一“網”打盡大自然

Alicia Alo?si

我們每天花大量時間在網絡上，上傳視頻照片，瀏覽他人發布的內容，搜索資料……但你也許想象不到，這些日常活動竟能推動科學發展！

近十多年來，科研人員開始在網絡上觀察地球。他們收集整理網友上傳的信息，以及各個搜索引擎提供的數據，來研究環境。這門新興學科叫“網絡生態學”。科研人員運用的工具和普通網民無異。以“Google搜索趨勢”為例，它能統計網友搜索過的問題，只要輸入關鍵字，比如“燕子”，“Google搜索趨勢”就能提供某一時間段對該詞搜索的曲線圖，并定位每一次搜索的地理位置。

在生態學家弗蘭克·庫爾尚看來：“如果某一時期內對某些生物的搜索量顯著增加，一般是有原因的。比如，燕子遷徙時期，人們較容易看見它們，因此網絡上對燕子的搜索就比平時多。根據網友上傳的圖片和信息，我們可以追蹤燕子的活動軌跡，了解這些年來它們的遷徙過程是否受到影響。”

而通過“Google地球”軟件，生態學家能夠觀察每條街道、每塊田地，甚至是地球上最不起眼的角落。一家美國生態系統保護研究所的研究人員就利用“Google地球”沿著某條河搜尋了100多千米，編錄出當地所有入侵植物的物種名錄。若干名南非科學家則運用“Google圖片”搜索匯總的網絡圖片，梳理出美國熊科動物的皮毛顏色與其生存區域之間的聯系。為完成這項工作，南非這支團隊還研發了新的軟件。“這個軟件能根據我們的需要，用不同語言發起搜索，然后刪除重疊部分。”簡言之，先收集數據，再提取有效信息。雖然這項工作非常枯燥，但生態學家已經習慣于處理堆積如山的數據。

當然，論處理數據能力，人工智能（AI）比人類強大得多。近年來，科學家越來越多地運用具備自主學習能力的AI輔助研究。以最近一項研究為例：科學家給一個AI軟件提供了大量珊瑚圖片，圖中的珊瑚健康狀態有好有壞。AI通過大量學習，最終做到能根據任意一張圖片評估出珊瑚的健康狀態。在這個AI軟件的幫助下，研究人員可以更加快速判斷哪片海域的珊瑚正面臨威脅，以便及時“搶救”。

有了網絡生態學，研究人員坐在電腦前便能快速收集數據。即使沒動用AI，熊的項目也僅用3周就完成了，而20世紀80年代實地開展的類似動物研究項目，耗時3年！當然，網絡上的數據收集不能完全替代實地考察。比如，想了解歐洲林貓的生存區域，僅依靠網友提供的照片遠遠不夠。因為這種野貓往往避開人群活動，只有這個領域的專家才有可能發現它們的蹤跡。其次，想要了解動物習性，必須花足夠的時間進行實地探究。

目前，網絡生態學幫助科學家發現了多個新物種，包括一種真菌、一種花，以及若干昆蟲等。

（摘自《新發現》2020年第12期，Aine圖）