「無論你看到一隻還是一千隻鳥，都很有意義」

紐約時報 JIM ROBBINS 蒙大拿州赫勒拿——不久前一個溫暖的早晨，蒙大拿州首府外的大草原上，一片小湖泊的岸邊，鮑勃·馬丁卡(Bob Martinka)把他的鑒識望遠鏡對準了一棵高聳的棉白楊，樹上築滿了大藍鷺(blue heron)的巢。他數到12隻這種高大而姿態優雅的鳥，拿出了他的智能手機，但不是為了打電話，而是把鳥群的數目和種類輸入一個應用，它會將輸入的信息傳送給位於紐約的研究人員。 馬丁卡是該州一名退休的野生生物學家，也是熱忱的觀鳥愛好者。他是全球鳥類學網絡eBird的成員。每個星期，他都會進山區幾次，仔細考察湖泊、草原、甚至當地的垃圾場，然後將他的所見彙報給康奈爾鳥類學實驗室(Cornell Lab of Ornithology)，它是設在康奈爾大學(Cornell University)的一家非營利組織。 「在垃圾場，我能頗為頻繁地見到稀有的鷗類，」馬丁卡一邊觀察着大堆鳥群站滿的垃圾一邊說。 數以萬計的觀鳥者現在成為了該實驗室所稱的「生物傳感者」(biological sensors)，通過報告他們所見鳥類的地點、時間、數目和種類，將其所見轉化為數字資料。馬丁卡目擊的12隻鷺不過是一份微量的信息，但集腋成裘，數百萬份這樣的信息會為科學家繪出一幅巨大的全景圖：或許這是第一個「眾包」(crowdsource)所造就的全球鳥類種群實時直觀圖。 鳥類計數是出了名的困難。雖然靜置的傳感器能測量二氧化碳濃度和公路交通流量這類數值，但記錄一定區域內鳥的種類和數量，這樣的工作只能靠人去做。eBird問世並於2002年開始採集全球數據，在這之前，所謂的當日計數(one-day count)是唯一的辦法。 像奧杜邦學會聖誕節鳥類計數(Audubon Christmas Bird Count)和鳥類繁殖調查(Breeding Bird Survey)這樣的計數活動，雖然能召集全美各地的許多人在同一天進行鳥類觀測，而且有豐富的科學價值，但還是和eBird有所不同，因為它們無法提供全年的數據。 eBird每天的鳥類活動觀察已經產生了巨量的數據增長——這還讓科學家收穫了一項重大啟示。應運而生的最能提供有用信息的產品則是科學家所稱的「熱度圖」(heat map)：觀察到的鳥類按照其密度的不同顯示為各種深淺不一的橙色，形成極具震撼力的畫面，在一張背景為黑色的地圖上，這些色塊在不同的時間和空間移動。現在，超過300種鳥類已經有了各自的熱度圖。 「熱度圖一經面世，大家就意識到它會徹底改變我們觀察動物種群及其遷移的方式，」康奈爾鳥類實驗室的主任約翰·W·菲茨帕特里克(John W. Fitzpatrick)說道。「如此奪目的圖景，能更高效地把知識教給我們。」 舉例來說，長期以來人們認為美國只有一個圃擬鸝(orchard oriole)種群。熱度圖則顯示，這種鳥的目擊分佈被一道間隙隔開了。這說明存在的不止是一個，而是兩個遺傳學上相互獨立的種群。 更重要的是，eBird網絡提供了十分有效的方式，讓我們捕捉舊時丟失的數據。「很多代人積攢了大量的鳥類行蹤信息，它們現在在哪裡，又去過何處，」菲茨帕特里克博士說道，「而他們去世時這些記錄都付之一炬了。」 現在就不會了：eBird已經積累了1.41億份報告，這一數字還在以每年40%的速度增長。5月份，eBird創紀錄地從169個國家收集了560萬份新觀測。（例如，馬丁卡一次見到12隻鷺的記錄，就算作一次物種觀測，也就是一「份」數據。） 這一系統還為觀鳥愛好者持續參與提供了激勵措施，它提供的應用能幫參與者編製自己的「生物榜」（即曾經見到過的物種記錄），與他們的朋友（還有競爭對手）對比目擊記錄，以及查看在哪裡能見到之前未曾觀察到的鳥類。 「當你一下飛機、打開手機的時候，」菲茨帕特里克博士說，「你就能查到過去7天內附近出現了何種鳥類，還可以讓它篩選出哪些是你還沒見過的鳥類，這樣可以一目了然，很快地將這些鳥納入你的『生物榜』。」 這個系統也並非沒有問題。和鳥類繁殖調查參與者那樣經驗豐富的研究人員相比，公民科學家彙報數據也許做不到那麼準確。為了儘可能解決這個問題，康奈爾僱用了頂級觀鳥高手，讓他們週遊世界，為的是給馬丁卡這樣的人提供方法指導。還有500名專家志願者為上報數據的精確性把關，約2%的報告會被攔下來。珍稀鳥類的目擊報告會得到特殊審核。 讓eBird數據具備可用性的工具是機器學習，或稱人工智能——這是一種軟件和硬件的組合，它能整理出數據中的不一致之處、漏洞和缺陷，並在這運行過程中自我改進。 「機器學習是說，『我明白，這些數據挺粗糙的，所幸的是數據量卻很大，』」菲茨帕特里克博士說。「它把數據條塊分割，並通盤整理，以求從雜亂的數據中找出規律。這些程序一邊運行，一邊學習、測試、調整，變得愈發完善。」 不過仍有一些專家質疑eBird的有效性。美國地質調查局(United States Geological Survey)的野生生物學家約翰·索爾(John Sauer)稱，觀鳥愛好者的報告缺乏科學的嚴謹性。他指出，這樣得到的數據不是來自隨機採樣，而是「有大量觀測出自人們喜歡去的那些地方」。他還質疑康奈爾是否驗證了其機器學習工作的可靠程度。 即便如此，它收集到的信息仍有潛在價值，他說道。「並且，它在協調觀鳥者進行觀測記錄方面發揮了強大的作用，還激發了觀鳥的熱情。」 而且這些數據正在一大批研究人員和生物保護人士手中派上用場。 猶他大學(University of Utah)的鳥類學教授卡根·H·塞克西奧格魯(Cagan H. Sekercioglu)曾在他的故鄉土耳其，利用類似的觀鳥數據來研究氣候變化對鳥類的影響。他稱eBird是「出類拔萃的資源」，還表示「在這樣一個追求在線即時滿足的年代，它正讓青年人參與自然博物學這種看似慢吞吞、老套的工作」。 鳥類種群的相關數據能幫助科學家認識自然界其他方面的變化，它還是整體生物多樣性健康程度的標誌。「鳥類是很好的指示物，因為它們存在於各種環境中，」康奈爾鳥類實驗室的信息科學部門主任史蒂夫·克林(Steve Kelling)說道。 比方說，紐約州部分地區東草地鷚(Eastern meadowlark)數量的下降，向我們提示着它們的棲息地在縮減——這對依賴同一棲息地的物種都是壞消息。在加利福尼亞，一些城市規劃人員正將eBird數據用於決定城市和小城鎮應向何處發展。 對觀鳥愛好者而言，eBird項目給他們的業餘愛好平添了新的目標感。「這工具真棒」，馬丁卡說。「無論你看到一隻還是一千隻鳥，都很有意義。」