TUTORIAL: Cazando “stalls” con Stall Catchers · 21 de septiembre, Día Mundial del Alzheimer

Día Mundial del Alzheimer — Ciencia ciudadana en el aula

Qué es: Stall Catchers es un juego de ciencia ciudadana real, desarrollado por el Human Computation Institute junto a la Universidad de Cornell. Los participantes analizan vídeos de microscopio de vasos sanguíneos del cerebro de ratones, buscando “atascos” (stalls) que podrían estar relacionados con el Alzheimer. Cada clasificación que hacéis ayuda de verdad a la investigación: según los propios investigadores, el trabajo conjunto de la comunidad puede hacer en una hora lo que a un equipo de laboratorio le llevaría una semana.

Conexión con MONTESTEAM: esta actividad encaja de forma natural con el ámbito de Ciencia Ciudadana que ya trabajáis en AIDARAC — es un ejemplo perfecto de investigación científica real hecha por voluntarios no especialistas, con datos abiertos y resultados que se pueden consultar.

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Antes de empezar: decisión previa (para el profesorado)

• Registro individual: cada alumno se registra con su correo (escolar o personal, según normativa del centro). Permite seguimiento individual y insignias propias.
• Registro por grupos: un correo por grupo de 3-4 personas, turnándose en el mismo dispositivo. Más simple de gestionar, menos exposición de datos personales.

Cualquiera de las dos opciones sirve para lo que sigue; el tutorial funciona igual en ambos casos.

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PASO A PASO

1. Accede a la web

Entra en stallcatchers.com desde el navegador (ordenador, portátil o tablet; también funciona en móvil, aunque se ve mejor en pantalla grande).

2. Regístrate

1. Pulsa “Join now!” / “Register” en la parte superior.
2. Rellena el formulario con un correo electrónico (el que hayáis decidido usar) y una contraseña.
3. También se puede registrar con cuenta de Facebook o Google, si os resulta más rápido.
4. Revisa el correo (incluida la carpeta de spam) y pulsa el enlace de verificación. Hasta que no verifiquéis el correo, no podréis ganar insignias ni acceder a algunas funciones, pero sí podréis empezar a jugar.

Al registrarte en Stall Catchers, se crea automáticamente una cuenta vinculada en SciStarter, la plataforma que agrupa proyectos de ciencia ciudadana. No hace falta hacer nada más: es automático.

3. Mira el vídeo de introducción (2-3 min)

Antes de empezar a clasificar, en la propia web hay una sección “How to” → “Getting started” con vídeos cortos que explican, con animaciones, qué es un vaso “flowing” (fluyendo con normalidad) y qué es un vaso “stalled” (atascado). Vale la pena verlos en grupo antes de empezar, proyectados en la pizarra.

La idea clave que hay que entender antes de jugar:

• Los vasos sanguíneos aparecen en blanco (el plasma está teñido con un colorante fluorescente).
• Las células sanguíneas aparecen como manchas negras dentro del vaso.
• En un vaso sano, esas manchas negras se mueven a lo largo del vídeo.
• Si una mancha negra se queda quieta, en el mismo sitio, durante todo el vídeo, ese vaso está “stalled” (atascado).

4. Entra en “Analyze” y empieza a clasificar

1. Ve a la sección “Analyze” (Analizar).
2. Se reproduce un vídeo corto de microscopio con un vaso sanguíneo marcado dentro de un contorno naranja.
3. Puedes mover el vídeo manualmente con la barra deslizante debajo, o marcar la casilla “Autoscroll” para que se reproduza solo en bucle.
4. Mira solo el vaso dentro del contorno naranja — puede haber más de un vaso visible en el vídeo, pero solo hay que fijarse en el que sigue la forma del contorno.

5. Decide: ¿fluye o está atascado?

• Si ves al menos un punto negro que no se mueve en ningún momento del vídeo → pulsa “Stalled” y haz clic directamente sobre el punto negro atascado en el vídeo.
• Si todos los puntos negros se mueven con normalidad (o no hay puntos claramente visibles pero el vaso parece fluir con normalidad) → pulsa “Flowing”.

Importante: hay que ver el vídeo entero antes de decidir. Se puede repetir tantas veces como haga falta.

6. Consulta el feedback

Después de responder, la web muestra feedback:

• En los vídeos de entrenamiento (ya clasificados antes por investigadores), te dice si has acertado o no. Son perfectos para las primeras rondas.
• En los vídeos reales (datos nuevos, sin respuesta conocida todavía), te muestra lo que ha respondido el resto de la comunidad.

7. Pulsa “Next” y sigue

Cada vídeo analizado cuenta. Cuantos más vídeos veáis entre toda la clase, más contribuís de verdad a la investigación real.

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Consejos para hacerlo en grupo/clase

• No pasa nada si os equivocáis: cada vídeo lo revisan varias personas distintas, así que un error individual no distorsiona el resultado.
• Los atascos son raros. No os desaniméis si en los vídeos reales no encontráis ninguno durante un rato: cuando aparece uno de verdad, es un hallazgo significativo.
• Si preferís no ver el feedback después de cada vídeo (para no condicionar al grupo), se puede desmarcar la casilla “Show feedback”.
• Los vídeos a veces son “ruidosos” o granulados — es normal, forma parte de trabajar con datos reales de microscopio, no un error técnico vuestro.

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Para cerrar la sesión (5-10 min)

Buenas preguntas para el turno final, conectando con lo que ya trabajáis en ciencia de datos:

1. ¿Por qué creéis que hace falta que varias personas clasifiquen el mismo vídeo, en lugar de fiarse de una sola respuesta?
2. ¿Qué ventaja tiene usar personas voluntarias en lugar de un programa automático para esta tarea? (pista: los propios investigadores explican en su blog por qué, de momento, los humanos detectan mejor los atascos que los algoritmos automáticos)
3. Contad entre toda la clase cuántos vídeos habéis analizado en total. ¿A cuántas “horas de laboratorio” equivaldría ese trabajo, según la proporción que da el propio proyecto (una hora de comunidad = una semana de laboratorio)?