In Zusammenarbeit mit: Leibniz-Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei (IGB)
07.10.2020

iEcology: Was uns die Online-Welt über die natürliche Welt lehren kann

Artenschutz Biodiversität Klimawandel Umweltbildung
In den riesigen, ständig zunehmenden Datenmengen des Internets sind viele Erkenntnisse über die belebte Umwelt verborgen. © Artem Beliaikin | Pexels
In den riesigen, ständig zunehmenden Datenmengen des Internets sind viele Erkenntnisse über die belebte Umwelt verborgen. © Artem Beliaikin | Pexels

Text: NADJA NEUMANN

Mit Daten aus der Online-Welt neue Erkenntnisse für die Umweltforschung gewinnen – das Konzept zum neuen Forschungsbereich iEcology stammt von einem internationalen Team um den ehemaligen IGB-Forscher Ivan Jarić mit Gregor Kalinkat vom IGB. In der Fachzeitschrift Trends in Ecology & Evolution beschreiben die Forschenden die Möglichkeiten, Herausforderungen und potenziellen zukünftigen Anwendungsfelder von iEcology.

Auch wenn wir oft vermuten, dass uns die Online-Begeisterung von der Natur entfremdet, sind in den riesigen, ständig zunehmenden Datenmengen des Internets viele Erkenntnisse über die belebte Umwelt verborgen. Man muss den Schatz nur heben: „Tatsächlich sind dies keine Informationen, die absichtlich gesammelt wurden, sondern ein willkommenes Nebenprodukt unseres ständigen Bedürfnisses zu googeln, zu twittern, zu bloggen, unser Leben aufzuzeichnen und im Grunde genommen ständig in Verbindung zu bleiben“, erläutert Gregor Kalinkat vom Leibniz-Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei (IGB).

Kalinkat war unter Leitung von Ivan Jarić vom Biology Centre der Tschechischen Akademie der Wissenschaften und Uri Roll von der Ben-Gurion University of the Negev in Israel an der Studie beteiligt. Er erforscht am IGB die Artenvielfalt in Binnengewässern und sieht viele Anwendungsmöglichkeiten von iEcology: beispielsweise für die Biodiversitätsforschung und den Artenschutz oder die Klimafolgenforschung.

Videos eines Radrennens geben Aufschluss über den Klimawandel

Die Beispiele aus der aktuellen Übersichtsstudie veranschaulichen diese Einschätzung. So zeigte eine Untersuchung von Videobildern der Radsportveranstaltung „Ronde van Vlaanderen“ aus den letzten 35 Jahren durch den Klimawandel hervorgerufene Veränderungen in der Blatt- und Blütezeit der Bäume, die im Bildhintergrund zu sehen waren. In einer anderen Studie analysierten Forschende Online-Fotos von Madenhacker-Vögeln und den Tieren, auf denen sie sitzen, und erforschten so die Interaktionen zwischen diesen Artengruppen. Das Ergebnis einer weiteren Analyse: Die zeitliche Dynamik, wann Menschen in Wikipedia nach bestimmten Tier- oder Pflanzenarten suchen, bildet oft die wahre saisonale Dynamik dieser Arten ab.

Ivan Jarić, Hauptautor der Studie, ist begeistert von den Möglichkeiten die iEcology bietet: „Wir können so viel darüber lernen, wo welche Arten leben, wann sie auf unterschiedliche Weise aktiv sind und wie sie miteinander und mit ihrer Umwelt interagieren. Wir sehen iEcology nicht als Ersatz für die klassische und sehr wichtige Feldökologie, sondern als Ergänzung.“

Der IGB-Biodiversitätsforscher Gregor Kalinkat sieht das genauso: „iEcology kann auch zur Kreuzvalidierung eingesetzt werden. Das heißt, man nutzt verschiedene neue Methoden, um sie gegenseitig zu testen. Zum Beispiel könnte man das Auftauchen neuer invasiver Arten parallel mit Bildauswertungen und mit DNA-Analysen überwachen.“

Eine Herausforderung von iEcology ist es, die relevanten Datenquellen zu finden. Denn es gilt die Nadeln im Heuhaufen zu suchen. Nur gibt es dafür keine Suchalgorithmen – Spürsinn und Fleißarbeit sind gefragt. „Ein neues Forschungsgebiet zu erschließen ist eine spannende Herausforderung. In einigen Jahren wird es in der Ökologieforschung ganz normal sein, Daten aus dem Internet für wissenschaftliche Zwecke zu verwenden“, so das Fazit von Ivan Jarić.

Weierführende Informationen

Erschien zuerst im: Newsroom des IGB, 2020
Institution: Leibniz-Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei (IGB)
Ansprechpartner/in: Dr. Gregor Kalinkat

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