Um natürliche Ökosysteme zu erhalten, ist es wichtig zu wissen, wie sich die biologische Vielfalt in ihnen verändert. Dazu gehört auch die Frage, ob Arten verlorengehen oder neue Arte hinzukommen. Doch verlässliche Messungen, um dies zu untersuchen, sind nicht so einfach durchzuführen. Die benötigten Daten können zwar von Wissenschaftlern selbst gesammelt werden, doch ein Großteil kommt von verschiedenen Initiativen, beispielsweise aus dem Bereich der Bürgerwissenschaften (Citizen Science). Um jedoch sicherzustellen, dass die entsprechenden Messungen auch verlässlich sind, müssen die Proben repräsentativ sein, also die tatsächlichen Gegebenheiten widerspiegeln. Sind die Proben nicht repräsentativ, spricht man von einer Verzerrung (engl. bias).
Forscher von iDiv, UL und MLU konnten nun zeigen, dass eine solche Verzerrung die Messungen des Biodiversitätswandels deutlich beeinflussen kann. In ihrer Studie konzentrieren sie sich auf den sogenannten Standort-Bias, wobei die Standorte für eine Messung oder Zählung nicht repräsentativ ausgewählt werden. Will man beispielsweise untersuchen, wie sich die Zahl der Schmetterlinge innerhalb der nächsten 10 Jahre in einer bestimmten Stadt verändert, fällt die Wahl in der Regel nicht auf einen typischen und durchschnittlichen Ort, wie eine kleine Wiese hinter einem Supermarkt. Stattdessen mag eine Wiese in einem Park besser geeignet erscheinen. Doch in diesem Fall ist die Standortwahl verzerrt, denn sie fällt auf einen Ort, an dem verhältnismäßig viele Schmetterlinge vorkommen. Man spricht von einem Standort-Bias.
Standort-Bias kann Trends verzerren oder sogar umkehren
Mithilfe einer Computersimulation konnten die Forscher zeigen, dass eine solche Verzerrung zu falschen Schlussfolgerungen darüber führen kann, wie sich die Biodiversität verändert. „Wenn wir Messungen zur Biodiversität an Orten durchführen, an denen ungewöhnlich viele Arten vorkommen, dann ist es statistisch gesehen wahrscheinlicher, dass wir mit der Zeit einen Rückgang der Zahl der Arten feststellen“, erklärt Erstautorin Dr. Andrea Mentges von iDiv und der UL. Diese nicht repräsentative Wahl, wo Messungen durchgeführt werden, kann einen Einfluss auf die gesammelten Daten haben und sogar zu falschen Schlüssen führen. „Wir fanden heraus, dass durch einen Standort-Bias unsere Messungen in die falsche Richtung weisen können: Während die Zahl der Arten in der Realität zunimmt, ließen unsere Messungen fälschlicherweise auf einen Rückgang schließen. Das zeigt ganz deutlich, wie wichtig die Auswahl repräsentativer Standorte ist.“
Die Forscher analysierten, wie verbreitet solche Verzerrungen sind, und fanden heraus, dass sie potentiell in vielen Datenquellen vorkommen, beispielsweise von Museen, Nationalparks oder Citizen-Science-Initiativen. Ob die Wahl des Standortes die Messungen tatsächlich beeinflusst, hängt vom Zweck der Erhebung ab. Auch die Daten zum Vorkommen von Schmetterlingen im nächstgelegenen Park können einem Zweck dienen, meint Andrea Mentges: „Solche Daten können dafür genutzt werden um herauszufinden, ob bestimmte Schmetterlingsarten noch in der Gegend vorkommen oder ob neue Arten einwandern. Aber wenn wir diese Daten dafür nutzen zu untersuchen, ob die Gesamtzahl der Schmetterlinge in der Region zu- oder abnimmt, liegen wir möglicherweise falsch.“
Bürgerwissenschaftler wählen eher ‚coole‘ Orte
Für ihre Studie untersuchten die Forscher auch 44 Citizen-Science-Initiativen. Bei vielen konnten die Teilnehmer die Orte für ihre Messungen selbst wählen. Diese freie Standortwahl kann potentiell zu einem Bias führen – dies war auch davon abhängig, welche Schulungen den Teilnehmern angeboten wurden. Andrea Mentges sagt: „Wir gehen davon aus, dass Menschen, die man nicht explizit darauf hinweist, einen ‚normalen‘ Ort zu wählen, immer zu einem ‚coolen‘ Ort tendieren. Daher denken wir, dass solche Initiativen potentiell problematisch sein können, wenn es keine persönlichen Schulungen oder zumindest Online-Informationsmaterialien gibt, die auch die Standortwahl thematisieren.“
In Citizen-Science-Initiativen in Deutschland sind solche Schulungen nicht sehr verbreitet. Und: Auch wenn den Teilnehmern Informationsmaterialien zur Verfügung gestellt werden, beugen diese nicht immer einem Standort-Bias vor. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Teilnehmer ermutigt werden, ihre Erhebungen auf artenreichen Wiesen oder an Blühstreifen durchzuführen. „Das sind tolle Initiativen, die eine Menge nützlicher Daten erheben“, meint Andrea Mentges. „Aber die Daten sind möglicherweise nicht für jede Fragestellung geeignet – also zum Beispiel, ob die Zahl einer bestimmten Schmetterlingsart wie der Kleine Fuchs insgesamt zu- oder abnimmt.“
Dabei kann es ganz einfach sein, einen Standort-Bias zu verhindern. Prof. Dr. Jonathan Chase, Leiter der Forschungsgruppe Biodiversitätssynthese bei iDiv und Professor an der MLU, sagt: „Am objektivsten wäre eine systematische und computerbasierte Zuordnung der Standorte, an denen Daten gesammelt werden sollen. So etwas kommt auch immer häufiger zum Einsatz. Aber es ist eben ein schmaler Grat zwischen wissenschaftlicher Genauigkeit und praktischer Anwendbarkeit. Und natürlich steht und fällt jede Citizen-Science-Initiative mit der Motivation der vielen Freiwilligen, die mit ihren Daten dazu beitragen.“
iDiv
Originalpublikation:
Andrea Mentges, Shane Blowes, Dorothee Hodapp, Helmut Hillebrand, Jonathan M. Chase (2020). Effects of site-selection bias on estimates of biodiversity change. Conservation Biology.
