¿Son correctas las identificaciones de especies en fotos subidas a eBird?

Los datos de eBird se utilizan cada vez más para monitoreos y estudios ornitológicos. Sin embargo, dado que un amplio público contribuye datos, la exactitud de los datos se suele cuestionar por el potencial de error en las identificaciones de especies. Evaluar el grado de error existente en las identificaciones de especies puede iluminar los puntos fuertes y débiles de los datos de la ciencia ciudadana. Aquí demostramos que las identificaciones de especies en fotos almacenadas en eBird son correctas en general, pero que los errores aumentan en grupos difíciles de identificar. Revisamos +104.000 fotos de 377 especies de paseriformes de Argentina y cuantificamos los reportes erróneos para calcular la exactitud de los datos. Encontramos que el 97% de las fotos están bien identificadas. Las identificaciones fueron generalmente correctas para la mayoría de las especies (n = 277; exactitud > 95%), y 122 especies no tuvieron errores. Unas pocas especies consideradas difíciles de identificar exhibieron altas tasas de error (n = 40; exactitud 64-90%). A su vez, descubrimos la existencia de una compleja red de identificaciones cruzadas compuesta por 272 especies, con predominancia de tiránidos y furnáridos, lo cual refleja el fuerte tráfico de errores que se produce dentro de estas familias. Nuestro estudio proporciona la primera cuantificación a gran escala de los errores de identificación en fotos enviadas por contribuyentes de la ciencia ciudadana. Subrayamos la importancia de comprender cómo se distribuyen los errores de identificación en una base de datos antes de analizar los datos.