Wie Citizen Science Datenlücken für die Nachhaltigkeitsziele (SDGs) füllen kann

Wie können wir die Datenlücken zur Erreichung der Ziele der Vereinten Nationen für nachhaltige Entwicklung (SDGs) schließen? Welches Potenzial hat Citizen Science als neue Datenquelle, um Fortschritte bei den SDGs zu verfolgen? Wie können wir Citizen Science-Daten effektiv für evidenzbasierte Politikgestaltung und die Erreichung der Ziele der SDGs nutzen?

Dies waren nur einige der Fragen, die wir im Sinn hatten, als wir mit der Forschung über die Beiträge von Citizen Science zur SDG-Überwachung im Thematic Research Network on Data and Statistics (TReNDS) des Sustainable Solutions Development Network (SDSN) begannen. Wir waren uns bewusst, dass Citizen Science eine Rolle zu spielen hat, aber wir wussten nicht, welches Ausmaß diese Rolle haben würde. Wir wollten zeigen, wo genau das wirkliche Potenzial von Citizen Science im globalen SDG-Indikatorrahmen liegt, und auch verstehen, was wir tun können, um alle Schlüsselakteure zusammenzubringen, damit dieses Potenzial voll ausgeschöpft werden kann.

Diese Forschung führte zu unserem Artikel "Mapping Citizen Science Contributions to the UN Sustainable Development Goals", der kürzlich in der Zeitschrift Sustainability Science veröffentlicht wurde.

CC0 by Pixabay: Slum in Mumbai

Unser bemerkenswertestes Ergebnis war, dass Citizen Science zum Erreichen aller 17 Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) beitragen kann, indem sie Daten für 33% aller SDG-Indikatoren liefert. Derzeit gibt es 247 SDG-Indikatoren, die in einem sich entwickelnden Rahmen definiert sind, der 17 Ziele und 169 Zielvorgaben umfasst. Dies hat ein enormes Potenzial.

Wir untersuchten zunächst die Metadaten und Arbeitspläne aller SDG-Indikatoren und suchten dann nach Citizen Science Initiativen auf globaler, nationaler und sogar lokaler Ebene, die potenziell Daten zur Überwachung dieser Indikatoren beitragen könnten. Diese Arbeit wurde mit freiwilligen Mitgliedern der SDGs und der Citizen Science Community of Practice (SDGs CoP) durchgeführt, die vor eineinhalb Jahren für das WeObserve-Projekt ins Leben gerufen wurde.

Wir untersuchten auch die Überschneidung zwischen Beiträgen von Citizen Science und Erdbeobachtungen in unserer Studie. Auf der Grundlage der von GEO durchgeführten Kartierung der 29 identifizierten Indikatoren konnte Citizen Science 24 unterstützen. Dies zeigt ein großes Potential für Citizen Science- und Erdbeobachtungsansätze, sich gegenseitig zu ergänzen. Ein Beispiel wäre Picture Pile, ein flexibles Werkzeug, das Bilder von Satelliten, unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) oder mit Geotags versehene Fotos zur schnellen Bewertung und Klassifizierung aufnimmt.

Im Bildstapel erhalten die Freiwilligen ein Paar Bilder, die zu verschiedenen Zeiten aufgenommen wurden, und werden gefragt, ob sie unter anderem  Baumverluste (zur Erkennung von Abholzung), beschädigte Gebäude nach einer Katastrophe (zur Schadensbeurteilung nach einer Katastrophe), Meeresplastik (zum Verständnis des Ausmaßes des Plastikproblems) oder das Ausmaß der Armut (zur Kartierung der Armut) sehen. Picture Pile kombiniert Erdbeobachtungs- und Citizen Science-Ansätze, die für die Überwachung einiger SDG-Indikatoren verwendet werden könnten. Um nur einige zu nennen: 1.5.2 Direkter wirtschaftlicher Verlust durch Katastrophen im Verhältnis zum globalen Bruttoinlandsprodukt (BIP); 11.1.1 Anteil der Stadtbevölkerung, die in Slums, inoffiziellen Siedlungen oder in unzureichendem Wohnraum lebt; 14.1.1b Dichte des schwimmenden Plastikmülls; und 15.1.1 Anteil der Waldfläche an der Gesamtfläche. Die Erforschung und Realisierung dieses Potentials von Citizen Science und Erdbeobachtung ist eine unserer Prioritäten bei der GEO Community Activity on Citizen Science (GEO-CITSCI).

Dank dieser Studie wissen wir nun, welche Initiativen genutzt werden könnten, um einen Beitrag zur Überwachung der SDGs zu leisten, und wir verfügen über die Grundlagen, die wir den Projektteams, den nationalen Statistikämtern und den Aufsichtsbehörden zeigen können, um Diskussionen darüber einzuleiten, wie sie vollständig umgesetzt werden können.

Die SDG-Indikatoren, wo Citizen Science Projekte "bereits einen Beitrag leisten" (in grün), "einen Beitrag leisten könnten" (in gelb) oder wo es "keine Übereinstimmung" (in grau) gibt. Die gesamten Beiträge von Citizen Science zu jedem SDG werden als Tortendiagramme zusammengefasst. Schwarze Ränder um die Indikatoren zeigen die Überlappung zwischen Citizen Science und Erdbeobachtungstechnologien, wie von GEO (2017) identifiziert.

Eine weitere wichtige Erkenntnis aus unserer Arbeit war, dass das größte Potenzial für Citizen Science - wenn bestehende und zukünftige Beiträge kombiniert werden - jeweils in SDG 15 (Leben auf dem Land), SDG 11 (Zukunftsfähige Städte und Gemeinden), SDG 3 (Gute Gesundheit und Wohlbefinden) und SDG 6 (Sauberes Wasser und sanitäre Einrichtungen) liegen könnte. Dies zeigt, dass Citizen Science das größte Potenzial für Beiträge zu den Umweltindikatoren der SDG hat.

Von den 93 Umweltindikatoren im SDG-Indikatorrahmen, die vom Umweltprogramm der Vereinten Nationen (UNEP) identifiziert wurden, könnte Citizen Science Input für 37 (etwa 40%) Indikatoren liefern. Da 68% dieser SDG-Umweltindikatoren keine Daten enthalten, was ebenfalls vom UNEP festgestellt wurde, auch angesichts der Tatsache, dass wir nur noch 10 Jahre Zeit haben, um die SDGs zu erreichen, müssen wir anfangen, darüber nachzudenken, wie wir dieses potenzielle Angebot von Citizen Science für die SDG-Überwachung nutzen können.

Um die SDGs effektiv zu überwachen und letztendlich zu erreichen, werden traditionelle Methoden der Datenerhebung wie Volkszählungen oder Haushaltsbefragungen nicht ausreichen. Darüber hinaus werden sie auch zu teuer sein, um die breite Palette der SDGs mit ihren 169 Zielen und 247 Indikatoren regelmäßig abzudecken. Wenn wir die SDGs bis 2030 erreichen wollen, müssen wir dringend auf der Grundlage der Ergebnisse dieser Studie handeln und das Potenzial neuer Wege der Datenerhebung wie z.B. Citizen Science nutzen, aber wie? Wo fangen wir an?

Wir müssen weiter daran arbeiten, den Wert von Citizen Science im globalen Daten-Ökosystem durch Initiativen wie WeObserve the SDGs CoP zu demonstrieren, Partnerschaften rund um Citizen Science-Daten aufzubauen, die alle Beteiligten einbeziehen, und Investitionen fördern, um die Nutzung von Citizen Science-Daten für die SDGs zu nutzen. Wir sollten Fallstudien und Erfolgsgeschichten über die Nutzung von Citizen Science durch nationale Statistikämter entwickeln und die Initiativen für Citizen Science mit nationalen Statistikämtern und anderen Regierungsbehörden entwerfen, um sicherzustellen, dass ihre Anforderungen an die Datenqualität erfüllt werden.

Ich glaube, es ist wichtig zu erwähnen, dass Citizen Science nicht nur eine Datenquelle ist, die Lücken füllen könnte, sondern auch eine großartige Möglichkeit, die Bevölkerung zu mobilisieren und in die wissenschaftliche Forschung einzubeziehen, damit sie ihren Beitrag zur Bewältigung der größten Herausforderungen der Welt leisten. Wenn wir zusammenarbeiten, können wir das Potenzial von Citizen Science nutzen, um die UN-Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) zu erreichen.

Dieser Beitrag erschien zuerst im Blog der Group on Earth Observations (GEO).