Citizen Science in der Biodiversitätsforschung | Biodiversität | bpb.de

In Deutschland dringt das Thema Biodiversität zunehmend in den öffentlichen Diskurs, denn Berichte über Artensterben, Verluste von Lebensräumen und Rückgang der Zahlen selbst häufiger Arten zeigen, wie verletzlich die natürlichen Grundlagen unseres Lebens geworden sind. Gleichzeitig wächst politisch wie gesellschaftlich der Druck, wirksame Maßnahmen zum Schutz der Biodiversität zu ergreifen – nicht zuletzt, weil sie eine zentrale Grundlage für Klimaanpassung, Ernährungssicherheit und Lebensqualität ist. Ein starkes Signal setzen dabei die sogenannten 30-bis-30-Ziele der UN-Biodiversitätskonferenz in Montreal 2022: Bis 2030 sollen 30 Prozent der Erde, an Land wie im Meer, unter Schutz stehen; Ökosysteme wie Wälder, Flüsse und Korallenriffe sollen sich erholen können; und Umweltverschmutzung sowie Artensterben sollen spürbar gebremst werden. Die Weltgemeinschaft verpflichtet sich zugleich, mehr Ressourcen in den Naturschutz zu investieren und systematisch zu überprüfen, ob die Maßnahmen tatsächlich wirken. Genau an diesem Punkt kommt Citizen Science ins Spiel: Wenn viele Menschen beobachten, zählen und melden, was in ihrer Umgebung lebt, hilft das dabei, Fortschritte im Biodiversitätsschutz sichtbar zu machen. So können wir den ehrgeizigen Zielen der Biodiversitätskonferenz ein gutes Stück näherkommen.

Was ist Citizen Science?

Citizen Science bezeichnet die aktive Beteiligung von Bürgerinnen und Bürgern an wissenschaftlichen Projekten, beispielsweise durch Beobachten, Messen, Sammeln, Auswerten oder sogar Mitgestalten von Forschung. Die Praxis ist dabei deutlich älter als der Begriff selbst, der erst Mitte der 1990er Jahre geprägt wurde. Schon im 19. Jahrhundert trugen engagierte Amateurforschende wertvolle Daten zu Vogelwanderungen, Wetterphänomenen oder botanischen Funden bei und legten damit den Grundstein für große Datensammlungen, die bis heute genutzt werden.

Ein frühes Beispiel ist der rege Briefwechsel, den der Naturforscher Charles Darwin (1809–1882) über Jahre hinweg mit Bürgern aus ganz Europa pflegte. Sie meldeten ihm Beobachtungen zu Pflanzen, Tieren oder Zuchtexperimenten, wodurch ein weit verzweigtes Netzwerk entstand, das ihm für sein bahnbrechendes Werk zur Evolutionstheorie wertvolle Unterstützung leistete. Besonders in der Ornithologie etablierte sich Citizen Science früh als wichtiger Bestandteil der Forschung: Bereits im frühen 20. Jahrhundert sammelten naturbegeisterte Laien ihre Beobachtungen systematisch, worauf Forscher wie der Ornithologe Chandler Robbins (1918–2017) später großangelegte Programme wie den „Breeding Bird Survey“ für Nordamerika aufbauten. Sein Ansatz, das alltägliche Vogelbeobachten in eine verlässliche Datengrundlage für den Naturschutz zu überführen, prägt die Bürgerforschung bis heute.

Mit der Digitalisierung hat Citizen Science nochmal eine komplett neue Dynamik gewonnen: Über Apps, Online-Plattformen und offene Datenbanken können sich Menschen ortsunabhängig und in großer Zahl einbringen. Am bekanntesten sind Projekte, bei denen Bürgerinnen und Bürger Daten sammeln, etwa Naturbeobachtungen, Messwerte oder Fotos, wie bei der „Stunde der Gartenvögel“ oder dem Insektenmonitoring des Naturschutzbundes Deutschland (NABU), die jedes Jahr Tausende Menschen zur aktiven Teilnahme motivieren. Solche „kontributiven“ Formate nutzen oft digitale Werkzeuge und ermöglichen es, große Datenmengen zu erfassen, die einzelne Forschungsteams allein nicht erheben könnten. In Deutschland werden dazu unter anderem Apps und Portale wie iNaturalist, Flora Incognita, Observation.org oder Naturgucker.de genutzt, mit denen Freiwillige Beobachtungen von Tieren und Pflanzen direkt an wissenschaftliche Projekte übermitteln können.

Darüber hinaus gibt es aber auch ko-kreative Ansätze, die weit über das reine Datensammeln hinausgehen. Dabei arbeiten Bürgerinnen und Bürger gemeinsam mit Forschenden an Fragestellungen, Methoden oder sogar an der Interpretation der Ergebnisse mit. Diese Tradition knüpft an Modelle wie Partizipative Aktionsforschung (PAR) oder die Arbeit von sogenannten Science Shops an, die gesellschaftliche Anliegen aktiv in Forschungsprozesse einbringen. Ein aktuelles Beispiel für ein solches ko-kreatives Vorgehen ist das Projekt „Bürgerwissenschaften für Biodiversität“ (Bbiodiv), in dem seit Sommer 2025 Bürgerinnen und Bürger zusammen mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der Universität Göttingen erforschen, wie sich Schmetterlings- und Pflanzenarten vor der eigenen Haustür über die vergangenen 100 Jahre verändert haben. In gemeinsamen Treffen werden Hintergründe diskutiert und Aktivitäten abgestimmt, um zu klären, welche Arten einst vorkamen, welche heute noch da sind, wie sich die Landschaft gewandelt hat und was für ihren Schutz getan werden kann.

Citizen Science reicht damit von offenen Mitmachangeboten bis hin zu gemeinschaftlich entwickelten Forschungsprozessen, die Wissenschaft und Gesellschaft eng miteinander verzahnen. Die Qualität der Ergebnisse hängt dabei wesentlich vom Umfang und der Intensität der Beteiligung ab. Citizen-Science-Projekte unterscheiden sich auch stark hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit. Während klassische Datensammelprojekte dank klarer Abläufe und geringer Einstiegshürden problemlos größere Gruppen einbinden, stoßen ko-kreative Formate deutlich schneller an Grenzen. Sie sind weniger massentauglich, denn sie erfordern mehr Betreuung, Abstimmung und Engagement. Für Bürgerinnen und Bürger bedeutet echte Mitgestaltung daher auch zusätzlichen Zeitaufwand und höhere inhaltliche Anforderungen – und damit eine größere Einstiegshürde. Gerade diese anspruchsvolleren Formate besitzen jedoch besonderes Potenzial: Sie ermöglichen ein tieferes Verständnis wissenschaftlicher Prozesse, fördern demokratische Teilhabe und stärken den gesellschaftlichen Dialog.

Beitrag zum Schutz der Biodiversität

Das enorme Potenzial von Citizen-Science-Daten zeigt sich besonders bei gut untersuchten Organismengruppen wie Vögeln, Schmetterlingen oder Blütenpflanzen, für die sehr große Datenmengen vorliegen. Einer aktuellen Studie zur Verbreitung von Vogelarten in Nordamerika liegen 36 Millionen Meldungen auf der Plattform eBird zugrunde, mit deren Hilfe erstmals hochaufgelöste Karten der Vogelbestände erstellt werden konnten, die zeigen, wo Arten lokal stark zu- oder abnehmen, selbst innerhalb kleiner Landschaftsräume. Solche feinen Trends sind für den Naturschutz zentral, da sie Gefährdungs-Hotspots sichtbar machen, die in groben Monitoringdaten verborgen bleiben, und so gezielte Schutzmaßnahmen auf wenige Quadratkilometer genau ermöglichen. Insgesamt zeigt die Studie, dass 75 Prozent der Arten zurückgehen, viele besonders dort, wo sie einst am häufigsten vorkamen.

Auch für Schmetterlinge ist das Monitoring durch Citizen Scientists entscheidend: Seit 1975 erfassen in den USA zahlreiche freiwillige und professionelle Monitoringprogramme Schmetterlingspopulationen auf lokaler bis nationaler Ebene. Eine großangelegte Studie kombinierte Daten von 35 solcher Programme, die mehr als 76000 Surveys umfassen, um landesweite Trends von insgesamt 554 Arten zwischen 2000 und 2020 zu analysieren. Dank dieser jahrzehntelangen systematischen Datensammlung konnte ein Rückgang der Schmetterlingshäufigkeit um 22 Prozent festgestellt werden. Damit wird deutlich, dass Citizen-Science-Daten, besonders in Kombination mit langfristigen Monitoringprogrammen, für Langzeitstudien zum Biodiversitätswandel unverzichtbar sind und zu fundierteren Naturschutzentscheidungen beitragen können.

Citizen-Science-Projekte werden häufig in der Annahme begonnen, dass sie nicht nur zur wissenschaftlichen Datenerhebung beitragen, sondern auch das Umweltbewusstsein und das Engagement der Teilnehmenden fördern. Untersuchungen zeigen, dass Freiwillige während ihrer Teilnahme oft ein stärkeres Bewusstsein für den Wert ihrer Zeit und Ressourcen entwickeln, nicht nur im Hinblick auf die unmittelbare Forschungsfrage, sondern auch für den Schutz der beobachteten Arten und ihrer Lebensräume. Beispiele hierfür sind das „Great Pollinator Project“ ab 2007 oder das „Earthwatch Coyote Project“ 2010, bei denen Teilnehmende angaben, ihr Engagement habe ihre Einstellung zu Naturschutz und Umweltverantwortung positiv beeinflusst. Allerdings ist der direkte Einfluss auf konkrete Schutzhandlungen oft indirekt, da viele Projekte nicht explizit auf die Förderung von Umweltverhalten ausgelegt sind. Offene Rückmeldungen der Teilnehmenden zeigen dennoch, dass sie eine Verbindung zwischen ihrer Projektarbeit und allgemeinen Naturschutzzielen herstellen.

Wie zuverlässig sind Citizen-Science-Daten?

Citizen-Science-Projekte in der Biodiversitätsforschung haben ein enormes Potenzial, wissenschaftliches Wissen zu erweitern, politische Entscheidungen zu beeinflussen und das Ressourcenmanagement zu unterstützen. Voraussetzung ist aber, dass die erhobenen Daten von entsprechender Qualität sind. Zahlreiche Studien zeigen, dass freiwillige Teilnehmende ebenso genaue Daten liefern können wie Fachleute, wenn Projektgestaltung, Schulungen, Validierung durch Expertinnen und Experten sowie statistische Methoden zur Fehlerkontrolle systematisch eingesetzt werden. Ein aktuelles gelungenes Beispiel aus Deutschland bietet das Citizen-Science-Projekt „Forschungsfall Nachtigall“ vom Museum für Naturkunde Berlin: Hier haben über 3000 Bürgerforschende europaweit mehr als 8000 Stunden Nachtigallgesang mit der App „Naturblick“ aufgenommen. Eine Vergleichsstudie ergab, dass ein Großteil der Aufnahmen qualitativ ausreichend für bioakustische Analysen ist. Da solche Projekte oft sehr umfangreiche Datenmengen erzeugen, muss von Anfang an klar geregelt sein, welche Informationen gesammelt werden, wer die Rechte daran besitzt und wie sie langfristig gesichert werden. Entscheidend sind ein transparentes Datenmanagement, die Einhaltung urheber- und datenschutzrechtlicher Vorgaben sowie eine sorgfältige Dokumentation mit standardisierten Metadaten.

Als Leitlinien dienen etwa die sogenannten FAIR-Prinzipien (findable, accessible, interoperable, reusable) für eine langfristige Speicherung in geeigneten Datenbanken oder Repositorien größerer Organisationen, um die Daten dauerhaft zugänglich, interpretierbar und wissenschaftlich nutzbar zu machen. In der Praxis zeigt sich, dass auch weniger präzise Daten durch eine große räumliche oder zeitliche Abdeckung potenziell wertvolle wissenschaftliche Erkenntnisse liefern können. Ein Beispiel hierfür ist das NABU-Projekt „Stunde der Gartenvögel“, bei dem zahlreiche Freiwillige über mehrere Tage hinweg Vögel in Städten und Dörfern in ganz Deutschland zählen. Auch wenn einzelne Beobachtungen ungenau oder unvollständig sein können, ermöglicht die enorme Anzahl an Datensätzen, Trends in der Vogelpopulation und Veränderungen im Artenspektrum über Jahre hinweg zuverlässig zu erkennen. Ausreißer und Falschmeldungen werden dabei durch Plausibilitätsprüfungen, Vergleich mit Referenzdaten und Rückmeldungen an die Teilnehmenden systematisch identifiziert und korrigiert.

Aber auch hier gilt: Gut dokumentierte Metadaten, transparente Methoden und klare Angaben zu Einschränkungen sind entscheidend, damit die Daten für andere Forschende nachträglich verlässlich nutzbar bleiben. Vor allem Verzerrungen in der Datenerhebung (sampling bias) sind ein typisches Problem bei Citizen-Science-Daten, da unterschiedliche räumliche und zeitliche Muster die Genauigkeit von Populations- und Trendanalysen beeinflussen können. Einfachere Modelle, die solche Verzerrungen nicht einkalkulieren, liefern oft fehlerhafte Ergebnisse. Komplexere Modelle hingegen, die berücksichtigen, dass räumliche und zeitliche Faktoren sich gegenseitig beeinflussen, ermöglichen deutlich bessere Schätzungen. Daher ist es wichtig, Verzerrungen zu erkennen, zu schätzen und geeignete Modellierungsansätze zu verwenden, um die Zuverlässigkeit der Analysen und die Interpretation von Citizen-Science-Daten zu erhöhen. Ein typisches Beispiel für sampling bias in Citizen-Science-Daten ist der sogenannte Wochenendeffekt, also der Anstieg von Meldungen an Samstagen und Sonntagen. Beispielweise zeigt eine Analyse von iNaturalist-Daten zu sechs Baumarten auf der Iberischen Halbinsel, dass vor allem an Wochenenden, im Frühjahr und bei mildem Wetter Beobachtungen stattfinden, während extreme Temperaturen, Regen und Wind die Aktivität der Citizen-Scientists reduzieren. Das Verständnis solcher Aufnahmemuster ist aber entscheidend, um Citizen-Science-Daten korrekt auszuwerten.

In der öffentlichen Debatte wird Citizen Science teils als pragmatische Reaktion auf begrenzte staatliche Ressourcen betrachtet und somit bisweilen als eine Art Ersatz für professionelle Forschung verstanden. Diese Perspektive greift jedoch zu kurz. Zwar besteht das Risiko, dass politische Entscheidungsträger die Beteiligung freiwilliger Akteure als Begründung heranziehen, wissenschaftliche Einrichtungen nicht ausreichend zu finanzieren. Gleichzeitig zeigt sich aber, dass Citizen Science eigenständige wissenschaftliche, gesellschaftliche und bildungspolitische Funktionen erfüllt, die über die eigentliche Forschungsfrage hinausgehen. So entstehen durch die aktive Einbindung von Bürgerinnen und Bürgern nicht nur umfangreiche Datensätze, sondern auch ein vertieftes Verständnis für Biodiversitätsthemen sowie eine stärkere Wahrnehmung der Bedeutung wissenschaftlicher Evidenz. Darüber hinaus stärkt die Beteiligung an Forschungsprozessen das gesellschaftliche Engagement, da Bürgerinnen und Bürger Verantwortung übernehmen und sich zu relevanten Themen einbringen. Citizen Science ist daher in mehrfacher Hinsicht als sinnvolle Ergänzung zur institutionellen Forschung anzusehen.

Barrieren und Spannungsfelder

Freiwillige in Citizen-Science-Projekten sammeln nicht nur Daten, sondern erweitern, teilen und nutzen Wissen, etwa durch eigene Fragestellungen, Datenanalysen, Diskussionen zu Biodiversität und Umweltpolitik oder praktische Naturschutzmaßnahmen. Analysen großer Onlineprojekte zeigen, dass Citizen Science überwiegend von älteren und gut ausgebildeten Personen getragen wird, wodurch marginalisierte Gruppen und bestimmte Problemlagen in den Daten unterrepräsentiert bleiben. Die Beteiligungsbarrieren können dabei auf persönlicher Ebene liegen (fehlende Zeit, fehlende technische Kenntnisse, fehlendes Selbstvertrauen), auf struktureller Ebene (komplizierte Technik, unflexibles Projekt-Design, Zugangsbeschränkungen) oder auf prozeduraler Ebene (mangelnde Einbindung, starre Abläufe, fehlende Transparenz). Um Citizen Science inklusiver und aussagekräftiger zu gestalten, gilt es daher, strukturelle Zugangsbarrieren abzubauen und neue Teilhabewege zu eröffnen, zumal die Projekte das Potenzial bieten, unterrepräsentierte Alters- und Bevölkerungsgruppen langfristig einzubinden. Hierfür sind gezielte Werbung über unterschiedliche Netzwerke, transparente Informationen zu Anforderungen und Nutzen sowie Anerkennung der Beiträge zentrale Bausteine.

In einer Zeit, in der digitale Technologien selbstverständlicher Bestandteil des Alltags geworden sind, rücken unter dem Stichwort „postdigital Citizen Science“ Fragen nach Teilhabe und den zugrunde liegenden Machtverhältnissen verstärkt in den Fokus. Citizen Science steht dabei in mehrfacher Hinsicht unter Spannung: Zum einen soll die Beteiligung der Öffentlichkeit gefördert werden, zum anderen bestehen nach wie vor technische, soziale und rechtliche Hürden, die viele Menschen abschrecken bzw. ausschließen. Mit Citizen-Science-Projekten wird zwar Offenheit und Transparenz propagiert, zugleich sind aber institutionelle Vorgaben, Datenschutzregeln und standardisierte Datenformate einzuhalten, die der Freiheit der Teilnehmenden Grenzen setzen. Zugleich steht auf der einen Seite der Anspruch, Wissen zu demokratisieren, während auf der anderen Seite die ökonomischen und institutionellen Rahmenbedingungen des sogenannten Wissenskapitalismus die Ausrichtung von Projekten maßgeblich bestimmen. Hinzu kommt der Wunsch nach wissenschaftlich validen Daten, der oft im Widerspruch zur Zugänglichkeit für Laien steht. Insgesamt balanciert Citizen Science also zwischen Idealvorstellungen von Teilhabe, Offenheit und demokratischer Wissensproduktion einerseits und den praktischen Zwängen durch Technologie, Recht und Ökonomie andererseits.

Citizen Science als politische Bildung

In den vergangenen Jahren hat der Deutsche Bundestag zunehmend anerkannt, dass Wissenschaftskommunikation in der demokratischen Gesellschaft eine wichtige strategische Aufgabe ist. Sie kann Demokratie stärken, indem sie wissenschaftliche Erkenntnisse verständlich vermittelt, evidenzbasierte Diskussionen ermöglicht, Bürger und Bürgerinnen zu informierten Entscheidungen befähigt und als Brücke zwischen Wissenschaft und Gesellschaft inklusiven Austausch fördert. Wissenschaftskommunikation kann ihre demokratiestabilisierende Funktion jedoch nur entfalten, wenn sie finanziell dauerhaft abgesichert und institutionell sicher verankert ist. Citizen Science ergänzt diese Funktion, indem sie Bürgerinnen und Bürger aktiv in wissenschaftliche Prozesse einbindet und so ein bedeutendes Lernfeld für politische Bildung schafft.

Teilnehmende erwerben zentrale demokratische Kompetenzen wie kritisches Denken, den systematischen Umgang mit Datenerhebung und -bewertung sowie das Verständnis, dass wissenschaftliche Erkenntnisse durch kontinuierliche Beobachtung, Überprüfung und Austausch entstehen. Zugleich stärkt Citizen Science das methodische Verständnis und die Fähigkeit, Forschungsergebnisse im öffentlichen Diskurs einzuordnen – was angesichts zunehmender Desinformation immer wichtiger wird. Die direkte Mitwirkung in Citizen-Science-Projekten fördert somit demokratische Teilhabe, indem sie Bürgerinnen und Bürger in die Lage versetzt, besser nachvollziehen zu können, wie politische Entscheidungen, etwa im Umweltbereich, getroffen werden und welche Herausforderungen nachhaltige Lösungsansätze mit sich bringen.