Quando se busca a construção da capacidade de condução de pesquisas em ciência cidadã, as dimensões de dados, informações e conhecimentos são essenciais. São essas dimensões que respaldam a análise da “construção e partilha do saber”, que são centrais no que chamamos de ciência cidadã. Para analisar essas dimensões de modo sólido, é preciso estabelecer pontos comuns acerca de outras questões subjacentes. Proponho os seguintes questionamentos neste ensaio: “Ciência cidadã para quem?”, “Quais tipos de dados são utilizados por cientistas e participantes?”, “O que é alfabetização de dados e qual sua importância?”, “Qual o papel das plataformas digitais e softwares na coleta e análise de dados?”, “Como analisar, visualizar e gerenciar dados complexos?” e “Quais são os benefícios e perspectivas em ciência cidadã?”. Este ensaio não tem a ambição de prover respostas exaustivas ou definitivas a essas questões, mas sim o propósito de contextualizá-las a partir de situações práticas.

When seeking to build the capacity to conduct citizen science research, the dimensions of data, information, and knowledge are essential. These dimensions support the analysis of "knowledge building and sharing," central to what we call "citizen science". To analyze these dimensions solidly, it is necessary to establish common points regarding other underlying issues. To consider these points, I propose the following questions in this essay: "Citizen science for whom? What types of data are used by scientists and participants? What is data literacy, and why is it important in citizen science? What is the role of digital platforms and software in data collection and analysis? How do we analyze, visualize, and manage complex data? And what are the benefits and perspectives of citizen science?" This essay does not aim to provide exhaustive or definitive answers to these questions but to contextualize them based on practical situations.