Einsatz von Citizen Science im phänologischen Monitoring der Apfelblüte in Deutschland
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Abstract
Mit einer immer weiter voranschreitenden medialen Digitalisierung und der Ausbreitung von mobilen Endgeräten bieten sich für die Wissenschaft neue Chancen der Integration von Laien in wissenschaftliche Prozesse. Diese als Citizen Science bezeichneten Forschungsansätze zwischen Wissenschaftler/innen und Laien bieten vielfältige neue Möglichkeiten der Partizipation und Integration einer sogenannten „crowd“. Besonders großräumige und für breite Bevölkerungsschichten relevante Phänomene wie z.B. der Klimawandel und seine Folgen lassen sich mit Hilfe von Citizen Science-Ansätzen beobachten und erklären. In diesem Zusammenhang bietet sich das Monitoring der Apfelblüte als Bioindikator für den Frühlingsbeginn an. Aufgrund der weiten Verbreitung des Apfelbaums in Deutschland, seiner großen Bekanntheit und der hohen Affinität der Gesellschaft zu dieser Baumart bietet er sich besonders für phänologische Beobachtungen in Rahmen von Citizen Science-Projekten an. Die Integration der „crowd“ in den wissenschaftlichen Prozesse ermöglicht es, die Wahrnehmung und das Verständnis der jeweiligen gesellschaftlichen Akteure (Citizen) für das untersuchte Thema zu erhöhen. Gleichzeitig bieten sich für die Wissenschaft neue Methoden der Datengewinnung. Diese neue Art der Datenakquise wird aus wissenschaftlicher Sicht, insbesondere aufgrund ihrer unsicheren Datenqualität, noch skeptisch angesehen.
Im Rahmen des öffentlichkeitswirksamen Projekts „Apfelblütenprojekt“ des Südwest"-rundfunks (SWR) sind im Laufe von elf Jahren nahezu 30.000 Meldungen von Zuhörern und Zuschauern aus Radio und Fernsehen zum Stand der Apfelblüte abgegeben worden. Die Phänologie des Apfelbaums, also die jährlich wiederkehrenden Ereignisse im Lebenszyklus eines Organismus, bietet vielfältige Möglichkeiten zum Monitoring der Folgen des Klimawandels. Besonders die Witterung ist ausschlaggebend für die Ausbildung der Apfelblüten, weshalb sich hier auch für Laien einfache Möglichkeiten ergeben, die Folgen von Klimaveränderungen nachzuvollziehen.