研究表明，人类通常认为长相漂亮的人更聪明、更健康、更有领导力、更值得信赖。事实证明，这种偏见也延伸到了昆虫世界。

南加州大学多恩西夫文理学院的科学家在《生态与环境前沿》上发表的一项研究表明，一个流行的社区科学平台上报告的数据存在偏差。在 iNaturalist 上，具有迷人斑纹、易于识别的特征或熟悉物种的蝴蝶报告频率高于没有明显特征的冷门物种。

在线社区科学(或参与式科学)平台使热爱自然的非科学家能够贡献数据，供科学家用来追踪昆虫种群。

根据南加州大学多恩西夫分校的研究，虽然它们的出现有助于保护决策、科学知识和教育，但社区科学家可能会引入误导性的偏见。

理解并考虑这些偏差对于科学家评估物种分布、评估保护重点和确定种群趋势至关重要。该研究为加强参与式科学计划和蝴蝶保护提供了见解。

“每年，有 300 万人在社区科学平台上分享他们对昆虫生活的观察。这些数据可以帮助我们追踪蝴蝶种群的下降，这是由气候变化或杀虫剂使用等因素造成的，但前提是这些数据是准确的，”南加州大学多恩西夫文理学院生物科学和定量与计算生物学加比兰助理教授 Laura Melissa Guzman 说。

社区科学平台 eButterfly 和 iNaturalist 是社区科学家用来报告蝴蝶数据的两个最受欢迎的平台。不过，它们收集数据的方法有所不同。

在 iNaturalist 上，社区科学家被鼓励分享发现蝴蝶的照片，以便专家验证该物种。上传的没有照片或图像不清晰的信息无法验证。因此，难以拍摄的蝴蝶不太可能被纳入数据集。

在 eButterfly 上，参与者可以通过一份简单的清单报告目击情况，清单会询问何时、何地、如何以及观察到了哪种蝴蝶。这种方法可以更全面地记录观察到的所有物种，类似于生态调查中使用的数据收集技术。然而，它要求参与者准确识别他们报告的物种，这对初学者来说可能具有挑战性。

研究人员发现，iNaturalist 依靠照片来识别和验证物种的方法会对容易拍照或有趣的物种产生个人偏见。

iNaturalist 平台的用户过度报道了具有迷人、美学上独特的特征的物种，如翼尾、方格图案、斑点、眼状斑纹和条纹。

他们少报了许多物种，尤其是那些难以识别的物种和翅膀上有浅色斑纹的物种。研究人员推测，行为特征(如蝴蝶的飞行方式和高度)以及使蝴蝶难以拍照的特征可能影响了报告模式。

总体而言，与 eButterfly 相比，iNaturalist 上有 34 种物种经常被低估，有 53 种物种经常被高估。

研究人员发现，两个最大的蝴蝶科——蛱蝶科(包括帝王蝶，易于识别，上镜)和灰蝶科(因其外形精致而俗称薄翅蝶)——的蝴蝶在 iNaturalist 上经常被过度报道。

报告最少的物种属于粉蝶科，粉蝶科是最常见的物种之一，外观不美观，经常被视为花园害虫。研究人员发现，东西方用户报告的物种趋势相似，表明用户之间存在相似的偏见。

古兹曼及其团队与北卡罗来纳州立大学研究员本杰明·戈德斯坦 (Benjamin Goldstein) 合作，比较了 2000 年至 2021 年在 iNaturalist 和 eButterfly 上分享的数据。

他们利用计算模型研究了北美五个蝴蝶科的 194 个物种的相关数据，重点关注六个因素：流行程度、识别的难易程度、体型、颜色多样性、翼展和翅膀特征以及迁徙状态。

古兹曼表示，要提高参与式科学，就需要培训观察员识别物种，并提高对导致物种漏报的偏见的认识。她建议对社区科学应用程序进行两项重大改进：

使用特定物种的报告方法来减少可能影响生态研究的用户偏见。

突出显示常见物种和未被充分报道的物种，以提高数据收集过程的准确性。