RESUMO
Citizen science (CS) is gaining recognition as a valuable approach to meet data needs for environmental projects while fostering collaboration between scientists and members of the public. Despite increasing implementation of CS by natural resource entities, organizations' motivations for engaging in CS remain poorly understood. We examined the utility of the theory of planned behavior (TPB) and social exchange theory (SET) in identifying factors influencing support of CS by scientific organizations. To test predictions of the TPB and SET theories, we surveyed (quantitative, web based) state wildlife agency staff in the United States on their perceptions of organizational engagement in CS. We divided questions that measured TPB items into individual and organizational components to address the influence of personal- and organization-level decision-making on staff perceptions and attitudes. We used structural equation modeling to identify key constructs that influence staff support of CS in state wildlife agencies. The survey yielded 627 responses across 44 states. Both TPB and SET constructs accurately predicted staff support of CS; however, measures from SET (e.g., public engagement benefits and costs of CS to scientific credibility) were most influential (i.e., TPB constructs had less impact). Our findings indicate that organizational support for CS is primarily influenced by assessment of trade-offs among perceived costs and benefits. Indicators of support for CS were further elucidated by including measures from the TPB model. Based on our results, we suggest that natural resource entities give careful consideration to CS project design, develop thorough communication and data management plans, and practice iterative evaluation of CS project productivity.
Impulsores del apoyo a la ciencia ciudadana entre las agencias estatales de gestión de fauna en los Estados Unidos Resumen Cada vez se reconoce más a la ciencia ciudadana (CC) como una estrategia valiosa para cumplir con las necesidades informativas de los proyectos ambientales, a la vez que promueve la colaboración entre los científicos y el público. Aunque es cada vez mayor la implementación de la CC por parte de las entidades de recursos naturales, todavía hay poca información sobre la motivación de las organizaciones para participar en la CC. Analizamos la utilidad de la teoría del comportamiento planeado (TCP) y la teoría del intercambio social (TIS) en la identificación de los factores que influyen sobre el apoyo de las organizaciones científicas a la CC. Sondeamos (cuantitativamente y en línea) al personal de las agencias estatales de los Estados Unidos sobre sus percepciones de la participación organizacional en la CC para evaluar las predicciones de ambas teorías. Dividimos las preguntas que medían los objetos de la TCP en componentes individuales y organizacionales para abordar la influencia de la toma de decisiones a nivel personal y organizacional sobre las actitudes y percepciones del personal. Usamos modelos de ecuación estructural para identificar los constructos clave que influyen sobre el apoyo a la CC por parte del personal de las agencias estatales de fauna. El sondeo aportó 627 respuestas de 44 estados. Los constructos de ambas teorías pronosticaron correctamente el apoyo a la CC por parte del personal; sin embargo, las medidas de la TIS (por ejemplo, los beneficios de la participación del público y los costos de la CC en la credibilidad científica) tuvieron la mayor influencia (los constructos de la TCP tuvieron un menor impacto). Nuestros resultados indican que el apoyo organizacional hacia la CC está influenciado principalmente por la valoración de las compensaciones entre los costos y beneficios percibidos. Los indicadores del apoyo a la CC se esclarecieron más con la inclusión de las medidas del modelo de la TCP. Con base en nuestros resultados, sugerimos que las entidades de recursos naturales consideren cuidadosamente el diseño de proyectos de CC, desarrollen una comunicación minuciosa y planes de manejo de datos y practiquen la evaluación iterativa de la productividad de los proyectos de CC.
