面向公民科学生态数据的贝叶斯项目反应模型

所谓来自众包的“公民科学”数据在包括生态学在内的许多领域已变得越来越流行。然而，科学界内许多人经常质疑这些信息的品质。因此，现代公民科学实施需要衡量用户的能力，同时考虑任务的难度。我们引入了一种新的项目反应与线性逻辑测验模型的方法论框架，并应用于生态研究中的公民科学数据。该方法容纳了项目难度中的空间自相关，并产生了物种与位点相关难度、区分力以及猜测行为的相关生态度量。这些度量连同受试者能力的估计，有助于更好地管理这些项目并提供更深入的见解。本文还强调了通过分而治之策略将项目反应模型拟合于大数据。我们发现，基于模拟与经验数据的留一交叉验证，所建议的方法在RMSE、准确率和WAIC方面优于传统项目反应模型。我们借助坦桑尼亚塞伦盖蒂物种识别的案例研究给出了全面实现。为完全可复现提供了R与Stan代码。给出了多个统计说明与可视化，使从业者能推广至广泛的公民科学生态问题。