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公民科學家,你也可以當!

活躍星系核_96
・2019/12/20 ・5080字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

  • 文/徐志華

很多人都會有個當科學家的夢想,幻想進行神祕的實驗、創造神奇的發明或獨自在荒野中探險之類的,而現在有個機會讓你也能夠成為科學家的一員——「公民科學家」,試著在探究科學的歷史上留下自己的腳印吧!

公民科學是什麼?

公民科學是近二十年來在科學研究圈裡崛起的一股新勢力,現在不但能在學術文章中見到它,也與我們的生活越來越貼近。從保育方針的制定到食安問題,甚至醫療資源的分配都可以和公民科學有關。不過,公民科學指的究竟是什麼呢?

公民科學的英文「citizen science」其實有數種涵義,在 2016 年的一份研究報告中,「citizen science」最常被使用的研究領域包括了生物學、保育學及生態學等。在這些領域中,公民科學指的是公民參與在內的科學研究,參與的內容大多是協助資料的蒐集與調查,也是中文「公民科學」最常見的解釋。那麼,公民科學究竟是何時出現的呢?

過去的公民科學

雖然公民科學直到近二十年才比較受到重視,但在歷史上由志工進行調查的計畫早在 19 世紀末就已經出現了。西元 1900 年,美國奧杜邦學會舉辦了第一屆耶誕節鳥類調查(Christmas Bird Count),志工們在耶誕節前後以相同的方法進行鳥類調查,直到今年已經持續了 119 年之久。從第一屆 27 位調查者和 25 個調查樣區,到 2017 至 2018 年已經多達 76,669 位調查者和 2,585 個調查樣區,對於鳥類族群長期的監測提供了相當重要的成果,這些資料也被研究人員用於進行大數據分析,產了許多論文和碩、博士。

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在夏威夷進行耶誕節鳥類調查的人們。今年的耶誕節鳥類調查於 2019 年 12 月 14 日至 2020 年 1 月 5 日進行。圖/wikimedia commons by Forest & Kim Starr

臺灣早期的公民科學可以追朔至 1973 年,由東海大學環境科學研究中心與臺灣各地鳥會合作舉辦的「臺灣地區新年鳥類調查」。這項計畫可以說是臺灣版本的耶誕節鳥類調查,在臺灣劃設北、中、南三個樣區,參加人數從第一屆 31 人到第七屆最多達到 140 人,當時活動資訊被刊登在新聞報紙上,相當盛大。可惜的是,這個計畫只維持了 10 年便停止了。

不過,南部樣區的墾丁此時成立墾丁國家公園,在國家公園管理處的支持下,持續進行冬季鳥類調查至今。雖然在這之後的二十年沒有藉此展開更多的公民科學行動,但當時這項計畫確實為賞鳥及保育活動踏出了第一步,為臺灣奠下良好的基礎。2000 年後,特有生物研究保育中心的研究員也利用公民科學概念,設計了一套在每年 5 月間執行的八色鳥全島調查,得到完善的八色鳥分布和數量資訊。

回歸舞臺的公民科學

為什麼公民科學在沉寂了好一陣子之後,又重新站上科學界前線的舞臺呢?這數十年來,隨著遙測技術的進步,各類影像的解析度越來越高,氣象測站的設立也越來越多。累積了一定分量的環境氣候資料,再加上地理資訊系統(Geographic Information System)軟體的進步,使分析資料變得更簡單且方便,學者們也開始渴望獲得更多的生物資料,就這樣進入了大數據時代。

相比過去生物研究的尺度,現在研究所涵蓋的範圍可是過去無法想像的。然而,生物資料無法輕易依靠機械化蒐集,只能依靠人力調查,但是個人能調查的範圍終究有限,大範圍且長期的監測計畫,不是小型的科學團隊可以靠一己之力執行的,也沒有足夠的計畫經費支持龐大的團隊運作。

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但別忘了!科學家向來擅長解決問題,於是他們想到了一個方法,邀請廣大的民眾一起加入研究計畫!隨後公民科學被運用在各個領域,也獲得了過去難以想像的成果,不管在科學研究或環境教育中都嶄露頭角。臺灣當然也乘上這股熱潮,政府機關和民間團體都先後展開了各種公民科學計畫,以下為大家介紹一些現今臺灣的公民科學案例:

1. 臺灣繁殖鳥類大調查 BBS(Breeding Bird Survey)

這是一個春夏季的鳥類公民科學調查,緣自美國繁殖期鳥類調查計畫的案例,於 2008 年時由臺灣大學空間生態研究室籌劃,隔年開始調查,2010 年再與特有生物保育中心和中華民國野鳥學會合作推廣。內容是在多數鳥類繁殖的時間,也就是 3 到 6 月,進行全島的鳥類調查。

繁殖鳥類調查是臺灣本土保育行動的一個重要依據與指標,其成果提供許多研究者進行大數據分析,亦做為臺灣全島的生態健康度指標和範例。此外,BBS 也在 2015 年與「臺灣獼猴族群監測」合作,在鳥類調查時若遇見臺灣常見的猴群們也一併記錄,讓計畫更多元,也更加發揮它的價值。

由於觀察鳥類時,可能也會看見臺灣獼猴的蹤跡。因此 BBS 邀請志工在觀察鳥類的同時,一起記錄並蒐集臺灣獼猴的分布與數量資料。圖/wikimedia commons

2. 新年數鳥嘉年華 NYBC(New Year Bird Count)

計畫的緣起可追朔至早期的「臺灣地區新年鳥類調查」。臺灣位於東亞候鳥遷徙線上,冬天時會有許多鳥類經過或是南遷至臺灣,因此調查此時節的鳥類有其重要性。資料不只能運用在臺灣本島的研究,也能夠為整個東亞遷徙線上的概況貢獻一份心力。

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隨著近年來公民科學的崛起,加上臺灣賞鳥活動盛行,使得 1973 年即執行、但因缺乏經費而停辦的新年鳥類調查再度重啟,由中華鳥會、臺北鳥會、高雄鳥會及特有生物研究保育中心於 2014 重新推動,並改名為「新年數鳥嘉年華」,在活動中加入更多寓教於樂的成分,將調查成員分為樣區負責人的「鳥老大」、調查人員的「鳥夥伴」及志在參與的「鳥鄉民」,使不同程度的賞鳥者在調查的同時,也能享受最純粹的賞鳥樂趣。計畫規模也有調整,樣區從三個半徑 12 公里的大樣區,縮小為許多半徑 3 公里的小樣區,能夠涵蓋更多的重要野鳥棲地。在 2019 年的調查中,總共完成了 179 個樣區,參與人數達到 1,365 人次。

為了鼓勵學生走入自然賞鳥,並吸引更多的新人加入公民科學家的行列,近幾年提供學生挑戰隊的徵選,補助活動經費,讓學生在參與時不會有經濟上的負擔。圖/作者

3. eBird

若提到公民科學,就絕對不能錯過 eBird!eBird 是最成功的公民科學之一,可說是公民科學的指標。eBird 是 2002 年由康乃爾鳥類研究室與奧杜邦學會合作創立,民眾可以將自己的賞鳥紀錄透過網站或手機 App 上傳,不但能夠儲存自己賞鳥的紀錄,也能夠記錄鳥類的照片和鳴叫聲等資訊。

上傳紀錄時填寫由 eBird 所制定的標準表格及選項,讓每份賞鳥清單都能夠做為科學資料使用,也因應開放資料的原則,民眾都能看見其他人的賞鳥紀錄,並申請想要的地區或鳥種資料來分析研究。不過,你當然也可以選擇不公開你的賞鳥紀錄。截至 2018 年為止,全世界已經至少有 42 萬人在 eBird 上傳了自己的賞鳥清單,累積超過五億六千萬筆鳥類紀錄,是不是很驚人啊!

這幾年隨著使用人數的增加,臺灣也在 2015 年成立了 eBird Taiwan,做為 eBird 在臺灣的入口網站,由中華民國野鳥學會和特有生物研究保育中心共同管理。臺灣地區的紀錄清單至今已累積超過 35 萬筆,近期也舉辦許多活動來促進民眾參與的動力以及填補資料不足的地方。eBird 不只是一個公民科學計畫,更是鳥類資料儲存的平臺。

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4. 路殺社

每天路上汽車來來往往,就算設置了紅綠燈和斑馬線,人們還是常說馬路如虎口,那你是否曾想過動物是如何過馬路的呢?

事實上,動物過馬路充滿了危險,而這些因道路造成動物死亡的事件被稱為「路殺」(Roadkill)。每天發生的路殺次數遠比我們想像的驚人,臺灣有一群人專門在記錄這些可憐的胎下亡魂,他們就是「路殺社」,全名為「臺灣動物路死觀察網」。

路殺社源自於 2011 年在 Facebook 成立的社團,相較於許多公民科學的策畫是由專業的學會或協會發起,路殺社是由一群關心路殺議題的人所創立,初期的發展並不是很順利。與其他有專門的 App 或網站來收集資料的公民科學不同,路殺社的資料是直接上傳到臉書社團上。身為公民科學的社團當然秉持公開透明的原則,社團初期完全公開,上傳的資料都必須附帶照片證明,而這些「限制級」的照片時常被檢舉。

不過,這一路上遇到的困難,路殺社都挺了過來,也累積了不少資料及較完整的路殺動物遺體。現在的路殺社不只單單收集路殺資料,也積極關心其他議題,收集某些人為造成的動物死亡,例如鳥類窗殺等。

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夜晚是許多動物活動的高峰,也是路殺容易發生的時間點。因為容易觀察到動物,且車流量較少,所以許多志工選擇在夜間進行調查。圖/作者

除了上述介紹的幾個公民科學之外,臺灣其實還有非常多公民科學計畫正在進行,隨時隨地都可上傳資料,例如:鳥類繫放研究 MAPS Taiwan、農地毒鳥「寂靜的秋天——農地毒鳥回報」、蛙類監測「臺灣兩棲類保育志工」團隊、臺灣飛蛾資訊分享站「慕光之城——蛾類世界」、臺灣蜘蛛研究「臺灣蛛式會社」和蝸牛研究「蝸蝸園——臺灣陸生蝸牛交流園地」等;也有一些因地區性和季節性舉行的短期和區域性調查,例如:雲嘉地區的諸羅樹蛙大調查、「土豆鳥大集合」雲林縣小辮鴴普查和臺灣地區的黑面琵鷺全球普查等。

大多的公民科學都聚焦在特定物種上,不過,有個公民科學是不分物種,所有動植物都可以記錄,那就是 2008 年由幾個加州大學柏克萊分校的學生所製作的 App「iNaturalist」。這個 App 不只可以上傳資料,也可以幫忙他人鑑定物種,解決了許多人在物種辨識上的困難,現在也已經有中文版本可以使用。

光是臺灣就有如此多的公民科學在進行,這幾年也逐漸步上軌道。不過,公民科學在這過程中遇見了哪些困難?又是如何化解的呢?

公民科學的難題

如何吸引人加入公民科學?

大多數公民科學的調查都需要一定的知識,像是物種辨識的能力、調查的方法等,所以許多計畫在正式執行前都會開辦講座,幫助原本不熟悉這領域的民眾也能進行基礎的調查,或像 iNaturalist 中,有能夠幫人鑑定物種的功能,讓較缺乏辨識能力的民眾也能夠上傳自己的觀察紀錄。

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民眾加入之後,又要如何留住他們呢?

最大的動力是來自志工個人的成就感及參與感。例如 eBird 這種有個人生涯紀錄的方式,像收集圖鑑一樣,許多人就會去追求自己沒記錄過的鳥種,或沒有去過的地方。另一方面,不時舉辦各種講座、工作坊或活動等,也可以增進參與者的知識和感情;有些單位也會舉辦比賽和挑戰,來激起大家的競爭心,例如 eBird 的月挑戰活動、兩棲保育的蛙類調查比賽等等,都是推動大家更積極參與的方式。

靠著民眾的參與,不僅能大量且廣泛蒐集到各個樣區的資料,還能累積許多動植物的珍貴畫面。圖/Andrew Mckie from Pexels

資料如何在科學上被應用?

除了幾個公民科學有嚴謹的調查方法,例如新年數鳥嘉年華或臺灣繁殖鳥類大調查等之外,許多的公民科學屬於隨機性的資料,隨時隨地都能上傳,而這些資料會透過專家學者們事前設計的表單來統一資料的形式。

近年來幾個公民科學也開始規劃活動及系統性的調查,來補充資料上不足之處,例如:eBird 的插旗活動,鼓勵大家去沒有資料的區域內進行調查;路殺社規劃系統化調查的計畫,讓民眾依照這些規則進行調查,便能夠得到相對科學化的資訊。當然,資料的調查努力量也必須被重視,因為調查越多,發現的物種資訊也越完整,若調查努力量少,所得的結果也會有欠缺,造成資料分析上的挑戰。

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結語

公民科學隨著時間發展,現今變得更加多元化,除了收集研究用的基礎生態資料外,也為民眾的生活帶來貢獻,例如路殺社收集的鼬獾路殺個體,做為判別狂犬病疫區的樣本;提供的蛇類資料,讓毒蛇血清資源能適當的分配等。其中也有不少和國家公園合作的計畫,讓政府的保育行動更有科學上的依據,例如墾丁國家公園成立以來一直執行的冬季鳥類調查、陽明山國家公園兩棲和爬蟲之生態調查、台江國家公園的黑面琵鷺全球普查等。

這些貢獻全都來自一個個小小的公民科學家,一筆一筆紀錄慢慢累積而來的。歡迎各位一起加入公民科學家的行列!

參考資料

  1. Kullenberg, C. and Kasperowski, D., 2016. What Is Citizen Science? A Scientometric Meta-Analysis. PloS one, 11(1): e0147152.
  2. Geoff LeBaron, The 118th Christmas Bird Count Summary
  3. 顏重威、陳炳煌,〈臺灣地區新年鳥類調查(1974-1983)〉《環境科學雜誌》,3.3(1983.7): 28-58
  4. Doubling up: two-year eBird refresh adds 200 million more observations, GBIF
  5. 新年數鳥嘉年華
  6. 臺灣繁殖鳥類大調查官方網站
  7. 臺灣路死動物觀察網
  8. 臺灣公民科學入口網

本文並刊登於 臺灣國家公園生物多樣性資料庫

  • 責任編輯/竹蜻蜓
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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2020 年公民科學事件簿:#長新冠(#Long Covid)
A.H._96
・2023/10/20 ・5564字 ・閱讀時間約 11 分鐘

通過患者主導的研究和患者主導的行動主義,
患者似乎正在編寫第一本關於長新冠的教科書

(Amali Lokugamage, 2020 而後被世衛總幹事引用1

時空回到 2020 年 5 月下旬,台灣的新冠疫情頭條新聞是國內新冠肺炎疫情趨緩,連續超過一個月沒有本土確診病例,然而全球確診數卻已衝破 500 萬大關 2。那是台灣全民和網路社群每日為 +0 歡欣鼓舞的日子,清零台灣很難想像其他國家在疫情狂飆下的生活樣貌。

全球大部分國家在封城與疫情無法控制的脈絡下,原本防疫科學辭典裡沒有的名詞,在 2020 年春季歐美英語使用者的網路社群中漸漸流傳開來。由於網路社群媒體允許患者在封鎖與身體狀態不佳的限制下,在網路社群中相互尋找和資訊交流,產生共鳴與共識進而發展出一個共通術語,也就是我們現在熟知的「長新冠(Long COVID)」或國內較不熟悉的另一個相似詞「長途運輸者(Long-hauler)/長途運輸的新冠 (long-haul COVID) 3」。

我們現在知道的「長新冠」已不是網路世界中的虛擬事件,而是科學家和國際組織認定的「科學物件 (scientific object)」。世界衛生組織正式定義:新冠後症狀(Post COVID-19 condition ),簡稱長新冠(Long COVID) 是指在初次感染新冠病毒三個月後繼續或出現新症狀,症狀持續至少兩個月,無法用其他診斷來解釋的病症 4。長新冠患者的發病率也從早期研究的 10%,20% 至近期《自然》期刊《科學報告》5 所敘述的 30-60% 。此篇論文主要提出感染新冠兩年後仍對免疫系統造成不良影響,再次令人不僅感嘆新冠的長尾還真是長,不過我們關注的焦點是論文中的這段敘述:

“有趣的是「長新冠」一詞是由倫敦大學考古學家艾爾莎・佩雷戈(Elsa Perego)在推特上推廣來自患者創造的術語而興起的。”

圖一:網路社群廣用的主題標籤來描述或分享長新冠資訊。圖/作者提供

這個來自 2020 年春天「患者創造的術語」, 2021 年 10 月 6 日世衛公布長新冠的正式定義,雖然使用的是「新冠後症狀(post COVID-19 condition)」,但長新冠仍是最通用的術語。在今年(2023)的 7 月 31 日美國衛生與公眾服務部(Health and Human Service, HHS)宣布正式成立「長新冠研究與實務辦公室 (the Office of Long COVID Research and Practice)」,同時也啟動了長新冠的臨床試驗 6。這場網路社群的公眾參與科學論述理念,由下而上的草根運動,進而引起廣泛群眾社會良知並驅動科學家研究,最後促成相關政策組織的成立過程,即是社會學家所稱的「公民科學(citizen science)」7

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那麼我們不禁好奇,這一切是如何開始的?

現在若按照世衛的「長新冠」定義,感染三個月後持續二個月症狀合計至少五個月的病程,那麼文獻上 2020 年 5 月這個時間點,反應了歐美國家初期大規模感染後,累積一定數量患者在確診後「理論上康復」但卻持續有各種症狀困擾的情形。當時各國的衛生當局和醫療機構尚未認識到新冠感染造成長期後遺症的可能性,而世衛最初資訊亦表示新冠輕症感染者的病程平均持續兩周。

佩雷戈在 2020 年 5 月 20 日(英國時間)是目前文獻上記載最早的長新冠推文,後續網路社群媒體陸續出現如圖一所標示與長新冠有關的主題標籤。佩雷戈與其他科學家 2020 年 9 月發表了一封公開信,標題是「為什麼我們需要患者所提出的『長新冠』術語」,說明長新冠一詞強調了當時輕症卻持續超過二周以上的多種後遺症,這個術語有助於認識新冠發病機制本身具有特異性,而術語本身的簡單性和力量則有助於在全球範圍內爭取公平認可,並確保公眾在接觸新冠風險時,瞭解感染的潛在長期影響 8

圖二:2020 年自 5 月起長新冠公民科學形成的過程。圖/作者提供
註:長新冠公民科學的發展並非完全線性的發展,其中多種面相是重疊的。
(點圖放大)

圖二摘要描述 2020 年自 5 月起長新冠公民科學形成的過程,主要依據佩雷戈與英國格拉斯哥大學人文地理學教授菲麗西蒂・卡拉德(Felicity Callard)、英國劍橋、牛津等大學研究學者梅洛迪・特納(Melody Turner)等人記錄這場 2020 年公民科學發展過程的三篇論文 9, 10, 11

以 2020 年自 5 月的第一條推文,推特社群與其他網路媒體(如臉書、 Slack 和 WhatsApp 社群)快速構建,並在此過程中引入了長新冠作為一種社會條件,導致在短短的三個月內被世衛確認長新冠為一種醫療狀況:世衛國際疾病分類(International Classification of Diseases 11th Revision, ICD-11)正式定義長新冠為新冠後症狀,圖二最後以《自然》期刊編輯於該年 10 月發表的公開呼籲做結:「長新冠:讓患者協助定義長新冠症狀」副標題:長新冠症狀的術語以及康復的定義必須納入患者的觀點。

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「從一條相當不起眼的推文(引入了一個新的主題標籤,最初只被『點讚』一次),在短短三個月內轉變為世衛使用的詞」佩雷戈回憶說明, #longcovid 的使用呈指數級增長。一週內從社群媒體轉向印刷媒體,短短一個月醫學期刊從討論、呼籲、科學家開始下定義、到「長新冠」的引號在主流媒體與科學期刊內容消失,直接使用長新冠一詞,三個月後 2020 年 8 月 21 日在世衛新冠技術負責人瑪麗亞・范克爾霍夫 (Maria Van Kerkhove)聯繫英國的長新冠 SOS 組織(LongCovidSOS)了解宣導者要求後,世衛組織總幹事在線上會議與長新冠宣導者討論這一個疾病。

患者症狀故事:新冠不只影響肺部

佩雷戈與卡拉德指出,長新冠患者在網路社群的公民運動中通過與其他經歷長期後遺症患者集體分享而出現,提供了後來科學的新知,其貢獻包括:口頭、書面、視覺敘述、證詞和論點以及宣傳和政策干預,對傳統科學提出了挑戰,例如在大流行初期的新冠公眾資訊傳遞過程中僅限對肺部影響的討論,長新冠網路社群則協助擴大範圍。

2020 年 4 月一篇廣為流傳的推文,而後經由報紙專欄強調這位患者的後遺症「純粹是胃部症狀」而不是肺部系統,其他患者的多重器官後遺症則陸續在各種平台上,各自分享自身的醫學檢查,要求醫療單位進行更深入調查並向傳統研究團體致電等。現在這些「症狀故事」已在許多科學期刊的出版物中得到驗證,換言之,這些患者不僅提供了早期複雜的症狀,更有助於修正新冠損害的範圍,強調了需要關注所有潛在的面相,並提供有關疾病的機制和治療方法的假設。

新冠不只影響肺部,有位患者的後遺症純粹是胃部症狀。
圖/pexels

特納等人 2023 年發表的研究,在論文中提到是特納本人經歷長新冠症狀後與其他研究人員著手展開的。她反思自己的經歷如何影響她的研究,並質疑患者如何以及為何能在各種醫療機構前識別出長新冠,進而質疑傳統實證醫學的過程。他們蒐集整理 3 萬多筆帶有 #longcovid 和 #longhauler 標籤推文,進一步語意分析 974 條推文內容中的關鍵字後歸納指出:推特使用者最初將長新冠描述為一種無情、多器官、致殘的疾病,卻也因當時公眾和醫療機構缺乏認知,這些推特使用者面臨著恥辱和歧視的不公平待遇。但這些長新冠的早期推特使用者,後來被研究記錄為長新冠最初經歷的科學實證者,藉由此次的集體社會運動 (collective social movement)對長新冠患者的醫療保健需求建立共識。

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同時另一個推特標籤 #researchrehabrecognition (#研究康復認知)也引起了世衛總幹事譚德賽的注意,最後承認長新冠問題並力促解決,特納等人解釋,長新冠患者賦予疾病經歷的含義在很大程度上被理解為有價值的知識形式,可以更全面地認識和治療病情及其影響,這些公民知識通過塑造臨床醫生與患者討論診斷的方式來直接影響臨床實踐,提高了就治療方案和任何建議的生活方式改變達成共識的能力。

長新冠公民運動:衛生服務部門的具體回應

佩雷戈與卡拉德提到的另一個網路社群運動也使得英國政府不得不採取具體行動。 2020 年 7 月,患有長新冠的英國南安普敦大學公共衛生教授尼斯林・阿爾萬(Nisreen Alwan)發起了社群媒體活動「#計算長新冠(#CountLongCovid)」,強調迫切需要正確的康復病例定義、收集數據的標準化方法以及大量基於人群的樣本資料,呼籲政府全面收集監測長新冠。

9 月,網友結合「六個月前」脈絡在推特上集合紛紛留下個人長新冠前後的對比故事。現在我們可藉由應用程式 Thread Reader App 將此推文串合併,一窺當時網路社群如何串連長新冠的個人經歷 12。 2020 年底英國國家統計局公布,「長新冠」監測數據,證實了真實患病率可能比以前認為的要高得多、患者症狀持續三個月或更長時間 13

另外針對兒童和青少年的長新冠症狀, 2020 年的 #兒童長新冠(#LongCovidKids)運動亦促成了英國國會跨黨派國會新冠小組(All-Party Parliamentary Group on Coronavirus in the UK)在 2021 年 1 月舉行的兒童長新冠公聽會,今(2023)年 2 月 16 日世衛也公布了兒童和青少年版長新冠的正式定義 14

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世界衛生組織也公布了兒童和青少年版長新冠的正式定義。
圖/unsplash

特納等人綜合歸納 #longcovid 推文標籤的六個主題:

  1. 個人長期恢復
  2. 看不見的疾病,例如考慮最初對長新冠缺乏認識可能是一種孤立和無形的體驗
  3. 意外族群,如參與者對觀察結果表示驚訝和擔憂,許多長新冠患者很年輕而且以前「身體健康」
  4. 通過量化進行驗證,如對疫情統計資料和醫療系統有限投入的憂慮,強調最初兩週的定義的不足,要求通過監測計算患者發病率來了解病情
  5. 支持和研究的需要,如推特使用者擔心由於知識的缺乏,醫療機構可能無法充分提供醫療保健服務或投資長新冠的研究,因此使用 #researchrehabrecognition,最後獲得世衛的重視
  6. 衛生服務部門的認可

如推文中參與者評論醫療機構如何逐漸意識到長新冠與受到官方醫療保健的認同,如當時的美國首席醫療顧問安東尼・福奇以及世衛譚德塞,從而創造了衛生服務部門的具體行動以及為社會和科學新的認識契機。

網路社群媒體的開放性

網路社群在 2020 年經歷了所謂的醫療煤氣燈(medical gaslighting)效應,當他們處於科學對長新冠不確定性的大環境時,經常覺得被敷衍或誤診,就像是 1944 年經典電影《煤氣燈下》(Gaslight)明明房間裡煤氣燈忽明忽暗,但影片中的老公卻堅持一切正常,這些求助無門的人們,經歷許多令人沮喪的醫療保健挫折,藉由網路群眾的長新冠公民運動,將確診後揮之不去的各種後遺症和醫療狀況與具有相同經歷的人們聯繫起來,以尋求資訊、支持和認可,最終獲得了疾病的驗證和社會的支援 15

當他們處於科學對長新冠不確定性的大環境時,經常覺得被敷衍或誤診。
圖/pexels

特納等人分析推特如何促進集體社會運動的形成社會共識,通過社群媒體的公開和開放的系統,推特的社交網絡使得以前互不相干的使用者能夠分享這些情緒、資訊與交換知識,從普通公民、醫生、科學家到世衛總幹事等知名人士。推特與其他社交網站(如臉書和 Slack )使用方法不同,後者的長新冠社群多是封閉群組,限制公開分享;推特則在長新冠的推文中具有「去中心化」的特性:如沒有單一的意見領袖、使用者間訊息自由流動等。

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例如推特使用者廣泛分享了 #research 、 #rehabilitation 和 #recognition 等單獨術語。 最終,使用者將這三個術語合併成 #researchrehabrecognition ,此標籤的演變展示了集體決策的過程,旨在挑戰長新冠患者由最初缺乏醫療認可和醫療保健規定而面臨的公民知識需求和認可狀態。

長新冠患者的知識因民眾直接地發起參與研究自己或社區、社群的環境和健康危害,提高學界醫界對新冠的新認識,知識從患者通過媒體傳播到正規的臨床和衛生政策管道,就像特納等人的分析,長新冠從一種看不見的疾病轉變為一種公認的疾病。

這些網路社群推文積極的行動,達成的集體共識足以令人信服地向包括世衛在內的醫療機構證明,儘管缺乏傳統的實證醫學,但長新冠是一種真實的疾病。一群網路公民在 2020 年集體編寫了第一本關於長新冠的教科書,此刻我們見證了網路社群的群眾力量,不僅促成了現實世界的真實變化,確保對醫療保健供應的認可,也揭開了科學研究的新序幕。

參考資料

  1. Lokugamage A, Rayner C, Simpson F, Carayon L. We have heard your message about long covid and we will act, says WHO. The BMJ. Published September 3, 2020. ↩︎
  2. Yahoo News:國際新冠肺炎疫情還在燒 全球確診數破 500 萬大關 ↩︎
  3. 目前已知「長途運輸者」在佩雷戈論文中引用來自 2020 年 6 月的推文:「長途運輸新冠戰士」的患者召集人艾咪・沃森(Amy Watson) ,她從她接受測試時戴的卡車司機帽子中衍生出來:https://twitter.com/katemeredithp/status/1277316840453267456 ↩︎
  4. WHO:https://www.who.int/europe/news-room/fact-sheets/item/post-covid-19-condition ↩︎
  5. López-Hernández, Y., Monárrez-Espino, J., López, D.A.G. et al. The plasma metabolome of long COVID patients two years after infection. Sci Rep 13, 12420 (2023) ↩︎
  6. HHS News: https://www.hhs.gov/about/news/2023/07/31/hhs-announces-formation-office-long-covid-research-practice-launch-long-covid-clinical-trials-through-recover-initiative.html ↩︎
  7. 泛科學、左岸文化 (2018/05/17),什麼是公民科學?誰是公民科學家? ↩︎
  8. Perego, Elisa, et al. “Why the patient-made term ‘long covid’ is needed.” Wellcome Open Research 5.224 (2020): 224. ↩︎
  9. Callard, Felicity, and Elisa Perego. “How and why patients made Long Covid.” Social science & medicine 268 (2021): 113426 ↩︎
  10. Perego, Elisa, and Felicity Callard. “Patient-made Long Covid changed COVID-19 (and the production of science, too).” (Feb. 2021) ↩︎
  11. Turner, Melody, et al. “The# longcovid revolution: A reflexive thematic analysis.” Social Science & Medicine (2023): 116130. ↩︎
  12. Thread Reader App#計算長新冠(#CountLongCovid)與“六個月前”結合的網頁: https://threadreaderapp.com/convos/1308678318821199872 ↩︎
  13. 英國獨立報 The Independent (16 December 2020) ,https://www.independent.co.uk/news/health/coronavirus-long-covid-ons-data-b1774821.html ↩︎
  14. WHO:A clinical case definition for post COVID-19 condition in children and adolescents by expert consensus, 16 February 2023 ↩︎
  15. Russell, David, et al. “Support amid uncertainty: Long COVID illness experiences and the role of online communities.” SSM-Qualitative Research in Health 2 (2022): 100177 ↩︎
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品種狗狗的行為,有關遺傳,非關品種
寒波_96
・2022/06/08 ・3228字 ・閱讀時間約 6 分鐘

人類培育下,如今狗狗們有眾多「品種(breed)」,它們其實仍然屬於同一個物種,只是體形、外觀等特徵差異明顯。不同狗狗和人一樣有個性差異,屬於同一品種的不同個體,也會有類似的行為、個性嗎?

上述問題需要不少資料與交叉比對的分析,才有機會回答。於 2022 年發表,花費多年搜集材料的論文報告,狗的行為確實與遺傳有關,但是同一品種狗的行為並不一致。例如拉布拉多和拉布拉多不同,邊境牧羊犬和邊境牧羊犬不同,拉布拉多和邊境牧羊犬卻可能相同……[參考資料 1, 2, 3]

飼主各自貢獻資料,以供分析的狗狗們。圖/達爾文方舟(Darwin’s Ark)網站

寵物狗的公民科學

成為馴化動物超過一萬年來,狗狗們千變萬化,過往研究證實很多外貌與型態特徵可以遺傳,例如毛色、體型、藍眼睛。但是對於行為方面的了解比較少,而且想來也更難研究,畢竟行為不像顏色、尺寸那樣能直接識別與量化。

若想釐清狗狗的行為,和遺傳、品種的關係,需要搜集很多品種,每一品種都包括多位個體,以及牠們的基因組定序,再加上大批各種特徵的紀錄,才能獲得比較可靠的答案。

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任何研究團隊光靠自己,都不可能取得如此龐大的資料量。研究者們成立「達爾文方舟(Darwin’s Ark)」網站,算是公民科學的應用,邀請許多飼主各自上傳狗狗的資訊,從中進一步分析(大部分參與者應該是美國人和美國狗)。

這項研究採用的資料包括來自 18385 狗的資訊,大約一半是「比較純的品種狗」;又從其中 2155 狗取得遺傳訊息,純種狗、混種狗都有。根據人為定義,全部共有 128 款品種。

大量分析的結果,簡化以後長這樣……意思到惹,不解釋。圖/參考資料 1

個體×遺傳×品種:相關性與相關性

論文做了一大堆統計學分析,基本上是這種關聯性分析、那種關聯性分析、這種關聯性和那種關聯性的關聯性分析,層層疊疊,一定很合統計魔人的胃口。有興趣的讀者請自行觀摩體驗,我只講我的理解。

結合基因體學與關聯性分析,光是原理並不太難。基因組上每個 DNA 位置有 ATCG 四種可能,比方說某個位置,不同個體為 A 或 C,配備 A 的狗都親人、C 的狗都兇兇,那麼便能推測,A 變異與親近人類有所關聯,C 變異的效果相反。

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實際狀況卻複雜很多。例如配備 A 的狗有 70% 親人、C 的狗有 55% 兇兇,並非 100% 的狗都有影響。或是同一種行為,涉及多個遺傳變異,例如基因組上有 50 處位置影響親人、30 處影響兇人。反正就是有一大堆可能的組合與關聯性,樣本愈大、分項愈多,需要愈繁複的統計學分析。

要是鑽進論文的分析迷宮,恐怕很容易失掉方向,繞不出來,反而搞不懂問題是什麼,我們直接跳到外面。

另一批大量分析簡化後的結果……讀者們自行品味就好,BJ4。圖/參考資料 1

外貌形態與內在行為,都受遺傳影響

一番分析後得知,不論體型、外觀等外在特徵,或是行為這類內在特徵,都與遺傳相關,只是不同特徵的程度有別,有些相關性非常高,有些沒那麼高。因此狗狗的行為,確實取決於相當的遺傳成分。

假如每款品種狗的個體們,彼此都表現共通的行為,那麼我們應該能看到:某個品種多半都展現某些行為,而不同品種間情慾交流的混血狗,也會獲得不同品種各有比重的行為。

實際上發現,某些行為確實和少數品種的關聯性比較高,但是多數行為似乎不分品種。江湖傳說中的兇狗不見得更容易兇,容易激動的品種也不一定激動。另一方面,不同品種的狗狗,也可能表現類似的行為。

所有狗狗一起考慮,總共偵測到基因組上 11 處位置(以及 136 處沒那麼確定),可能和行為有關。鍵盤分析它們影響的基因,大部分在腦部的表現較高。

還好沒有脫離想像,不然要是影響行為的基因在腸道大量表現,該怎麼解釋?!

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人擇結果:以貌取狗,不管內在

上述的分析方式,只能判斷遺傳與表現的關聯性,無法證實因果關係,不過還是能提供有意義的指引。

大量交叉比對得知,與行為有關的遺傳變異,在不同品種間缺乏明確的差異,這大概就是不同品種內,行為缺乏一致性的根本原因。相對地,和外型有關的某些 DNA 變異,在不同品種間差異明顯。

人類與狗相處的歷史超過一萬年,可是絕大部分品種狗的歷史並不久遠。早於 200 年前的狗狗,不是沒有人為選擇培育,卻著重在工作上的狩獵、守衛、駝獸等功能性特色。

要等到 160 年前,也就是 50 到 80 代以前的狗狗開始,人類才大量刻意創造出不同的品種,形成馬爾濟斯、拉布拉多、雪納瑞、貴賓狗、巴哥犬等多采多姿的品種狗。

或許有讀者認為,品種狗的行為之所以缺乏各自的特異性,是由於各品種經歷的時間太短,不足以產生差異,但是這是錯的。因為絕大部分品種狗的歷史雖短,人擇依然已經足以造成明顯的影響,反映在不同品種間,有別的毛色、體型等外觀特徵。

同一批分析指出,行為與型態一樣都可以遺傳,理論上也可以由人擇控制。然而,不同品種的狗狗,行為與個性依然有不少共通性,品種間卻缺乏明顯差異,品種內的不同個體並不一致

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根據這些資訊,我們似乎可以這麼說:近兩百年來的品種培育,人類更偏好挑選外在特色,以貌取狗,不那麼在乎狗狗內在的行為。

最後也提醒各位讀者,作為寵物飼養的品種狗,只是如今全世界龐大狗群的一小部分而已。眾多的狗狗們,有些是人類親近的伴侶,還有些順利融入各地的半野生或野生環境。然而,也有不少所謂的流浪狗,成為人類與自然生態系的禍患。養狗要有責任感,不要因衝動而養狗,養了就不要直接棄養。

延伸閱讀

參考資料

  1. Morrill, K., Hekman, J., Li, X., McClure, J., Logan, B., Goodman, L., … & Karlsson, E. K. (2022). Ancestry-inclusive dog genomics challenges popular breed stereotypes. Science, 376(6592)
  2. Your dog’s breed doesn’t determine its personality, study suggests
  3. Massive study of pet dogs shows breed does not predict behaviour

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。