公眾科學(xué)（citizen science）是指包含了非職業(yè)科學(xué)家、科學(xué)愛好者、志愿者參與的科研活動[1]。公眾科學(xué)項目通常由職業(yè)科學(xué)家發(fā)起，邀請公眾志愿者通過觀察、記錄、分類、分析數(shù)據(jù)等各種方式提供支持，最終共同完成研究工作。公眾科學(xué)不僅可以促進科學(xué)研究的進展，還可以增強公眾對科學(xué)的理解和參與感，推動科學(xué)普及和科學(xué)民主化。

Zooniverse是全球最大的公眾科學(xué)研究平臺，提供了涵蓋天文學(xué)、生物學(xué)等學(xué)科的科學(xué)項目。全球數(shù)百萬名志愿者在平臺上參與這些科研項目，完成圖像分類、模式識別等任務(wù)，幫助科學(xué)家更快速地分析和處理大量數(shù)據(jù)。與此同時，該平臺豐富的科技資源為科普創(chuàng)作與傳播提供了素材?？蒲腥藛T與志愿者共同創(chuàng)作科普文章、教案和展品，取得了良好效果。該平臺的成功經(jīng)驗為其他公眾科學(xué)平臺提供了范例，值得我們學(xué)習(xí)和借鑒。本文將介紹Zooniverse的發(fā)展歷程、平臺資源和運營亮點，及其對科普創(chuàng)作的賦能。希望未來能進一步推動國內(nèi)類似平臺的建設(shè)，為科學(xué)研究和科學(xué)普及事業(yè)注入新的活力與動力。

一、Zooniverse平臺的發(fā)展歷程

20世紀(jì)70年代，電荷耦合器件（CCD）技術(shù)逐漸取代傳統(tǒng)的照相底片[2]，大幅提升了天文觀測的效率和精度，全球天文望遠(yuǎn)鏡利用此技術(shù)所獲取的天文數(shù)據(jù)量大幅度提升。2000年啟動的斯隆數(shù)字化巡天項目（SDSS）收集了大量天體數(shù)據(jù)，但計算機在處理這些龐大的數(shù)據(jù)時遇到了困難。計算機雖然能夠利用顏色判斷圖片中哪些物體是星系，卻無法根據(jù)形狀自動識別星系類型。星系分類是研究星系演化的重要組成部分——螺旋星系具有明顯的“臂”；橢圓星系是大量星星的集合，沒有明顯的結(jié)構(gòu)。與計算機相比，人類在星系分類方面表現(xiàn)出色，但對于單個天文學(xué)家來說，這是一個極其耗時的過程。該項目的研究生凱文·夏溫斯基（Kevin Schawinski）和博士后克里斯·林托特（Chris Lintott）意識到，星系分類并不需要專門的培訓(xùn)，普通人就具備這種模式匹配的能力。他們于2007年7月啟動了Galaxy Zoo項目，面向互聯(lián)網(wǎng)招募分類志愿者。基于這些志愿者分類結(jié)果的一致性，天文學(xué)家總結(jié)出星系分類的最終結(jié)果，并估計結(jié)果的置信度。

夏溫斯基和林托特最初預(yù)計需要兩年時間來處理大約100萬個星系的數(shù)據(jù)集。然而，在運營的第一年，他們收到了來自約15萬名志愿者的5000萬次分類。接下來的項目Galaxy Zoo 2針對25萬張星系圖像設(shè)計了更詳細(xì)的問題，并在短短14個月內(nèi)收到了超過6000萬個回應(yīng)。公眾不僅愿意看這些圖像，而且覺得分類很有趣，許多志愿者還在項目的論壇上熱烈討論他們正在處理的圖像。Galaxy Zoo項目不僅在星系分類方面取得了比原始目標(biāo)更大的成功，還帶來了意想不到的發(fā)現(xiàn)——志愿者們觀察到了一些新的、罕見的星系類型和結(jié)構(gòu)，這些發(fā)現(xiàn)為天文學(xué)家們提供了新的研究對象，有助于理解星系形態(tài)和演化的細(xì)節(jié)。兩次Galaxy Zoo項目的成功不僅在于星系分類的成果本身，更在于其激發(fā)了公眾對天文學(xué)的興趣和好奇心，促進了科學(xué)知識的傳播和發(fā)展。

2009年，Galaxy Zoo團隊基于以往的成功經(jīng)驗，將這種全民參與的科研模式進行了推廣，打造成為涵蓋更廣泛學(xué)科的Zooniverse平臺?？蒲腥藛T可以在該平臺創(chuàng)建和啟動自己的科研項目；公眾可以在平臺網(wǎng)站上注冊為志愿者，選擇感興趣的科研項目，根據(jù)要求對科學(xué)圖片進行分類、標(biāo)記等，還可以與科研人員、其他志愿者討論互動。最終，科研人員獲得志愿者的分類結(jié)果，進一步研究總結(jié)，發(fā)表研究成果或?qū)W術(shù)文章。

二、豐富多彩的科研項目

截至2024年底，Zooniverse平臺上共有501個科研項目（包括一些已經(jīng)完成的“退休”項目）和超過280萬名注冊志愿者，涉及生物學(xué)、考古學(xué)、氣候研究等領(lǐng)域。Zooniverse平臺采用網(wǎng)頁與移動端聯(lián)動的模式，不僅提供了更加靈活和便捷的用戶體驗，還最大化地使用了用戶的碎片化時間，加快了項目的進度。該平臺的網(wǎng)頁和移動端頁面精美（圖1），增加了平臺的吸引力，激發(fā)了志愿者參與的積極性。

圖1 Zooniverse平臺的網(wǎng)頁和移動端截圖

Zooniverse平臺上有6個項目是最初Galaxy Zoo項目的直接延伸，例如對歐幾里德太空望遠(yuǎn)鏡、昴星團望遠(yuǎn)鏡等設(shè)施采集的數(shù)據(jù)圖像進行分類。在天文主題上，平臺上還有其他項目，有的要求志愿者識別圖片中的恒星結(jié)構(gòu)（Milky Way Project），有的讓志愿者識別月球上的隕石坑（Moon Zoo），還有的需要志愿者在火星表面圖像（Planet Four）或太陽風(fēng)暴圖像（Solar Stormwatch）中尋找特定的痕跡。有些項目使用的不是星體照片，而是觀測數(shù)據(jù)的曲線圖。比如Planet Hunters項目提供一系列開普勒衛(wèi)星監(jiān)測到的恒星亮度散點圖，要求志愿者尋找由于行星經(jīng)過恒星和地球之間時引起恒星亮度下降的區(qū)段（圖2）。然而，有些亮度的變化比較微小，計算機很難將其與自然波動區(qū)分開來，這時志愿者的標(biāo)注就為科學(xué)家提供了有用的信息。該項目運營的前3年，收集了超過2000萬次志愿者分類，其中包括超過30顆可能行星的識別。

圖2 Planet Hunters項目的恒星亮度散點圖，標(biāo)注的區(qū)間（豎條內(nèi)）即為比較明顯的亮度下降區(qū)段

平臺上的項目涵蓋了非常廣泛的學(xué)科領(lǐng)域。動物學(xué)調(diào)查方面，Seafloor Explorer項目要求志愿者在海底照片中識別海洋生物、海底地質(zhì)、人造物品等并加以標(biāo)注；Plankton Portal項目請志愿者協(xié)助對浮游生物圖像進行識別、標(biāo)記；Snapshot Serengeti項目需要志愿者對來自非洲相機陷阱中的動物圖像進行物種識別、個數(shù)計數(shù)、行為記錄等；而Back Bay Bird Identification項目不僅有與上述項目類似的線上圖像整理及標(biāo)注工作，還會組織志愿者對鳥類進行線下觀測。微生物學(xué)方面，在Worm Watch Labs項目中，志愿者要觀看一段關(guān)于線蟲的視頻，并在線蟲產(chǎn)卵的瞬間按下相應(yīng)按鍵。醫(yī)學(xué)方面，有些項目會請志愿者根據(jù)圖片識別癌細(xì)胞（Cell Slider）或牙科疾病（Dental Disease Detection）。還有一些氣候?qū)W、歷史學(xué)及藝術(shù)學(xué)領(lǐng)域的項目會請志愿者辨認(rèn)手寫記錄，如航海日志中的天氣記錄（Old Weather）、博物館中的標(biāo)本記錄（Notes from Nature）或紙莎草紙片中的希臘字母（Ancient Lives）。甚至有項目提供了針織圖樣的數(shù)據(jù)，請志愿者根據(jù)圖片回答一系列問題，從而研究20世紀(jì)針織技術(shù)與文化的演變（Knitting Leaflet Project）。除了圖片之外，還有一些項目希望志愿者協(xié)助對音頻信息進行分類，例如涉及識別動物聲音的Whale FM和Bat Detective等項目。

由雅典國家天文臺和我國清華大學(xué)的研究人員聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)的Radio Galaxy Zoo：EMU項目也在Zooniverse平臺運營，是我國首次作為牽頭方在該平臺設(shè)立項目。該項目旨在研究強射電發(fā)射星系，是“宇宙演化路徑圖”（EMU）研究的一部分，所分析的星系圖像采集自澳大利亞平方公里陣列探路者望遠(yuǎn)鏡（ASKAP）。Radio Galaxy Zoo：EMU由10余名天體物理學(xué)家、數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能專家，以及虛擬天文臺學(xué)者共同開發(fā)。截至2024年底，該項目吸引了1400余名志愿者參加，已經(jīng)完成了約55000張圖片的分類，項目的研究成果有助于推動天文學(xué)的前沿發(fā)展。

到2024年底，科學(xué)家利用Zooniverse平臺志愿者的分類結(jié)果，已經(jīng)正式發(fā)表了500余篇經(jīng)過同行評議的學(xué)術(shù)文章，涉及諸多學(xué)科（表1）[3]。這些學(xué)術(shù)成果在各自領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，彰顯了全民科學(xué)的巨大力量。志愿者們的參與不僅為科研項目提供了寶貴的數(shù)據(jù)支持，還為科學(xué)家們打開了全新的研究視角。科學(xué)研究不再局限于小部分科技工作者，而是得以融入更廣泛的社會群體。

表1 基于Zooniverse平臺數(shù)據(jù)發(fā)表的學(xué)術(shù)文章數(shù)量

三、運營亮點

Zooniverse平臺充分利用社會公眾的力量開展科研工作，不僅促進了科學(xué)的發(fā)展，還推動了知識的傳播，為公眾科學(xué)平臺提供了成功的模板，其經(jīng)驗值得我們借鑒和學(xué)習(xí)。通過梳理平臺的發(fā)展歷史、資源、活動，筆者總結(jié)了它在運營方面的亮點。

（一）全球合作

Zooniverse平臺與各大科研機構(gòu)和學(xué)術(shù)界合作，共同推動科學(xué)研究的發(fā)展。除了Zooniverse創(chuàng)始團隊來自英國牛津大學(xué)之外，目前其管理和合作單位已經(jīng)囊括了多家國際知名大學(xué)和科研機構(gòu)，具體包括阿德勒天文館、明尼蘇達大學(xué)、悉尼科技大學(xué)、大英圖書館、戈龍戈薩國家公園、薩斯喀徹溫大學(xué)、肯尼亞國家博物館、法國鳥類保護聯(lián)盟、清華大學(xué)、地中海海洋研究所等。

（二）品牌效應(yīng)

Zooniverse平臺非常注重打造品牌效應(yīng)。該平臺通過統(tǒng)一的頁面設(shè)計風(fēng)格和排版規(guī)則來確保一致性，用戶可以方便地下載官方標(biāo)志、供打印的傳單、演示文檔模板和項目圖像。此外，使用了平臺項目數(shù)據(jù)的文章，發(fā)表時需要使用遵循官方規(guī)定的致謝語，或在文章中加上Zooniverse網(wǎng)站首頁的網(wǎng)址。這些措施有助于充分展示Zooniverse平臺的品牌形象，增強用戶對平臺的信任和認(rèn)可度，也讓更多人了解到這一平臺。

（三）網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析反饋

運營團隊注重對用戶的綜合分析和研究，產(chǎn)出了重要成果。2024年，運營團隊深入調(diào)查了Zooniverse平臺志愿者的注冊信息（年齡、性別、國籍、職業(yè)）、貢獻程度、參與動機和興趣點，結(jié)果表明平臺仍有進一步完善的空間。例如，還需要繼續(xù)鼓勵更多國家和種族的人民參與，增加平臺的語言支持，并在年輕人活躍的社交媒體對平臺進行推廣，以增加目標(biāo)群體的參與度[4]。在人工智能參與科研的時代，運營團隊還結(jié)合具體的科研項目，分析了志愿者對圖片判斷的共識程度，發(fā)現(xiàn)用戶對罕見或結(jié)構(gòu)復(fù)雜的圖像（異常圖像）的共識程度較低，這些圖片在后續(xù)的研究中應(yīng)當(dāng)?shù)玫街匾?。團隊提出了一種有效的方法，用于篩選具有科學(xué)意義的異常圖像。該案例研究為未來提高人機協(xié)作的異常檢測效率提供了重要的指導(dǎo)原則[5]。

四、Zooniverse平臺賦能科普創(chuàng)作

（一）科普文章和圖書

Zooniverse平臺整合了多種科技資源，無論是項目參與方法的設(shè)計，還是介紹科學(xué)背景的文案、視頻，都為科普創(chuàng)作提供了優(yōu)質(zhì)素材。平臺打造了Daily Zooniverse專欄、官方博客，各項目也有自己的專屬博客，形成了一個立體化的科學(xué)傳播網(wǎng)絡(luò)。這些專欄和博客不僅向公眾宣傳平臺上的最新活動和科研動態(tài)，還集中展示科研項目的亮點成果，其中很多文章是科普文章，科學(xué)家們深入淺出地解讀項目背后的科學(xué)原理，志愿者則從大眾視角講述對專業(yè)知識的理解。除了上述傳播網(wǎng)絡(luò)之外，志愿者還會通過其他渠道發(fā)表文章分享自己參與項目的親身經(jīng)歷。例如，一名9歲的志愿者艾米莉亞（Emilia R.）參加識別大象的項目Elephant ID后，為校刊撰寫了科普文章，介紹了項目的相關(guān)知識，并表達了她的感受（圖3）。由此可見，公眾科學(xué)獨特的協(xié)作模式激勵了科學(xué)家和志愿者學(xué)習(xí)、分享科學(xué)知識，讓志愿者從科學(xué)知識的“旁觀者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皡⑴c者”和“傳播者”。公眾在參與科研實踐的過程中，會自然產(chǎn)生分享所見所感的需求，這種需求促使他們主動梳理知識、組織語言、學(xué)習(xí)科普創(chuàng)作的技能，并成為科普創(chuàng)作的新生力量。

圖3 志愿者艾米莉亞為?？珜懙目破瘴恼?/p>

此外，Zooniverse平臺每年出版一本名為“Into the Zooniverse”的圖書，總結(jié)當(dāng)年部分活躍項目的相關(guān)情況。系列圖書旨在紀(jì)念并贊揚所有參與者的努力，展示他們在科學(xué)研究中的重要貢獻。該系列圖書可以使人們了解到Zooniverse平臺成員如何通過參與各種項目，對世界產(chǎn)生真正影響，促進科學(xué)知識的發(fā)展和推動社會進步。這種集體努力和合作的精神體現(xiàn)了Zooniverse平臺的核心理念，即讓公眾參與科學(xué)研究，共同探索和理解世界的奧秘。

（二）教育推廣

Zooniverse平臺注重項目科普資源的二次開發(fā)。在教育領(lǐng)域，平臺鼓勵學(xué)校教師將項目與課堂相結(jié)合，總結(jié)適合不同年齡段學(xué)生的項目清單。部分項目還分享了教案、視頻教程和研究鏈接，并給出教學(xué)模式的建議。例如，在中小學(xué)課堂上，老師可以先介紹平臺概況、激發(fā)學(xué)生興趣，然后邀請學(xué)生分組參加項目，最后進行項目討論和反思，并在平臺的討論板塊與來自全球各地的志愿者互動交流。

辛辛那提馬迪拉小學(xué)二年級學(xué)生在課堂上參加了Floating Forest項目，研究海藻森林的分布。這種教學(xué)方式不僅激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，還拓展了他們的視野和科學(xué)素養(yǎng)。該課程的教師弗蘭·威爾森（Fran Wilson）將學(xué)生們的手寫內(nèi)容和插圖，配以學(xué)生在課上朗讀的音頻，制作為科普小視頻，發(fā)布在該項目的博客上。同時，教師還將學(xué)生們關(guān)于海藻研究的科普作品（圖4）張貼在學(xué)校走廊，以供全校師生欣賞。

圖4 辛辛那提馬迪拉小學(xué)學(xué)生制作的海藻研究科普作品

（三）科普展品

Zooniverse平臺致力于開發(fā)公眾互動的實體展品。例如，在美國國家科學(xué)基金會的支持下，Zooniverse團隊結(jié)合Galaxy Zoo項目的數(shù)據(jù)，于2019年7月完成了多人互動的觸摸屏和相關(guān)展板（圖5）的研發(fā)，并將其展示在阿德勒天文館的展廳中。游客可以站在觸摸屏各自不同顏色的工作區(qū)前，從中央的太空圖像中選擇星系。接著，游客需要判斷所選星系的形狀是否平滑，是否包含某些獨特特征。提交分類后，游客還能快速查看其他人對該星系的分類統(tǒng)計結(jié)果。在阿德勒天文館，平均每天有超過1000名游客通過這個觸摸桌完成分類任務(wù)。

圖5 Zooniverse團隊制作的觸摸屏和展板

2019年11月，阿德勒天文館主題展覽“芝加哥夜空”（Chicago’s Night Sky）開始對公眾開放，其中包含了阿德勒天文館與Zooniverse平臺首個合作項目“繪制歷史星空圖”（Mapping Historic Skies）的相關(guān)互動科普展品（圖6）。展品以阿德勒天文館4000幅涵蓋不同文化、不同時代的歷史星座地圖和影像為基礎(chǔ)，配備兩臺互動屏幕作為核心載體，邀請游客識別并裁剪出這些資料里的單個星座。一方面，游客能夠在操作中直觀了解不同文化、不同世紀(jì)的星座知識；另一方面，游客也通過該展品協(xié)助項目整理了海量影像資料，目前已有參與者補充了識別過程中遺漏的星座，甚至幫助項目發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有星座的歷史名稱。

以上兩個互動式的Zooniverse項目體驗，將阿德勒天文館的游客、館內(nèi)工作人員與研究者聯(lián)系到一起，形成多元協(xié)作模式，調(diào)動了公眾的積極性，讓公眾一邊學(xué)習(xí)天文知識，一邊在與展品的交互中切實為天文科研數(shù)據(jù)的整理與挖掘貢獻力量。Zooniverse平臺也借助科普展品的推廣效應(yīng)，顯著提升了自身知名度，吸引了更多公眾注冊成為志愿者。

圖6 “繪制歷史星空圖”互動屏幕界面

五、我國類似平臺的現(xiàn)狀對比

我國也有著類似Zooniverse的公眾科學(xué)研究平臺，其中影響力較大的是中國虛擬天文臺（China-VO）。2015年，China-VO上線了第一個公眾科學(xué)項目——公眾超新星搜尋計劃（PSP）。該項目讓普通公眾參與新天體的搜索，上線不久后就有一名10歲的小學(xué)生發(fā)現(xiàn)了超新星，在當(dāng)時引起了轟動。2016年，China-VO推出“家鄉(xiāng)的星星”項目。該項目的參與方式更加簡單，公眾只需要分享關(guān)于星空、星座的知識即可。

2023年，China-VO開始迅速發(fā)展。截至2024年底，已有7個常駐項目——超新星搜尋、家鄉(xiāng)的星星、引力透鏡搜尋、火流星上報、星系迷宮、星系馬戲團以及光譜“動物園”，吸引了3萬余名天文愛好者參與，累計發(fā)現(xiàn)數(shù)十個超新星、新星、引力透鏡等，多次成為新聞熱點。

China-VO平臺依托自身在天文數(shù)據(jù)資源與科研項目上的優(yōu)勢，結(jié)合超新星搜尋項目打造了兼具互動性與科研價值的觸摸屏科普展品。該展品多次亮相中國科學(xué)院科學(xué)節(jié)活動，成為連接專業(yè)天文研究與大眾科學(xué)認(rèn)知的重要紐帶。公眾可通過觸摸操作，在屏幕展示的星系圖像中自主尋找并標(biāo)記目標(biāo)星系。展品通過即時反饋引導(dǎo)公眾學(xué)習(xí)星系的形態(tài)特征、分類標(biāo)準(zhǔn)等基礎(chǔ)天文知識。同時，展品收集到的公眾反饋也為相關(guān)科研項目提供了大量寶貴的數(shù)據(jù)。與前述Zooniverse的展品相比，China-VO這一展品的創(chuàng)新之處在于，當(dāng)參與者完成10次正確的目標(biāo)星系搜尋后，系統(tǒng)還會自動生成專屬電子證書作為獎勵，這種能夠帶來成就感的激勵機制進一步激發(fā)了公眾的參與熱情。

然而，與Zooniverse平臺相比，我國尚未形成跨學(xué)科的公眾科學(xué)平臺，項目數(shù)量也相對較少，國際知名度較低。目前，我國現(xiàn)有公眾科學(xué)研究平臺的情況與Zooniverse平臺誕生之前的GalaxyZoo項目相似。

六、展望

習(xí)近平總書記指出：“沒有全民科學(xué)素質(zhì)普遍提高，就難以建立起宏大的高素質(zhì)創(chuàng)新大軍，難以實現(xiàn)科技成果快速轉(zhuǎn)化。”[6]新修訂的《中華人民共和國科學(xué)技術(shù)普及法》強調(diào)“國家把科普放在與科技創(chuàng)新同等重要的位置”[7]。全民科學(xué)素質(zhì)的提高是一個長期而復(fù)雜的過程，需要社會各界的共同努力。公眾科學(xué)研究平臺打破地域與知識背景的限制，讓公眾廣泛參與科學(xué)研究，為全民科學(xué)素質(zhì)的提升提供了新思路。這種模式不僅可以加速科學(xué)研究的進程，還可以激發(fā)公眾對科學(xué)的興趣和熱情，是高端科技資源科普化的有效途徑。

隨著我國科普事業(yè)的不斷發(fā)展，公眾科學(xué)研究平臺的地位和作用越發(fā)凸顯。Zooniverse作為一個成功的公眾科學(xué)平臺典范，為我們提供了寶貴的經(jīng)驗和啟示。首先，公眾科學(xué)平臺具有巨大的潛力和價值，能夠調(diào)動公眾對科學(xué)的興趣，使公眾可以便捷地獲得參與科學(xué)研究的機會，更為科普創(chuàng)作提供了豐富的資源，應(yīng)當(dāng)引起我們的重視。其次，借鑒Zooniverse的發(fā)展歷程，我們需要加強對現(xiàn)有公眾科學(xué)研究平臺的宣傳。例如，通過結(jié)合重大科普活動、科普場館、學(xué)校課堂等多種應(yīng)用場景，用好社交媒體，有針對性地進行推廣，大力提升公眾科學(xué)研究項目的知名度，吸引更多志愿者積極參與其中。最后，我們要不斷擴展公眾科學(xué)研究平臺的學(xué)科范圍和合作領(lǐng)域，與更多科研機構(gòu)和學(xué)術(shù)界建立緊密合作關(guān)系，以提升平臺的專業(yè)性和可信度。與此同時，持續(xù)改進平臺的功能和服務(wù)，完善用戶體驗以增加用戶黏性也是提升競爭力的重要手段。我們也看到，Zooniverse與China-VO的展品互動方式仍以線上分類為主，形式較為單一，未來可進一步探索，打造更多元化的展品形態(tài)與互動體驗項目。通過這些努力，我國的公眾科學(xué)研究平臺有望在未來迎來更大的發(fā)展，并在國際公眾科學(xué)研究領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

通信作者：

趙靜宜，中國科學(xué)院高能物理研究所科研計劃處業(yè)務(wù)主管、助理研究員，研究方向為高能物理、科普、學(xué)術(shù)管理。

參考文獻

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[2] 趙永恒 . 從照相底片到 CCD[J]. 現(xiàn)代物理知識，2019(6)：31.

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[5] MANTHA K B，ROBERTS H，F(xiàn)ORTSON L，et al. Through the Citizen Scientists’ Eyes: Insights into Using Citizen Science with Machine Learning for Effective Identification of Unknown-Unknowns in Big Data[J]. Citizen Science：Theory and Practice，2024，9(1)：1-15.

[6] 習(xí)近平 . 為建設(shè)世界科技強國而奮斗 [N]. 人民日報，2016-06-01(002).

[7] 中華人民共和國科學(xué)技術(shù)普及法 [EB/OL].（2024-12-25）[2024-12-30]. https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202412/content_6994555.htm.

本文轉(zhuǎn)自《科普創(chuàng)作評論》2025年第3期

《科普創(chuàng)作評論》期刊征稿信息

編輯：齊　鈺

審核：鄒　貞

終審：陳　玲