小弟昨天讀書時看到愛因斯坦說過這一句話：
"Science is a wonderful thing if one does not have to earn a living at it."
如果你不用靠它謀生的話，科學是一樣很棒的事。雖說是寓工作於娛樂，但當興趣變為工作壓力時，可能會讓人失去興趣。不是以科學謀生的你如果想為科學作出一點貢獻，除了讀讀網文和在Facebook上按讚 love science 到講粗口外，可以做甚麽更實際的事呢？
在最近幾年，網上出現了"citizen scientists" 的運動。Citizen science 就是用群眾的力量，讓不是「專家」的人們去幫助科學家去解答問題。它大概可以分為以下幾種....
3. 貢獻你的腦力
你有試過在網上登記或是下載東西時要你輸入一堆歪七扭八的文字嗎？它們的功能是為了分辨你是人，不是一些電腦程式。這背後的原理就是，即使最利害的字符識別程式在很多時候都比人類識別文字差很多，很多比較舊或者掃描得不好的情況下字符識別程式都不能應付，但人們就可以輕易識別。再加上每天數百萬計的人去用這樣的 "reCAPTCHA"技術，積少成多的幫助電子化古書或舊報紙，同時幫助電腦程式去改善識別系統。
隨着近年「資訊爆炸」的趨勢，很多實驗室每天產生的數據多得研究員沒有時間去分析。雖然有生物資訊學 (bioinformatics) 的幫助，但就如字符識別一樣，有很多數據只有人眼才可以辨別。
看圖醫癌
舉一個例子，全球最大的獨立癌症研究機構 Cancer Research UK (CRUK) 在2012年開始了一個名為 Cell Slider 的計劃。CRUK 有大量癌症病人的細胞組織切片圖片要分析。但由於細胞組織太複雜和多變化，這些圖片都需要肉眼分析，不能用電腦。於是它們就把這些圖片放到網上，給網民一些指引，讓網民們參與分析。根據它們的網站，至今已經分析了220萬張圖片了。這是在實驗室的研究員全心全意地花好幾年都不能做到的。這些數據分析可以幫助科學家發現不同癌細胞的分別，以及它們能否對治療作出反應。
 |
| Cell slider 的截圖 |
CRUK的另一個 citizen science 的計劃是一個手機遊戲 Genes in Space。它們把癌細胞的 DNA microarray 數據化為太空探索的遊戲，利用人眼分辨模式(pattern)的長處去幫助分析成千上萬的數據。雖然遊戲本身可能不如其它手機遊戲刺激，但是消磨時間之餘可以幫助治療癌症也不錯吧。
為大腦畫地圖
太容易？對癌症沒興趣？為大腦畫「地圖」又如何？
人類大腦的複雜程度你大概可以想象得到。科學家最近開始要為大腦畫路線圖。當我們知道大腦裡特別的神經形成怎樣的一個網絡，就可以開始推敲它們背後的原理了。
怎樣畫這地圖？原理就是好像小朋友的填顏色畫冊一樣，從一點開始，沿着同一條神經填上顏色，直到不能再前行為止。難度就在於神經線是3D地到處走的，你的填色畫冊是立體的；而且這些大腦切片圖可真的不容易看得清楚：
 |
| Source |
Citizen science 的好處就是可以有十分大量的人去參與，所以即使小部份人可能會犯錯，但總合了幾百甚至幾千人的答案，最多人答的往往就是正確的。此外，人類的學習能力是電腦不能比擬的。這個 Eyewire 研究的負責人發現，參與者的準確度會隨着看過的圖片數量而增加，這是電腦至今都很難做到的，所以需要你的幫忙！
蛋白質摺疊
如果嫌這些看圖片的不夠挑戰性的話，你也可以試試 FoldIt。FoldIt 是一個把蛋白質摺疊（protein folding）的難題化成的電腦遊戲。
找出蛋白質結構對了解細胞功能和病菌、病毒有十分大的幫助。雖然組成蛋白質的就只有20種胺基酸 (amino acids)，但是到現在我們還不可以用電腦去從胺基酸的序列去估計它們組成的蛋白質的結構，只可以靠 x-ray 晶體學或是NMR等費時和需要大量資源的方法去解蛋白結構。
FoldIt 背後用的是一個名為 Rosetta 的程式。這個程式可以可靠地預計比較簡單的蛋白結構，但卻需要很大的電腦資源運算，因為程式要試很多不同的可能性去找出適當的答案，而且要有經驗的研究人員才懂得使用。FoldIt 利用一眾遊戲機玩家的三維空間解難能力，以人腦去提議可能的答案，再用 Rosetta 程式去計算玩家提出的建議可不可行。玩家不用知道任何蛋白質結構的背景，只要根據「愈高分愈好」的原則玩就可以了。
可行嗎？有一種類似愛滋病的逆轉錄酶（Mason-Pfizer monkey virus (M-PMV) retroviral protease），科學家用了15年都不能破解它的結構。這是因為它的結構跟其它類似的蛋白不太一樣，即使有實驗數據，沒有一個 input 的話也很難去破解。研究員把這個難題放到 FoldIt 上，只需10天就有遊戲玩家找到合適的答案了。人類對比電腦的優勢是甚麽？在這個成功個案後研究員發現遊戲玩家比電腦程式願意冒險，去換取長遠的好處。在這些策略性的問題上電腦程式還是比人腦稍為落後，看來我們距離被機械人統治的時代還很遠呢！
FoldIt 可以在這個網站玩：https://fold.it/portal/
下次在家閒着時可以去試試。有挑戰性之餘也很有貢獻，還可以登上 Nature 這種知名科學期刊！
2. 貢獻你的觀察力
實在沒有時間精力去做上面的幾種 citizen science？或者你喜歡遊山玩水多於對着電腦？這一類的 citizen science project可能比較適合你。現在很多人都有智能手機，可以提供GPS定位。有不少自然機構就用這優點去開發手機程式，讓市民可以隨時報告他們所在的環境。
Globe at Night 是一個讓全球觀測夜空的活動。它們每個月都有特定的星座讓你觀測。網站上有詳盡的資料教你認識不同的星座，而在你找到比較亮的星座後，你可以匯報你看到的星星有多少。這樣他們就可以知道世界不同地方的光害的程度。有好心人寫了一個Android app (Loss of the Night) 讓你可以在戶外匯報。這個app會用你手機的GPS定位，測光，給你看星圖，教你找星座等等。
你可能會說：「我在香港怎麽可能見到星星？」首先，根據Globe at night 的網站，香港也有資料，你不去看又怎會知道呢。另外，有空找一晚到郊外走一走，你會發現可以看到的星是出乎意料的多。見過星空後，你就會知道光害有多壞了。
1. 貢獻你的電力
真的心有餘而力不足去參與以上的項目？但還是想貢獻？可以！在讀這篇文章的你應該有電腦吧？你應該不會24小時都在用它吧？那你就可以奉獻你的電腦運算功能，為各國需要大量運算的實驗室去分析他們的數據。
想同時做不同範圍的研究？World Community Grid 或 BOINC 可以幫你實現。它們把幾個不同的 projects 放在一起，你可以選擇幫助其中你喜歡的研究。
想幫助尋找外星人？也可以。
不喜歡科學？首先，歡迎光臨立雜。另外，你也可以幫助歷史學家分析他們的資料。
很有趣吧？有這麽多途徑，你讀到這裡應該沒有藉口不參與了。與其心動，不如立即行動，快去找一樣你喜歡的 citizen science 去做吧！
沒有留言:
張貼留言