太陽はスリル、ショック、サスペンス

これは何のプロジェクトですか?

まずこの短いYouTube動画でこのプロジェクトの概要を説明しています。

より詳細な、文章ではない視覚的な説明が欲しい場合はこちらのチュートリアル動画でこのプロジェクトでデータから何を探し、どうやってそれを分類するかを説明しています。

何か科学について学んだ経歴がないと参加できませんか?

全くそんなことはありません！このプロジェクトはあらゆるバックグラウンドを持つ人々が参加できるよう設計しており、あなたのデータの中から異なる部分を探すというパターン認識の能力にのみ頼っています。実際に図からは余計なデータは取り除いているので、あなたはほかの情報に気を取られることなくパターン認識に集中できます。もしより科学的背景に興味があれば、私たちの研究について のセクションや もっと知りたい のセクションを読むか、トークページでの議論に参加してください。プロジェクトについてもっとお話ししたり情報を共有することを楽しみにしております。

なぜボランティアが必要なのでしょうか?

太陽風は太陽活動によって絶えず変化しているため、それぞれのプラズマ領域が平穏かカオスかを決める厳密なルールを適用することは困難です。自動システムではこうしたパターンの変化を扱うことは難しいですが、人の目と脳は複雑なデータであっても微妙な違いを認識する能力に優れています。NASAのMMSミッションの8年以上に及ぶ観測に基づきそれぞれの挙動について理解するために、それぞれのプラズマの種別の分類された例が必要です。あなたの分類の貢献により、科学者がより深く解析をするための、明確に定義された例の基盤を構築できます。

私が行った分類結果はどう活用されますか?

データセットのそれぞれの時間区間は複数のボランティアによって分類されます。これらの結果を組み合わせて、分類が概ね一致する部分を特定して、平穏とカオスのコンセンサスがとれたデータセットを構築します。この検証されたデータセットができたら、それぞれのプラズマの種別の観測された特性を解析し、それらを引き起こすプロセスを解き明かすことを目指します。十分な例が集まれば、分類結果を機械学習モデルの学習データとして、人のボランティアの視覚的検出と同じパターン認識ができるように訓練させることにも活用します。さらに、分類に不一致がみられるケースについても解析します。この中にはより詳細に調べる価値のある、予期せぬプラズマの挙動が潜んでいるかもしれないからです。

間違えて分類してしまいましたがどうしますか?

心配は要りません！そもそも分類に正解はなく、またそれぞれの画像は多くの異なるボランティアが一緒に分類しています。私たちはそれぞれの画像についての皆さんの答えを組み合わせて、集合知に基づき最も信頼できる答えを求めます。1人の選択だけでそのまま結果を直接左右することはありません。

そうは言っても、最善を尽くすことが重要であることに変わりありません。注意深くよく考えて分類をすることがデータの正確性、利用可能性を高め科学的価値を高めます。

これらのグラフは何を示していますか?

あなたがこのプロジェクトで見る画像の例

上のグラフはNASAの磁気圏マルチスケールミッション（MMS）で得られたデータを示しており、これと同じような画像を使って皆さんにプラズマが平穏かカオスな領域かを分野してもらいます。3種類のグラフすべてにおいて横軸である時間軸は共通しており、同じ時間の中で3つのパネルでそれぞれ異なる、分類のための測定値を表示しています。

上段のグラフ: ここでは、高速プラズマ調査装置（FPI）が測定したある体積内での特定のエネルギーごとのそれぞれの粒子の数であるエネルギーフラックスを示しています。明るい（値が高く赤い）ほどエネルギーフラックス（粒子の個数）が多いことを示しています。縦軸はエネルギーを示し、もし高いエネルギー（中央の帯より上）でのエネルギーフラックスが超過していれば、それは多くの場合前震に関するエネルギー粒子が多く存在するカオス領域を示しています。高エネルギーでの活動が少ない場合は平穏な領域にあたります。

中段のグラフ: ここでの折れ線は、FPIが測定した局所磁場に平行な方向と垂直な方向それぞれでのプラズマ温度を示しています。2つの温度の線が近い場合（よく似た温度値を示す場合）はカオス領域に対応することが多く、2つの線が離れている場合（平行方向と垂直方向の温度が大きく異なる場合）は平穏な領域を表します。

下段のグラフ: これは30秒間の観測時間における、FIELDSフラックスゲート磁力計（FGM）が測定した磁場強度を示しています。磁場強度が大きく変動する場合はカオス領域に、安定してなめらかな磁場強度は平穏領域に対応します。

3つのパネル全ての指標を用いてカオスと平穏を分類します。軸の単位や数値ラベルは除いているので、実際の数字の代わりに視覚パターンだけに集中して分類できます。なお、分類を始める前にチュートリアルやフィールドガイドを熟読してください。

これらのグラフから何を見ればいいですか?

詳細は1つ上の質問を見てください。

それぞれのグラフはどれも同等に重要なのでしょうか?

3つのパネルどれも重要ですが、エネルギーフラックスを示す上段のグラフが最も有力な カオス 領域の指標になります。特に高エネルギー粒子の増加はカオスプラズマの鍵となる兆候です。

しかしこの兆候はいつも見つけやすいとは限りません。時々エネルギー範囲全体が上のほうにシフトしていたり、高エネルギー領域が不明瞭だったりします。そうした場合は他の2パネルは特に役立ちます。

それぞれのパネルには、そのパネルだけでは判断の難しい、短命で常に変化している特徴が現れることがあります。全てのパネルを組み合わせることで、より信頼性高く全体を把握し、確実に分類を行うことができます。

なぜグラフ内に数字が一切振られていないのですか?

いい質問です！多くの科学研究においてグラフに軸ラベルと単位を割り振ることは、データが何を表すかを読み取るうえで不可欠です。しかしこのプロジェクトでは、正確な数字そのものではなく視覚的なパターン認識に注目しています。私たちのチームの科学者で分類をテストしたところ、ラベルが付いているグラフだと専門家でさえも、特定の数値に注目してしまいデータ全体の傾向や形状を見ることがおろそかになることが分かりました。

思い切ってラベルを外すことで、平穏 と カオス を見分けるパターンをより明確に把握できます。これは科学者とボランティアの双方にとって、個々の値ではなくデータ全体の構造に基づいた一貫性のある分類を可能とします。

データの物理的な意味（それぞれのグラフが何を表しているのか）はすべて上記に詳述しています。みなさんは科学者が研究で使用するものと同じ、実際のMMSの測定値を使用していますが、主要なパターンが見やすくなるようにしています。

もっと詳しくこの分野について知りたいです

もっと知りたい のタブではいくつかの追加情報を紹介しています。もしくはトークページで自由になんでも質問してください。定期的に皆さんの分類結果について更新するので結果のページもたまに覗いてみてください。

このプロジェクトはどうやって資金調達をしましたか?

このプロジェクトはNASA市民科学シード予算プログラムの助成(#80NSSC25K0153)を受けています。