エコインフォマティクス

エコインフォマティクス、または生態情報学は、生態学と環境科学における情報科学です。環境科学と情報科学を統合して、人間とコンピュータの両方に共通の言語で実体と自然のプロセスを定義します。ただし、これは生態学において急速に発展している分野であり、エコインフォマティクスを構成するものについては別の見方があります。

いくつかの定義が広まっていますが、そのほとんどは自然システムのデータにアクセスして分析するためのツールの作成に集中しています。しかし、エコインフォマティクスの範囲と目的は、データセットの文書化に使用されるメタデータ標準の開発よりも確かに広範囲です。エコインフォマティクスは、環境情報のデータベースにアクセスして統合する方法を開発し、さまざまな環境データセットを組み合わせて生態学的仮説をテストできるようにする新しいアルゴリズムを開発することで、環境の研究と管理を促進することを目的としています。エコインフォマティクスは、生態系サービスの概念に関連しています。^[1]

エコインフォマティクスは、自然システムの知識の意味を特徴づけます。このため、今日のエコインフォマティクスの研究の多くは、知識表現として知られるコンピュータサイエンスの分野に関連しており、活発なエコインフォマティクスプロジェクトは、セマンティックウェブなどの活動へのリンクを開発しています。

生態学的データを効果的に管理、共有、再利用するための現在の取り組みは、生態学的情報を効果的に管理するための基盤を開発するためのエコインフォマティクスなどの分野の重要性が高まっていることを示しています。これらの取り組みの例としては、 国立科学財団の データネットプロジェクト、DataONE、データコンサーバンシー、環境と持続可能性のための人工知能などがあります。^[1]

エコインフォマティクスの概念の中心となるのは、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC) です。これは、ソフトウェア製品の作成、実装、保守のための体系的なフレームワークです。エコインフォマティクス プロジェクトでは通常、開発パイプラインに、通常は複数の異なる環境データ ソースからのデータ収集、これらのデータ ソースの統合、データの分析が含まれます。ここでは、SDLC の各ステップは、Michener ら^[2]に従ってエコインフォマティクスのコンテキストで説明されています。計画、収集、保証、説明、保存の各ステップは、データ収集エンティティ (個々の研究者または大規模なデータ収集ネットワーク) を指しますが、検出、統合、分析の各ステップは通常、個々の研究者を指します。

計画: エコインフォマティクス プロジェクトでは、複数のデータベースからのデータが必要です。各データベースには異なるデータが保存されているため、研究者は研究課題に答えるために必要な環境データや生態学的データの種類を特定する必要があります。

収集: データはさまざまな方法で収集されます。エコインフォマティクスでは、通常、スプレッドシートにデータを手動で入力したり、既存のデータベースからデータを解析したりすることに限定されています。リレーショナルデータベースの成長により、生態学者は関連データをダウンロードしてデータセットを統合することが容易になりました 。

保証: データエントリは、外れ値やエラーポイントのチェックなど、正確性と有用性を検証するために徹底的にチェックする必要があります。データセットからダウンロードされたデータにも同じ原則が適用されます。この責任は、データをダウンロードする生態学者と、データ収集システムを設定する組織の両方にあります。

説明: 研究で使用されるデータセットのメタデータの正確な説明には、データの収集と処理の方法、データが収集された時期、データが収集された理由、およびデータがどのように保存されたかを推測するのに十分な情報が含まれている必要があります。これは、特に相互に構築され、データをリサイクルする可能性のあるプロジェクトの場合、再現性にとって重要です。

保存: 組織によってデータが収集された後、簡単にアクセスできるようにアーカイブする必要があります。理想的には、これは維持され、廃止されるリスクのないデータベースに保存されます。

発見: 研究プロジェクトを開始するためにデータを発見するための優れた方法はありますが、研究者が研究に特有のデータを収集しても、そのデータをより広く利用できるように公開しない可能性があるため、このプロセスは使用可能な公開済みデータの不足によって損なわれることがよくあります。データ収集側では、論文や研究を発表する際にデータセットをリンクするなど、データ共有の実践を改善することでこの問題に対処できます。データ調達側では、キーワードを使用して関連するデータセットを検索するなど、より正確なデータ検索によってこの問題に対処できます。

統合: データセットを統合することは、データ収集の方法論の違いにより、困難で手間がかかる場合があります。これにはいくつかのアプローチがありますが、ベストプラクティスは通常、RまたはPythonを使用した計算アプローチでプロセスを自動化し、エラーを防ぎます。

分析: データ分析にはさまざまな形式があり、特定の生態学的プロジェクトに合わせて調整する必要があります。ただし、分析の手順、分析方法の正当性、特定のアプローチの欠点など、すべてのデータ分析方法は十分に文書化されている必要があります。

生態系研究は、定義上、微視的な生化学反応から大規模な地質学的現象まで、生命科学の全領域にわたる相互作用を網羅します。その結果、大規模なデータベースは特定の研究課題専用に設計されるのではなく、ほとんどの研究をサポートできるほど包括的である必要があります。生態系レベルの課題には幅広い視点が必要であるため、データ関連の生態系プロジェクトでは、複数のデータベースからのデータを取り入れる可能性が高くなります。

データを生態系レベルの研究に組み込むための一般的なフレームワークは、ネットワーク サイエンスモデルです。このモデルでは、データ収集メカニズムとリソースは、個々のエンティティではなく、相互接続された大規模なネットワークとして扱われます。ネットワークには、1 つのデータベース内に複数のデータ収集ステーションが含まれる場合もあれば、複数のデータベースにまたがる場合もあります。現在、大規模なネットワークはいくつかありますが、それらは、生態学をビッグ データ サイエンスとして考えるのにふさわしい規模のデータを生成していません。

生態系生態学におけるエコインフォマティクスの現在の課題は、ほとんどの資金が既存のデータ インフラストラクチャの維持よりも新しいデータの生成に優先されていることです。データセットごとに異なるタイプのデータが含まれている可能性があるため、異なる空間スケールにわたってデータを統合することも困難です。

スマート シティや、インフラへのセンサー ネットワークの統合に向けた最近の動きは、生態学研究の主要なデータ ソースとして位置付けられています。典型的な都市生態学の問題は、都市化が地域の生態系に与える影響と、都市の生物多様性を促進するために将来の開発をどのように推進するかという点です。

都市のセンサー ネットワークは、通常、都市のプロセスを最適化するために環境データを収集しますが、特に都市とその地域の生態系との複雑で多層的な関係を理解するという点で、生態学的イニシアチブにも使用できます。また、都市の現在の状況をよりよく理解し、都市の巻き戻しの手段を特定するためにも使用できます。たとえば、移動パターンを分析すると、公園や緑地の建設に適したエリアを特定できます。バード ウォッチングデータを使用して、地域の鳥の種類を特定することもできます。

生態学の他の分野と同様に、新興感染症と疫学は、病気の傾向を引き起こす遺伝学の理解から大規模な時空間分析まで、複数のスケールにまたがっています。その結果、感染症の研究には、バイオインフォマティクス、遺伝子配列、アミノ酸配列、環境観測データなど、あらゆるものが組み込まれます。

ミクロレベルでは、これらのデータを使用して、感染性/伝染性、薬剤耐性、薬剤候補、変異部位を予測できます。マクロレベルでは、スピルオーバーにつながる社会的傾向や環境要因、感染場所、病気の伝染を引き起こす慣行を特定できます。

• USGS 国立流量センサー ネットワーク
• ギガバイト
• ネオトマ
• 古生物学データベース
• ヨーロッパ植生アーカイブ
• USDA森林調査分析
• 試す
• ビエン
• アメリフラックス
• チーム
• アイナチュラリスト
• ネオン
• グレオン
• レター
• 中島
• アジサシ
• セオン

• ecoinformatics.org、生態学的データと情報を管理するためのオンラインリソース
• Ecoinformatics Collaboratory、研究リンク、ディスカッション用の公開 wiki。
• オレゴン州立大学のエコインフォマティクス教育、エコシステムインフォマティクス
• 産業環境情報学、HTW-ベルリン応用科学大学の産業環境情報学
• 国際生態情報学会
• カナダ・オタワ大学エコインフォマティクス研究センター、カナダ
• 国立生態分析・合成センターのエコインフォマティクスプログラム 2014-11-05 にWayback Machineでアーカイブ
• 生態情報学: 計算生態学と生態データサイエンスに関する国際ジャーナル
• 生態学的データ
• NSF DataNet 提案募集
• データワン
• データ保全
• [1] エコインフォマティクスサマーインスティテュート、NSF資金提供のREUサイト（学部生のための研究体験）