Frontier

Roman Lukyanenko, Andrea Wiggins+1 more|arXiv (Cornell University)|May 20, 2019

Species Distribution and Climate Change参考文献 176被引用数 1

ひとこと要約

この論文は、情報品質（IQ）研究における変革的で前線的な分野としての市民科学を位置付け、非専門家によるクラウドソーシングによる科学的データがIQ管理における独自の課題と機会をもたらすと主張する。著者らは、情報品質の包括的枠組みに市民科学を統合することで、大規模かつオープンな科学的研究におけるデータ品質を保証するための統一的で多様な研究アプローチの必要性を提唱する。

ABSTRACT

The rapid proliferation of online content producing and sharing technologies resulted in an explosion of user-generated content (UGC), which now extends to scientific data. Citizen science, in which ordinary people contribute information for scientific research, epitomizes UGC. Citizen science projects are typically open to everyone, engage diverse audiences, and challenge ordinary people to produce data of highest quality to be usable in science. This also makes citizen science a very exciting area to study both traditional and innovative approaches to information quality management. With this paper we position citizen science as a leading information quality research frontier. We also show how citizen science opens a unique opportunity for the information systems community to contribute to a broad range of disciplines in natural and social sciences and humanities.

研究の動機と目的

• 情報システム（IS）分野における情報品質（IQ）研究の重要な新興分野としての市民科学の確立を目的とする。
• とりわけ科学的文脈において、専門家でない貢献者からのユーザーゲネレーテッドコンテンツ（UGC）に焦点を当てたIQ研究の空白を埋める。
• もともと企業データを想定して設計された伝統的なIQ枠組みを、市民科学データの複雑さに対応できるように拡張することを目的とする。
• IS研究者と自然科学者・社会科学者・人文学研究者との間での協働を促進し、オープンサイエンスにおけるデータ品質の向上を図ることを目的とする。
• 伝統的なIQ手法と新興技術（例：市民科学）を統合する包括的IQフレームワークの開発を要請することを目的とする。

提案手法

• 情報システム分野の既存のIQ枠組みを理論的統合し、市民科学の文脈に適用する。
• 市民科学を、自発的参加、貢献者の多様な専門性、オープンアクセスといった特徴を持つユーザーゲネレーテッドコンテンツ（UGC）の一種として分析する。
• Wikipedia やソーシャルメディア、クラウドソーシングプラットフォームなど、UGCドメイン間のIQ課題を比較評価し、市民科学を広範なIQ研究の文脈に位置づける。
• 動機、文脈、品質管理メカニズムといった、市民科学分野で未だ十分に研究が進んでいないIQ次元の特定。
• 企業や組織外のデータ生成文脈を含む、伝統的なIQモデルの拡張を提言する。
• 今後の研究として、伝統的および新興のデータソース（市民科学を含む）を統合する汎用性のあるIQフレームワークの開発を要請する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 情報品質（IQ）フレームワークは、ユーザーゲネレーテッドコンテンツ（UGC）の一種としての市民科学をどのように拡張できるか。
• RQ2 伝統的な企業データと市民科学データとの間で、IQ課題にどのような主な相違が生じるか。
• RQ3 情報システム（IS）研究は、オープンで市民主導の科学的プロジェクトにおけるデータ品質の向上にどのように寄与できるか。
• RQ4 既存のIQモデルは、非専門家貢献者の動機、匿名性、文脈の多様性をどのように反映させるべきか。
• RQ5 IS研究者は、市民科学および多様な分野の研究に向けた持続的で高品質なデータインfraストラクチャの構築に、どのような役割を果たせるか。

主な発見

• 市民科学は、その規模、オープン性、非専門家貢献者依存性から、情報品質（IQ）研究における重要な前線的分野である。
• 組織的・制御されたデータを想定して設計された伝統的なIQ枠組みは、貢献者の多様性や資格の欠如を理由に、市民科学データの品質管理には不十分である。
• 市民科学データの品質は、動機、文脈、公式な監視の欠如に影響を受けるため、新たな品質管理メカニズムの導入が不可欠である。
• Wikipedia などのプラットフォームと比較して、コンテンツモデレーション、編集、共同生産が市民科学におけるIQに与える影響を理解する分野には、顕著な研究ギャップが存在する。
• 市民科学を包括的IQ研究に統合することで、伝統的および新興のデータソースを網羅するより強固で統一されたフレームワークの構築が可能になる。
• IS研究者は、データ品質、採用、システム設計の分野における専門知識を活用することで、市民科学における持続的かつ高品質なデータエコシステムの構築に貢献できる。