Ciencia ciudadana: prueba esto en casa

En noviembre de 2015, varios cientos de personas se reunieron para una reunión en Ben Avon, un vecindario de alrededor de 2, 000 personas ubicado a lo largo del río Ohio al noroeste de Pittsburgh. Al igual que con las asambleas previas de este tipo, los residentes habían aprendido lo último sobre un vecino no deseado.

Ese vecino era Shenango Coke Works, una planta procesadora de carbón ubicada en un extremo de una isla directamente frente a Ben Avon. Los residentes habían sospechado durante mucho tiempo que las emisiones de la planta estaban contaminando regularmente el aire hasta tal punto que vivir allí era un peligro. Culparon al mal aire por asma, náuseas, dolores de cabeza y una miríada de otras enfermedades que ellos y sus familias habían sufrido. Pero en el pasado, carecían de evidencia definitiva, fuera de sus propias experiencias.

Entonces, encontraron algunos.

No mucho después de que comenzara la reunión, con un representante de la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. Sentado en la primera fila, el científico informático de la Universidad Carnegie Mellon, Randy Sargent, se levantó y comenzó a ver videos de cámaras que había ayudado al vecindario a señalar a Shenango.. Tomando cuadros cada 5 segundos, las 24 horas del día, las cámaras facilitaron hacer lo que la comunidad había intentado hacer a lo largo de los años: mirar el humo.

Distinguir las nubes tóxicas del mero vapor es un asunto complicado, por lo que la comunidad recurrió a Sargent, que trabaja en CREATE Lab (Community Robotics, Education, and Technology Empowerment) de CMU. Él y su colega Yen-Chia Hsu desarrollaron un algoritmo de visión por computadora para seleccionar los malos tipos de humo en cada imagen.

Unida a partir de cientos de cuadros, el video resultante mostró un carrete en bucle de nubes negras, marrones, azules y naranjas de un solo mes. Junto con los datos de sensores federales, locales y comunitarios recopilados de los días correspondientes, las sospechas de Ben Avon finalmente parecieron encontrar cierta base: Shenango estaba liberando al aire cantidades de sustancias tóxicas que destruyen los permisos cinco de cada siete días.

El canal de Shenango

Un mes después, DTE Energy anunció que cerraría sus instalaciones de Shenango, citando un mercado de acero débil y la falta de clientes. Para enero, la planta había horneado su último lote de carbón y ahora está programado para su demolición.

"Dijeron que se trataba de problemas económicos, pero me pregunto si la línea de tiempo cambió debido a la presión de la comunidad", dijo Bea Dias, directora de proyecto de CREATE Lab. "El algoritmo fue una herramienta que le dio más peso a sus voces, una pierna extra para hacer un caso. Pero la tecnología no hubiera funcionado si no hubiera una comunidad activa para usarlo, la gente para ponerlo delante del tomadores de decisiones constantemente ".

El grupo de Dias se encarga de comprometerse directamente con las comunidades para proporcionarles hardware, software y otras soluciones para abordar sus preocupaciones. El algoritmo de visión por computadora resultó ser una realización particularmente poderosa de ese mandato. Pero es solo un ejemplo en un campo que ha experimentado un crecimiento sorprendente en los últimos años: herramientas de alta tecnología para la ciencia ciudadana.

Pase de acceso total

Incluso si no tiene una fábrica que bombee mal aire en su patio trasero, es posible que desee involucrarse en algún tipo de ciencia ciudadana, que es una investigación realizada por aficionados entusiastas, solos o en concierto con científicos profesionales. Por suerte para ti, hay algo para todos.

¿Desea ayudar a seleccionar terabytes de datos del telescopio espacial para encontrar exoplanetas y cuásares? Dirígete a Zooniverse. Quizás tenga un proyecto de laboratorio en mente, pero no puede pagar el equipo. No hay problema; imprima las partes de un plano en el Laboratorio de código abierto de Appropedia.

¿Qué tal un poco de biología DIY? Los bioespacios locales, como BioCurious en Santa Clara, California, o el Baltimore Underground Science Space en Maryland, pueden asesorar y ayudar con proyectos que van desde la extracción de ADN hasta la impresión de cultivos celulares.

Jugar con los proyectos y los datos de abastecimiento público son dos de las principales ocupaciones de la ciencia ciudadana, y un estímulo importante para ello es el empoderamiento.

"Esta reciente era de desregulación federal destaca las insuficiencias y las brechas en la supervisión, y cuando no podemos confiar en la intervención del gobierno, debemos confiar en nosotros mismos", dijo Gretchen Gehrke, delegada de datos y defensa de Public Lab. Pero el acceso a las herramientas necesarias para hacer ese trabajo puede ser un desafío, agregó.

"Acceso" a menudo simplemente se traduce en "hacer las cosas más baratas". Gracias al costo cada vez mayor de los sensores y microcontroladores, el acceso a datos satelitales y la disposición de otros para compartir conocimientos técnicos, las herramientas sofisticadas que antes solo estaban disponibles para los investigadores institucionales ahora están en manos de cualquiera que las quiera.

(Foto: Andrew Thaler)

Considere los diseños de espectrómetro basados ​​en Raspberry Pi alojados en las páginas de la comunidad de Public Lab. Los espectrómetros se utilizan para determinar información sobre un objeto o sustancias a través del análisis de sus propiedades de luz. Una versión comercial portátil cuesta alrededor de $ 1, 500; un voluminoso caballo de batalla de laboratorio es cinco veces mayor. O con un poco de orientación, puede construir uno para usted por unos $ 70.

Otro pionero de la ciencia ciudadana es Andrew Thaler (en la foto a continuación), un investigador de aguas profundas y consultor de ecología marina que comenzó la Oceanografía para todos debido a las barreras de acceso. El objetivo declarado de la organización: "Empoderar a los investigadores, educadores y científicos ciudadanos a través de hardware de código abierto y de bajo costo".

La herramienta principal que Thaler trabajó en el desarrollo fue un CTD, utilizado en oceanografía para medir la conductividad (salinidad), la temperatura y la presión. Es una herramienta esencial para estudiar y comprender un ambiente acuático, pero si lo desea, prepárese para desembolsar más de $ 6, 000 como mínimo, hasta decenas de miles.

(Foto: Andrew Thaler)

Con mucha paciencia y colaboración con amigos y colegas, Thaler desarrolló un CDT por $ 300. El componente más caro es el sensor en sí, que cuesta casi $ 200. Sin embargo, probado junto con un dispositivo que cuesta 200 veces más, el CTD de Thaler devolvió datos dentro de un margen de error del 2 por ciento de la unidad más cara.

"Existe una necesidad cada vez más relevante de recordar a los científicos que también son ciudadanos", dijo Thaler. "Claro, es posible que tenga acceso a una subvención de investigación masiva, y puede comprar una unidad comercial de $ 60, 000. Pero esa es una gran barrera para la entrada de grupos comunitarios que desean monitorear sus propias vías fluviales. Si también comienzan a apoyar programas que hacen esa misma pieza de equipo más barato, mucha más ciencia se hace ".

El acceso a herramientas de monitoreo y robótica ha ayudado a que al menos una comunidad marina logre un objetivo principal. En México, varias aldeas de pescadores utilizaron Open ROV, la misma plataforma de robótica de código abierto que Thaler usa en sus programas de capacitación, para realizar encuestas de las agrupaciones de desove de mero de Nassau. El mero es un pez de arrecife clave, así como una especie comercial de vital importancia, y la comunidad estableció un área marina protegida para protegerlo de los cazadores furtivos.

(Foto: Michelle Z. Donahue)

Problemas de predicción

En Pittsburgh, CREATE Lab no se detuvo con Shenango. Otro aspecto de su misión es ayudar a las comunidades a desarrollar el conocimiento y las herramientas que obtienen al trabajar con científicos de CMU. Y siendo Pittsburgh lo que es, todavía algo dominado por sus legados de la era del acero, Shenango no es lo único que hace un hedor.

Ingrese Smell Pittsburgh, una aplicación que surgió del trabajo de Shenango de CREATE Lab. Todavía en desarrollo y concebida como una herramienta que eventualmente podría usarse en cualquier ciudad del país, la aplicación permite a los residentes etiquetar los olores ambientales ofensivos, que se registran en la aplicación y se informan al departamento de salud local. Después de iniciar sesión, la aplicación muestra un mapa que muestra cualquier otro informe de olor del mismo día y hora.

Mark Dixon, un ingeniero documentalista e industrial con sede en Pittsburgh, describió la aplicación como una forma de motivar a las personas a comprometerse con algo que les gustaría cambiar en su entorno.

"Existe este 'valle de malestar' que ocurre cuando se informan problemas y no sucede nada", dijo Dixon. "Esta aplicación acelera a las personas a través de ese valle, y lo primero que ven es que no están solos. Además, realmente pueden ver el alcance del problema".

Dixon está trabajando para aprovechar la usabilidad de la aplicación. Un proyecto consistió en desarrollar un algoritmo que combina los informes de Smell Pittsburgh y los datos del Servicio Meteorológico Nacional para tratar de predecir los próximos días de #Stinkburgh, ya que están etiquetados en Twitter. Después de lograr una tasa de éxito de aproximadamente el 75 por ciento durante un período de prueba de 10 días, Dixon compartió su información con un grupo de geeks de datos locales, incluido un desarrollador de Smell Pittsburgh. Como resultado, la capacidad de predecir de manera más confiable los días de mal aire puede estar disponible en futuras versiones de la aplicación.

La predicción también es un objetivo de un tipo diferente de aplicación, el Mosquito Habitat Mapper. Lanzada en junio de 2017 por el Instituto de Estrategias Ambientales Globales (IGES) en asociación con la NASA, la aplicación tiene como objetivo identificar y eliminar el peligroso hábitat de los mosquitos.

Ya probada en Barbuda, Perú y Chile, la aplicación capacita a las personas para identificar las larvas de mosquito que encuentran, tomar una fotografía y eliminar el agua estancada, y también para registrar la hora, el lugar, la fecha y las condiciones ambientales locales en la base de datos de la aplicación. Hasta la fecha, el proyecto ha acumulado alrededor de 1.500 puntos de datos, aún no lo suficiente como para hacer predicciones significativas. Pero la esperanza es que, a largo plazo, una acumulación de mejores datos desde el suelo en lugares donde la enfermedad transmitida por mosquitos sea un problema grave de salud pública pueda ayudar a refinar los modelos de predicción, que actualmente se basan en datos meteorológicos y climáticos recopilados por satélites.

"Hay muchas cosas que no sabemos acerca de cómo los mosquitos responden a los microclimas", dijo Rusty Low, un científico senior de IGES que encabezó el desarrollo de la aplicación. "Estamos buscando herramientas subregionales y subestacionales que puedan ser utilizadas por los trabajadores de salud pública y las comunidades para comprender mejor su riesgo de enfermedad".

En Baltimore, los Weather Cubes de la estudiante de doctorado de Johns Hopkins, Anna Scott's Weather Cubes, también podrían brindar a los planificadores urbanos más para trabajar cuando se trata de planificar ciudades saludables en un futuro más cálido. Los cubos de Scott, que surgieron como consecuencia de sus estudios sobre el calor urbano, están equipados con sensores basados ​​en Arduino para medir temperatura, humedad, ozono, dióxido de nitrógeno, dióxido de azufre y sulfuro de hidrógeno. Se despliegan cincuenta cubos en 25 sitios alrededor de la ciudad, y Scott espera sacar más de ellos este verano.

(Foto: Anna Scott)

Los primeros datos de monitoreo revelaron que una mayor cantidad de pequeños espacios verdes, como los parques de bolsillo, podrían ser mejores para reducir las temperaturas en toda la ciudad que varios parques grandes, según Kristin Baja, ex planificadora de resiliencia climática de Baltimore. Esa información podría cambiar la percepción de los 16, 000 lotes baldíos de la ciudad de tizón a beneficioso.

En el vecindario de la estación Turner de Baltimore, Larry Bannerman alberga dos de los cubos de Scott. Su comunidad predominantemente afroamericana tiene experiencia luchando contra los contaminadores locales y luchando por la protección. Dijo que está feliz de tener una carta adicional en su mazo, en caso de que la necesite.

"Tendremos una imagen cristalina de lo que hay en nuestro aire", dijo. "Ese conocimiento en nuestro bolsillo será nuestro mayor activo si necesitamos hacer algunos cambios".

Una vista desde el espacio

Desde el punto de vista de John Amos, los contribuyentes ciudadanos serán clave para abordar un problema que a menudo está en su mente: hacer que las cantidades masivas de datos visuales sean más utilizables.

La organización sin fines de lucro que fundó, SkyTruth, utilizó el análisis de imágenes satelitales para mostrar que el derrame de petróleo de Deepwater Horizon en 2010 fue mayor que las estimaciones declaradas públicamente por BP. Aunque el grupo continúa utilizando los ojos humanos para monitorear las imágenes satelitales de los impactos ambientales de derrames, minería de superficie y otras actividades industriales, SkyTruth está trabajando actualmente para agregar inteligencia artificial, aprendizaje automático y grandes datos a la mezcla.

SkyTruth Alerts es un servicio en el que los usuarios pueden suscribirse para recibir notificaciones de ciertos cambios ambientales en un área en particular, por ejemplo, un nuevo permiso de perforación de gas, una violación de un permiso o el informe de un derrame químico o una fuga de gas natural. Inicialmente desarrolladas como una herramienta interna, las alertas se obtienen actualmente de los sitios de informes de la Guardia Costera y el departamento de medio ambiente estatal. Alrededor de 3.000 personas son usuarios actuales de esta herramienta.

La evolución del servicio tiene como objetivo incluir más y más fuentes de datos y herramientas, y utilizar sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para comparar nuevas imágenes satelitales junto con imágenes históricas. Con ese tipo de referencias, el análisis puede detectar cambios incluso antes de que se informen a través de canales oficiales.

El santo grial es permitir a los usuarios compartir sus propias observaciones y alertas, creando así una gama de comunidades con preocupaciones compartidas.

De hecho, los datos aportados por los usuarios de SkyTruth para un proyecto separado, FrackFinder, dieron lugar a varios estudios que empujaron a Maryland a prohibir el fracking en 2017. El investigador de salud pública de Johns Hopkins, Brian Schwartz, analizó varias implicaciones para la salud de vivir cerca de pozos de fracking, incluyendo asma y tasas de nacimientos prematuros. Aunque recurrió a muchas fuentes de datos para los estudios, "no había alternativas" al tipo de datos que los usuarios de SkyTruth contribuyeron, dijo.

"Nos reunimos con funcionarios electos estatales varias veces y presentamos nuestros hallazgos y respondimos todas sus preguntas", dijo Schwartz. "Se informó que algunos de ellos, en las noticias de los periódicos y en otros lugares, dijeron que los 'estudios de salud de Johns Hopkins' finalmente los persuadieron a votar por la prohibición. Esos son nuestros estudios".

El poder de la observación humana local en el terreno, combinada con las capacidades de procesamiento de datos de la computación en la nube, hace posible ver posibles problemas en tiempo real, anotó Amos.

"No se trata solo de cosas que ya han sucedido, sino también de cosas que están sucediendo en el medio ambiente antes de saber algo al respecto, para ser conscientes de que está sucediendo algo a lo que deberíamos prestarle atención", dijo Amos. "Para mí, esa es una revitalización de base ambiental impulsada por la tecnología".

Y el interés en aprovechar la tecnología emergente para ser simplemente curioso solo crecerá a partir de aquí, agregó Dias de CREATE Lab.

"Este tipo de tecnologías no deberían estar solo en los laboratorios o en los espacios superiores", dijo. "Deben ser accesibles para la gente común, para crear, y no solo para consumir. Y la idea es que una vez que las personas tengan más fluidez en la tecnología, puedan sacar las cosas cotidianas del estante y piratear algo que les funcione".