科学家网上冲浪才不是摸鱼，是为了研究动物生态学_风闻

　　大自然的最佳观测站也许是网络？近年来，得益于世界各地网友的贡献，研究人员越来越多地通过网络来追踪濒危物种，观察它们的生存状态。

　　我们每天花大量的时间在网络上，上传视频照片，浏览他人发布的内容，搜索资料……但你也许想象不到，这些日常活动竟能推动科学发展！

　　近十多年来，科研人员开始在网络上观察地球：他们收集整理网友上传的信息以及各个搜索引擎提供的数据，来研究环境。这门新兴学科称作**“网络生态学”（iEcology）**。

　　科研人员运用的工具和普通网民无异。以“Google搜索趋势”（Google Trends）为例，它能统计网友在Google上搜索过的问题。只要输入关键字，比如“燕子”，“Google搜索趋势”就能提供某一时间段对该词搜索的曲线图，并定位每一次搜索的地理位置。

　　和“Google 搜索趋势”类似，维基百科也可以计算网页的访问量。如上图表所示，英国科研人员总结出一年中不同时期三种候鸟的网络搜索量。图表中两处灰色条形区域（紧邻07/2016 与 07/2017）对应春季，是这些鸟回到美国的时段，此时，网上与之相关的搜索量呈直线增加趋势。

　　在巴黎-萨克雷大学生态学家弗兰克·库尔尚（Franck Courchamp）看来，“如果某一时期内对某些生物的搜索量显著增加，一般是有原因的。

　　比如，燕子迁徙时期，人们较容易看见它们，因此网络上对燕子的搜索就比平时多。根据网友上传的图片和信息，我们可以‘追踪’燕子的行动，并了解这些年来它们的迁徙过程是否受到影响”。

　　最不起眼的角落也能在网络上找到

　　另一个可选的工具是“Google地球”。通过该软件，生态学家能够观察每条街道、每块田地，甚至是地球上最不起眼的角落。

　　一间美国生态系统保护研究所的研究人员就利用“Google 地球”沿着某条河搜寻了100多千米，继而编录出当地所有入侵植物的物种名录！若干名南非科学家则运用“Google图片”搜索汇总的网络图片，梳理出美国熊科动物的皮毛颜色与其生存区域之间的联系。

　　美洲黑熊的毛色在不同地区会有所不同，甚至可能是白色的！

　　为了完成这项工作，南非这支团队还研发了新的软件，“这个软件能根据我们的需要，用不同的语言发起搜索，然后删除重叠的部分”，参与了该项目的开普敦大学生命科学博士加布里埃拉·莱顿（Gabriella Leighton）解释道。

　　**简言之，先收集数据，再提取有效信息。**虽然这项工作非常枯燥，但科学家们就是这样一一研究了400多张熊的照片，进行定位、比较颜色，最后得出结论。生态学家已经习惯于处理堆积如山的数据，并不断研发新的研究工具。近来，他们越来越多地运用具备自主学习能力的人工智能（AI）。

　　AI从错误中学习

　　以最近的一项研究为例：科学家给一个AI软件提供了大量珊瑚图片，图中的珊瑚健康状态有好有坏。AI通过大量学习，逐渐学会了区分珊瑚的状态，并最终做到能根据任意一张图片评估出珊瑚的健康状态。在这个AI软件的帮助下，研究人员可以更加快速判断哪片海域的珊瑚正面临威胁，以便及时“抢救”。

　　有了网络生态学，研究人员足不出户坐在电脑前便能快速收集数据。即使不动用AI，完成关于熊的项目也仅需3周时间。而1980年代在实地开展的类似的动物研究项目，用了足足3年！当然，网络上的数据收集不可能完全替代实地考察。

　　比如想要了解欧洲林猫（Felis silvestris）的生存区域，仅依靠网友提供的照片是远远不够的。因为这种野猫往往避开人群索居，只有这个领域的专家才有可能发现它们的踪迹；其次，想要了解动物的习性，必须要花足够的时间进行实地探究。

　　在网络上发现新物种

　　这门新学科的优势在于突破了实地考察的局限，并且相关网络工具的应用范围已然非常广泛。目前，网络生态学帮助科学家发现了多个新物种，包括一种真菌、一种花，以及若干种昆虫等。

　　2020年在twitter上发现的新真菌

　　这些工具既高效又经济，有助于科学家持续梳理地球及其生物多样性的脉络。比如当前，科学家正根据游客上传的照片研究濒危的非洲野犬（Lycaon pictus）的种群变化。

　　过去，一些不合时宜的游客照片常常遭人诟病，但如果能歪打正着为科研做一定的贡献，那也算是将功补过了。

　　撰文 Alicia Aloïsi

　　编译 邹伶俐