埃里克·華萊士
和幼苗（CO 羅伯·比拉夫斯基）
一支專門的 eBird 審核者團隊正在幕後工作，以確保弗吉尼亞州 eBird 數據庫的準確性。試算表精靈 Rob Bielawski 正在幫助徹底改變數據過濾過程。
由七位區域專家組成的組成，增加了三名全州審核人員。志願者一起擔任地圖集的第一線品質控制代理人。
VABBA 2 主任 Ashley Peele 博士表示：「為了保持數據庫的完整性，並且能夠被科學和保育社區使用，我們的數據質量必須高。」「如果沒有這些忠誠的男孩和女孩的幫助，那將是不可能的。」
如今，這個過程與 30 幾年前非常不同。「當時，一切都是手工完成的，」區域 eBird 評論員 Mike Stinson 表示。史丁森是早期繁殖鳥類地圖的老手，志願參加 1985 的第一次 VABBA。篩選手寫記錄以查找異常情況既危險又耗時；整合 eBird 的線上資料庫和數位過濾技術可顯著提高效率。
但是，參賽項目的同時增加。與 VABBA 的〜 400 鳥類參與者相比，950 以上為 VABBA 2 做出貢獻。當地圖集第二季在 2017 結束時，這項增長已經帶來了超過 500、000 的記錄。
Peele 說：「這是大量的數據，它每天都在增長。「如果我們仍然是手工審查每一個記錄，我們需要十一個以上的人才能完成一切。」
這就是 eBird 的數據過濾器進行的地方。像一個自動事實檢查員團隊一樣，他們可以幫助州審查人員找出潛在有問題的條目。
巢上的藍灰捕魚（CO 羅伯·比拉夫斯基）
Rob Bielawski 說：「當您向 eBird 提交檢查清單時，每個記錄（即物種條目）都會與數據過濾器進行比較，以查看它是否符合某些預期標準。」Bielawski 是一位全州審核者，自 2015 以來一直致力於維護和改善英聯邦的 eBird 數據過濾器。「如果項目不符合這些條件，則會被標記以供審核，並將其發送到審核佇列，供本地審核者進一步查看。」
典型的旗幟是在不可能出現的地方、濃度過高，或在不應該在那裡看到鳥類的時候。
例如，「在 12 月在布萊克斯堡附近看到一隻黑喉藍鳥會是非常驚人的（儘管在 2017 中發生了這件事！），但在 5 月初至中旬，其中幾個人在 5 月初至中旬出現時，人們不會發動眼睛或耳朵，」Bielawski 解釋說。同樣，「觀察一群 1、000 雪鵝在 3 月份，不會讓任何海岸鳥類感到不尋常，但是即使在八月看到一隻雪鵝肯定是值得注意的。」
由於 eBird 對所有級別的鳥類觀察者開放，因此類似物種的可能錯誤識別是另一個常見的標誌。顏色和身體特徵上的細微差別常常會導致好心的新手觀鳥者將一個物種誤認為另一個物種。
儘管 Bielawski 很快地說「鳥類世界中總是發生奇怪的事情，這是一半的樂趣」，但他強調 eBird 過濾器的重點是「捕捉異常報告，以便當地專家可以調查它們」。後續的審查程序是維護 eBird 資料庫的完整性。
當條目被標記時會發生什麼？
Bielawski 說：「希望這個人總是擁有一張照片，使其成為明確的「是」或「不」的照片。如果沒有，他會掃描鳥者的筆記，尋找異常和線索，以幫助他理解該人看到的東西。有時，錯誤就像打字一樣簡單。「現在，如果我正在審查一個標記的條目，其中有人說他們在弗吉尼亞海灘看到了十個金魚魚，我懷疑這可能是意外的錯誤輸入，也許是預期輸入的 '1'，並且輸入為 '10'。」
在決定並不那麼簡單的情況下，Bielawski 將發送一封電子郵件，其中包含有關觀察的問題。他說，大多數鳥類愛好者都了解評論的重要性，並很樂意為您提供幫助。
羅伯·比拉夫斯基，弗吉尼亞州電子鳥過濾器專家
Bielawski 說：「目標是共同合作，為實際情況創造更逼真的圖片。」致力於他所描述為「高貴事業」，除了全職工程師之外，他每週花費超過 20 小時為 eBird 和 VABBA 2 相關的任務志願服務，包括數據過濾器維護，查看 eBird 記錄，管理 Atlas 社交媒體以及維護弗吉尼亞鳥類學會網站（該項目的主要贊助商之一）。最重要的是，他還有時間在現場出發並進行阿特拉斯。「我這樣做的最大原因之一是，除非你知道完整的故事，否則你不能幫助一種物種。」為了幫助鳥類人口減少，保護者需要「知道它們在哪裡，它們不在哪裡。」
最重要的是，要獲得鳥類景觀的準確圖片，您必須擁有準確的記錄。
Bielawski 使用 eBird 資料篩選器的工作超越簡單的維護 — 作為一名具有數學思維和操控試算表的技巧的土木工程師，他擁有雄心勃勃的改進目標。
他說：「當我在 2015 上車時，我們有大約 20 區域數據過濾器。」這位 34 歲的這位年輕人希望「擴展系統，以包括適用於較小地區的自定義過濾器，以及在有需要的情況下的獨立城市和縣。」這樣做將導致記錄“更準確地標記為需要審查”，並最大限度地減少 eBird 使用者和審查員的低效率。
未來可能的增強功能可能包括按高程篩選功能。這將大幅減少藍嶺山脈（Blue Ridge Mountains）等地區的假旗，許多鳥類在高處繁殖，但不在附近的山谷繁殖。比拉夫斯基說：「儘管深眼的 Juncos 會在天際線大道上繁殖，但在夏天，它們在過濾區的 99 百分之一很少見。」因此，當鳥類觀察者插入準確的觀測時，他們的觀測會被 eBird 標記。「這樣的高程問題對觀察者和審查者都增加了不必要的努力，因此我們的目標是盡可能減少這些問題。」
「我的目標是持續改善，」比拉夫斯基說。儘管他不願意承認過濾器「可能永遠不會完美」，但縣和城市層級的自定義將是革命性的一切。然而，對於鳥類而言，他說人造的邊界將在大多數情況下保持任意。「根據特定的棲息地創建過濾器將是很棒的。」儘管他對這樣的項目的可行性懷疑 —— 棲息地如此分散，以至於這種規模的微層級改善可能不可能 —— Bielawski 儘管聲稱，他計劃「盡可能地將我們交付」。
Peele 博士還希望有一天將繁殖代碼過濾器構建到標準 eBird 審查系統中。目前，每年冬天都會在 eBird 系統之外進行一層密集的 Atlas 數據審查。在阿特拉斯區域協調員兼列治文大學教授劉易斯·巴尼特博士的幫助下，我們開發了用於具體檢視繁殖數據的代碼。」此代碼標記 eBird 記錄是否存在潛在的繁殖代碼錯誤，然後在淡季進行手查看。這個年度過程包括數千個記錄，是 Atlas 的第二線數據質量控制。
〜埃里克·華萊士，VABBA 2 通信