Disk Detective Häufig gestellte Fragen

Wir sind stolz, euch heute die Antworten auf eure häufig gestellten Fragen zu Disk Detective (Frequently Asked Questions, FAQ) vorzustellen. Besonderer Dank gebührt Glenn, Katharina, Lily, Fer, Phillip, Maxim, Hugo, Doug, Michi, Ted und dem Rest der Gruppe der fortgeschrittenen Benutzer (Advanced User Group) für die Hilfe bei der Zusammenstellung (und für diese Übersetzung Katharina!). Here is the FAQ in English. Aquí está el FAQ en español.

“Die Frage ist nicht ob, sondern wie. Das Spiel hat begonnen.” – Sherlock Holmes

1. Wie entscheidet man, ob ein Objekt ein guter Kandidat ist?

Ein Objekt ist ein guter Kandidat, wenn es in den DSS-/Sloan- und 2MASS-Bildern rund erscheint, keine Anzeichen für mehrere Objekte im roten Kreis zeigt, im Fadenkreuz bleibt und nicht in den WISE-Bildern aus dem Kreis herausragt. Natürlich wusstest Du das schon durch das Lesen der Buttons – aber hier gibt es (unten) einige weitere Details dazu, was diese Buttons bedeuten.

2. Was ist die Grenze für “rund”?

Ein guter Kandidat macht einen runden Eindruck, während man die Bilder durchsieht, aber die Form kann in einigen Einzelbildern verzerrt aussehen. Wenn er hell ist, könnte er “sternenähnlich” aussehen und in den Bildern bei kurzer Wellenlänge von vier Spitzen umgeben sein. Sehen wir uns einige Beispiele an.

Hier ist ein Beispiel eines guten Kandidaten, bei dem die Form verzerrt wirkt. Entscheidend ist, dass die Form in unterschiedlichen Wellenlängen auf unterschiedliche Arten verzerrt ist. Das DSS2-Bild ist zum Beispiel verzerrt, sogar verpixelt. Aber im Feld sind auch andere Sterne und man kann sehen, dass sie alle ein wenig auf dieselbe Art verzerrt aussehen. Das sagt Dir, dass es ein kleines Problem mit der Optik gab, als das Bild aufgenommen wurde; nicht das Objekt selbst hat eine verzerrte Form.

Dieser helle Stern ist ein guter Kandidat, auch wenn das DSS2-Blue-Bild (oben) vier Beugungsspitzen zeigt.

Das hier ist ein sehr heller Stern, der ein guter Kandidat ist. Die meisten Objekte, die Du in Disk Detective sehen wirst, sind viel lichtschwächer als dieser! Bei kürzeren Wellenlängen (DSS Blue, Red und Infrarot) erscheint der Stern als große Scheibe mit einem Kreuz aus vier Spitzen. Diese Spitzen sind Sternenlicht, das an der Abstützung des Sekundärspiegels gebeugt wurde. Sie haben nichts damit zu tun, wie der Stern tatsächlich aussieht.

Hier ist ein weiterer guter Kandidat. Du wirst bemerken, dass die Form in einigen Wellenlängen verzerrt wirkt. Das DSS-IR-Bild sieht zum Beispiel ein wenig quadratisch aus – das passiert mit den Beugungsspitzen bei etwas lichtschwächeren Objekten; sie erscheinen nicht als Kreuz, sondern nur als Verzerrung des Bildes. Das 2MASS-K-Bild wirkt länglich. Im WISE-1-Bild wölbt sich das Objekt nach links unten. Aber alle diese Verzerrungen sind in unterschiedlichen Wellenlängen verschieden – also zählt keine davon! Du kannst nur davon ausgehen, dass Du ein echtes astronomisches Phänomen beobachtest (im Unterschied zu einem Problem mit dem Teleskop), wenn Du es in zwei Wellenlängen siehst.

Sehen wir uns als Kontrast dazu dieses Objekt an, das KEIN guter Kandidat ist. Die Form ist von links nach rechts gestreckt und obwohl die Form sich ein wenig von Bild zu Bild verändert, kannst Du erkennen, dass sie in die gleiche Richtung länglich bleibt (außer in einigen Wellenlängen).

3.Wann sagt man, dass “mehrere Objekte im roten Kreis” sind?

Sehen wir uns einige Beispiele an. Ich zähle mindestens drei Hintergrundobjekte innerhalb des roten Kreises bei diesem Studienobjekt (neben dem Objekt in der Mitte). Diese anderen Objekte könnten das SED des Objekts kontaminieren, für das wir uns wirklich interessieren, nämlich das in der Mitte des Kreises.

Bei diesem Studienobjekt ist ein Objekt am Rand des roten Kreises und streut Licht in den roten Kreis hinein. Das zählt! Du müsstest hier auf “Mehrere Objekte im roten Kreis” klicken.

Denk einfach daran, dass ein Hintergrundobjekt nur zählt, wenn Du es in zwei Wellenlängen sehen kannst. Hier ist ein Beispiel. Das DSS2-Bild dieses Studienobjekts zeigt eindeutig einige Hintergrundobjekte im Inneren des roten Kreises. Ich sehe Hintergrundobjekte bei ein Uhr, vier Uhr, sieben Uhr und 10 Uhr (wenn der rote Kreis ein Zifferblatt wäre). Wenn Du jetzt denkst, dass irgendeines dieser Hintergrundobjekte in einem weiteren Bild auftaucht, würdest Du es als “Mehrere Objekte im roten Kreis” markieren, nicht als “Keine der obigen Antworten/guter Kandidat”. Tatsächlich kann ich, wenn ich die Helligkeit auf meinem Monitor ganz aufdrehe, gerade noch das Objekt auf sieben Uhr auch im DSS-Red-Bild sehen, also würde ich das als “Mehrere Objekte im roten Kreis” markieren. (Du könntest anderer Meinung sein.)

4. Wie weiß man, ob ein Objekt “aus dem Kreis herausragt”?

Ein Objekt ragt aus dem roten Kreis heraus, wenn es eindeutig eine Struktur hat, die sich über den roten Kreis hinaus erstreckt. Ein schwacher, feiner Lichthof (Halo), der sich über den roten Kreis hinaus erstreckt, ist ok. Schauen wir uns einige Beispiele an.

Dieses Objekt hat ganz klar eine Struktur, die sich über den roten Kreis hinaus erstreckt. Es sieht aus, als sitze es in einer Wolke – und es könnte sich tatsächlich in einer Wolke aus interstellarem Staub befinden. Unsere Galaxis ist voller interstellarem Staub, der nicht Teil der Staubscheiben ist, nach denen wir suchen. Wir sehen auf Disk Detective oft Objekte, die aus einem ansonsten staubfreien Stern bestehen, der nur zufällig vor (oder hinter) einem unverbundenen Klecks aus interstellarem Staub ist.

Hier ist ein weiteres Beispiel (rechts), das über den roten Kreis hinausragt, ein wenig feiner. Siehst Du den schwachen Wisch von Blau, der das Objekt im roten Kreis mit dem Objekt in der unteren linken Ecke verbindet? Das ist schlecht. Es ist ein Zeichen dafür, dass das SED durch Licht von diesem Objekt in der unteren linken Ecke verunreinigt wird. Manchmal muss man die Augen zusammenkneifen und die Helligkeit des Monitors maximal aufdrehen, um diese Objekte zu sehen.

5. Wie sehen Artefakte aus, und wo kann ich Beispiele dafür finden?

DSS-Bilder sind von gescannten Fotoplatten aus Glas. Verunreinigungen wie Staub oder Kratzer können dazu führen, dass manche DSS-Bilder seltsame Objekte enthalten. Beispiele solcher Artefakte kannst Du hier in dieser Diskussion finden. Auf manchen Bildern kannst Du sogar Spuren sehen, auf denen ein Flugzeug während der Beobachtung darüber geflogen ist. Hier sind einige Beispiele dafür.

6. Es gibt keinen “Zurück”-Knopf. Was passiert, wenn ich einen Fehler gemacht habe?

Es ist in Ordnung, wenn Du ab und zu einen Fehler machst. Jedes Bild wird von mehreren Disk Detectives angeschaut werden, bevor das endgültige Ergebnis veröffentlicht wird. Dieser Prozess führt im Allgemeinen zu Ergebnissen, die bemerkenswert frei von Fehlern und Voreingenommenheit sind – viel mehr, als wenn ein einzelner Wissenschaftler die Daten alleine untersucht. Also mach Deinen Weg und versuche es erneut!

Hier ist ein interessantes Beispiel (auf Englisch), wie ein anderes Zooniverse-Projekt (Galaxy Zoo) die Klassifikationsdaten dazu benutzte, um die menschliche Voreingenommenheit zu kalibrieren und zu entfernen, die ansonsten vielleicht unentdeckt geblieben wäre.

7. Wo kann ich Beispiele für die häufigsten SEDs finden?

Hier ist ein Blog-Post mit Beispielen für einige der häufigsten Arten von SEDs (auf Englisch).

8. Wo kann ich mehr Informationen über das Objekt finden, das ich klassifiziere, vom “Bild” abgesehen?

Um mehr Informationen über das Objekt zu erhalten, das Du gerade betrachtest, schau Dir die “Talk”-Seite an. Hier findest Du das “Spectral Energy Distribution”-Diagramm (SED) des Objekts und einen Link zu einer Informationsseite über das Objekt in einer Datenbank namens “SIMBAD”. Du kannst auch versuchen, Deine Lieblingsobjekte auf der BANYAN-II-Seite einzugeben. Hier findest Du mehr Informationen über jedes dieser Hilfsmittel.

Ich schlage Dir vor, dass Du mit der “Talk”-Seite des Objekts anfängst. Um auf die “Talk”-Seite eines Objekts zu gelangen, klicke auf das “Talk”-Symbol.

Auf der Talk-Seite findest Du das SED des Objekts und einen Link zu SIMBAD. Das SED sagt Dir, woher die Energie in Abhängigkeit von der Wellenlänge kommt; es ist ein wichtiges Hilfsmittel, um Scheiben zu erkennen und zu klassifizieren. Hier findest Du eine grundlegende Einführung in SEDs (auf Englisch). Und hier sind einige Beispiele für gängige SEDs, die Du auf Disk Detective sehen wirst (auf Englisch).

SIMBAD (“Set of Identifications, Measurements, and Bibliography for Astronomical Data”, also “Satz aus Identifikationen, Messwerten und Bibliografie für astronomische Daten”) ist eine große Datenbank für astronomische Objekte; Du wirst etwa für die Hälfte der Objekte auf Disk Detective Einträge in SIMBAD finden. Hier findest Du mehr Informationen über SIMBAD (auf Englisch).

Wenn Du mehr über ein Objekt erfahren möchtest und es nicht in SIMBAD findest (SIMBAD gibt als Ergebnis ein “No Astronomical Object Found” oder “NoAO” aus, also “kein astronomisches Objekt gefunden”), versuche es mit einer anderen Datenbank namens “VizieR”. Gib bei VizieR einfach die Koordinaten ein, die auf der SIMBAD-Seite mit “No Astronomical Object Found” erscheinen und lege den Suchradius auf etwa 2 Bogensekunden (2 arcseconds).

Beachte aber, dass VizieR viele verschiedene Datenbanken gleichzeitig abfragt und überflüssige oder sogar sich widersprechende Informationen anzeigen kann! Wenn Du widersprüchliche Informationen auf VizieR siehst, überprüfe die Daten der Quellenangaben – es ist im Allgemeinen besser, der neuesten Quellenangabe zu vertrauen. Beachte auch, wenn sich im Suchradius mehrere Objekte befinden (die Standardeinstellung ist 10 Bogensekunden, “10 arcsec”), dass sie alle auch in der Ergebnisliste auftauchen werden. Du musst also aufpassen, dass Du Dir das richtige Objekt ansiehst.

VizieR enthält jede Menge Informationen, die wir brauchen, um unsere Folgebeobachtungen zu planen: die V-Magnitude, die J-Magnitude, den Spektraltyp und die Variabilität im V-Beobachtungsband. Wenn Du also einen guten Kandidaten findest, wäre es hilfreich, diese Informationen aus VizieR zu besorgen und in einem Kommentar auf Talk zu erwähnen. Denk daran, wie ein guter Wissenschaftler eine Quellenangabe und Fehlerbalken anzugeben!

BANYAN II ist ein weiteres hilfreiches und kostenloses Online-Werkzeug, das sich nicht auf der Talk-Seite findet. BANYAN II sagt Dir, ob ein Stern wahrscheinlich Bestandteil von einer von mehreren möglichen bekannten Gruppen junger Sterne ist. Das ist wichtig, denn wenn er Bestandteil einer dieser Gruppen ist, gibt uns das eine gute Schätzung für das Alter des Sterns – und das sagt uns, dass der Stern ziemlich jung ist (weniger als 100 Millionen Jahre alt). Wenn der Stern jung ist, heißt das, dass die Planeten, die ihn umkreisen, jung – und heiß – sind und deswegen einfach abzubilden! Wenn BANYAN II Dir also sagt, dass der Stern zu einer dieser Gruppen gehört, wird er wahrscheinlich ein gutes Ziel für die Suche nach Planeten sein.

Wenn der Stern in SIMBAD aufgeführt ist, musst Du einfach nur den Namen des Sterns in BANYAN II eingeben. Klicke auf “RESOLVE” und dann auf “SUBMIT” und BANYAN II gibt Dir eine Antwort in Form einer Liste von Prozentwerten aus.

Wenn ich zum Beispiel “Bet Pic” (also Beta Pictoris) eingebe, erhalte ich etwa dieses Ergebnis:

Mit anderen Worten: der Stern Beta Pictoris ist mit 99,87% Wahrscheinlichkeit ein Mitglied des Beta-Pictoris-Bewegungshaufens. Keine große Überraschung.

Wenn ich allerdings Gam Pic eingebe, erhalte ich dieses Ergebnis:

Mit anderen Worten: Gamma Pictoris ist mit 100% Wahrscheinlichkeit ein “field star”. Das ist ein Stern, der zu keiner Gruppe und keinem Sternhaufen gehört. Beta Pictoris wird natürlich von einem gut bekannten direkt abgebildeten Planeten umkreist. Gamma Pictoris dagegen nicht.

Wenn der Stern nicht in SIMBAD ist, ist etwas mehr Aufwand notwendig. Du musst dann die Angaben zu RA, Dec, Eigenbewegung (proper motion) usw. selbst eingeben. Du kannst diese Angaben aus VizieR bekommen.

Wenn das Ergebnis in BANYAN II darauf hindeutet, dass ein Stern aus Disk Detective mit mehr als 80% Wahrscheinlichkeit ein Mitglied von einer dieser Gruppen ist (außer “field star”), möchten wir das gerne wissen. Denk daran, einen Kommentar dazu auf der Talk-Seite zu hinterlassen!

9. Warum gibt es mehr Bilder eines Objekts als Kurvenpunkte im SED?

Die Kurvenpunkte im SED zeigen, wie hell das Objekt in Abhängigkeit vom Wellenbereich ist – diese Art Daten wird “Fotometrie” oder Lichtstärkemessung genannt. Die Fotometrie für die meisten Disk-Detective-Objekte ist im nahen Infrarotbereich und mittleren Infrarotbereich ziemlich zuverlässig. Diese Fotometriedaten stammen aus den 2MASS- und WISE-Datensätzen; das siehst Du im SED auf der Talk-Seite. Die Fotometrie für kürzere (“optische”) Wellenlängen hat dagegen eher durchwachsene Qualität, also haben wir sie vorerst aus den SEDs auf der Disk-Detective-Webseite herausgelassen.

Wir werden aber die optische Fotometrie in die SEDs der von uns entdeckten Scheiben integrieren müssen, um bessere Modelle zu erstellen. (Das wäre übrigens ein gutes Projekt nebenbei, wenn jemand Interesse hat!)

10. Wie lege ich eine Sammlung meiner Lieblingsobjekte an?

Nachdem Du die Bildserie auf der Hauptseite durchgesehen hast, klicke auf das “Talk”-Symbol neben dem Stern-Symbol. Das bringt Dich zur Talk-Seite. Oben links siehst Du “collect” (Sammeln), klick darauf, um ein Objekt einer Sammlung hinzuzufügen. Du kannst dann wählen, ob Du es einer Sammlung namens “Favorites” (Favoriten) hinzufügst, oder Du kannst eine neue Sammlung anlegen (durch Klick auf “Start a New Collection”).

11. Warum kann ich in den Disk-Detective-Bildern keine Planeten sehen?

In diesem Blog-Post findest Du die Erklärung (auf Englisch).

12. Warum sind DSS-Bilder so verpixelt? Warum gibt es kein DSS2-Bild?

Manchmal sehen Bilder aus der Digitized Sky Survey (DSS) so verpixelt wie ein billiges Videospiel aus den 1980er Jahren aus. Das sieht zum Beispiel so aus (siehe auch das Bild rechts). Das passiert, wenn es kein helles Objekt im Feld gibt und nur das Rauschen des Detektors zu sehen ist. Das kann passieren, wenn das Objekt, das wir betrachten, entweder kalt ist oder hinter einer Staubwolke liegt (z.B. wenn es sich in der Ebene der Milchstraße befindet). Es sollte aber trotzdem in den Bildern mit längerer Wellenlänge auftauchen. Mehr Informationen über Abweichungen in der DSS findest Du auf dieser DSS-Webseite (auf Englisch).

13. Wie groß sind die Bilder, die wir auf Disk Detective sehen?

In der Astronomie messen wir die Größe von Objekten am Himmel in Bogensekunden und manchmal in Bogenminuten. Wenn Du uneingeschränkt gut siehst, heißt das, dass Du Buchstaben lesen kannst, die fünf Bogenminuten hoch sind, was 300 Bogensekunden entspricht. Hier ist ein Wikipedia-Artikel mit mehr Informationen über diese kleinen Winkeleinheiten.

Die Bilder auf Disk Detective haben eine Länge von einer Bogenminute (60 Bogensekunden). Der rote Kreis misst 10,5 Bogensekunden und das Kreuz 2,1 Bogensekunden. Jemand müsste eine zwanzigfach bessere Sehkraft als der Durchschnitt haben, um ein Objekt mit der Größe des roten Kreises zu sehen.

14. Warum scheinen die meisten Bilder in längeren Wellenlängen größer zu werden?

Hier beantwortet ein Blog-Post diese Frage (auf Englisch).

15. Manche Objekte sind in den blauen Bildern deutlich größer als im nahen Infrarotbereich. Deutet das darauf hin, dass sie wahrscheinlich eher Nebel oder Galaxien anstatt Sterne sind? Wie sollten wir mit ihnen umgehen?

Manche Objekte werden in den blauen Bildern viel größer aussehen, weil sie in diesen Wellenlängen heller sind und den Detektor (oder die Fotoplatte) sättigen. Wenn das passiert, gelangen die mittigen Pixel im Bild ans Limit und das Objekt beginnt viel größer auszusehen, als wenn der Detektor sich in linearer Weise verhalten würde. Wie schon bei der Antwort zur häufig gestellten Frage 2. (“Was ist die Grenze für ‘rund’?”) können diese Objekte auch Beugungsspitzen und anders verzerrte Formen zeigen.

Das ist alles ok und sollte Dich nicht davon abbringen, etwas als “guten Kandidaten” zu klassifizieren! Die meisten Objekte, die so gesättigt sind, sind Sterne und sind manchmal die besten Objekte für weitere Nachverfolgung, weil sie lichtstark sind.

16. Wie trete ich der Gruppe der fortgeschrittenen Benutzer (Advanced User Group) bei?

Wenn Du mehr als 300 Klassifikationen bei Disk Detective gemacht hast und bereit bist, Dich mehr zu engagieren, schicke eine E-Mail an diskdetectives@gmail.com und frage danach, der “Advanced User Group” beizutreten. Wir würden uns sehr freuen, Dich zu begrüßen!

Hoy nos sentimos orgullosos de presentarles las respuestas a sus Preguntas más Frecuentes (FAQ) sobre Disk Detective. Agradecimientos especiales a Glenn, Katharina, Lily, Fer, Phillip, Maxim, Hugo, Doug, Michi, Ted y al resto del grupo de usuarios avanzados por su colaboración (y Hugo de esta traducción!).  If you prefer, here’s the FAQ in English.

“La pregunta no es tanto si es posible sino cómo. El juego está en marcha” – Sherlock Homes

1. ¿Cómo puedes determinar si un objeto es un buen candidato? 

Un objeto es un buen candidato si parece redondo en las imágenes de DSS/Sloan y 2MASS, no muestra ningún señal de contener múltiples objetos dentro del círculo rojo, se mantiene en la cruz, y no aparece extendido fuera del círculo en las imágenes WISE. Por supuesto, esto es algo que ya sabías al leer los botones, pero a continuación veremos algunos detalles más acerca de lo que significan.

2. ¿Cuál es el límite para “redondo”?

Consideramos “buen candidato” a aquel objeto que se ve redondo en todas las diapositivas, si bien en alguna de ellas la forma puede estar un poco distorsionada. Si es muy brillante puede tener “forma de estrella”, rodeado de cuatro picos en las imágenes de longitudes de onda más cortas. Veamos algunos ejemplos.

Esta estrella brillante es un buen candidato , aunque su DSS 2 azul con la imagen (arriba) tiene cuatro “picos de difracción”.

Aquí tenemos un ejemplo de un buen candidato en donde la forma luce distorsionada. La clave es que a diferentes frecuencias se ve distorsionada de diferentes formas, como podemos apreciar en la imagen DSS 2. Se encuentra distorsionada, incluso pixelada. Pero hay otras estrellas en el campo, y puedes ver como todas sus imágenes lucen igual de distorsionadas. Eso te dice que hubo algún pequeño problema con la óptica cuando la imagen fue tomada, no es que el objeto en sí esté distorsionado.

A la derecha vemos la imagen de una estrella muy brillante que es un buen candidato. ¡Pero atención que la mayoría de los objetos que verás en Disk Detective son mucho más débiles! En longitudes de ondas más cortas (DSS Blue, Red e IR / DSS Azul, Rojo o Infrarrojo), la estrella aparece como un gran disco con cuatro picos. Esos picos son luz estelar difractada alrededor de los montantes que sostienen al espejo secundario en su lugar. No tienen nada que ver con el aspecto real de la estrella.

De nuevo, aquí tenemos otro buen candidato. Notarás que la forma se ve distorsionada en varias de las longitudes de onda. Por ejemplo, la imagen DSS IR luce un poco cuadrada –eso es lo que le sucede a esos picos de difracción en objetos ligeramente más débiles; en vez de aparecer como cruces simplemente se ven como una distorsión en la forma de la imagen. La imagen 2MASS K se ve estirada. La imagen WISE 1 se abulta hacia la esquina inferior izquierda. Pero todas estas distorsiones se ven diferentes en las distintas frecuencias– ¡así que ninguna cuenta! Solamente puedes confiar en que estás observando un auténtico fenómeno astronómico (a diferencia de un problema con el telescopio) si puedes apreciarlo en al menos dos frecuencias.

En contraste, miremos a este objeto, que NO es un buen candidato. La forma es estirada, de izquierda a derecha, y aunque la forma cambia un poco de frecuencia a frecuencia, puedes observar que sigue viéndose estirado hacia la misma dirección (excepto en unos pocos casos).

3. ¿Cuando decimos que hay “múltiples objetos en el círculo rojo”?

Miremos algunos ejemplos. En este caso puedo ver al menos tres objetos en el fondo dentro del círculo rojo (además del objeto central). Los mismos podrían estar contaminando el SED del objeto que realmente nos interesa, que es el que está en el centro del círculo.

En este otro caso tenemos un objeto justo en el borde del círculo rojo, filtrando luz dentro del círculo rojo. ¡Eso cuenta! Tienes que elegir “múltiples objetos dentro del círculo rojo” en este caso.

Solo recuerda que un objeto en el segundo plano solamente cuenta cuando puedes verlo en al menos dos frecuencias. Aquí tenemos un ejemplo. Claramente la imagen DSS2 de este caso muestra algunos objetos en el fondo del círculo. Vemos objetos en el fondo a las una, cuatro, siete y diez en punto (piensa en esto como si consideráramos al círculo rojo como la cara de un reloj). Ahora, si piensas que cualquiera de estos objetos aparece en una segunda imagen, tendrías que marcar esto como “múltiples objetos en el círculo rojo” y no “ninguno de las anteriores/buen candidato”. Así es, e incluso si pruebo de ajustar mi monitor al máximo, aun así apenas alcanzo a ver el objeto que está a las siete en punto en la imagen DSS Red, lo cual me dice “múltiples objetos dentro del círculo rojo” (aunque podrías no estar de acuerdo).

4. ¿Cómo sabemos si un objeto se encuentra “extendido fuera del círculo”?

Si el objeto posee una estructura que claramente se extiende más allá del círculo rojo decimos que se encuentra extendido. Por otro lado, una aureola débil y redondeada que puede extenderse fuera del círculo no representa problema. Veamos ahora algunos ejemplos.

Este objeto claramente posee una estructura que se extiende más allá del círculo. Parece que está situado en una nube, y ciertamente podría encontrase en una nube de polvo interestelar. Nuestra galaxia está llena de polvo interestelar que no forma parte de los discos que estamos buscando. En Disk Detective a menudo veremos objetos que consisten en estrellas libres de polvo que por casualidad se encuentran adelante (o detrás) de una nube de polvo interestelar.

Aquí tenemos otro (a la derecha) que se ve extendido, pero de forma más sutil. ¿Puedes notar la suave pincelada de azul que conecta el objeto dentro del círculo rojo con el que se encuentra en la esquina inferior derecha? Eso es malo. Nos indica que el SED se encuentra contaminado por la luz de ese otro objeto. A veces incluso tendrás que esforzarte o ajustar el brillo de tu pantalla para verlos.

5. ¿Cómo se ve un artefacto en la imagen y cómo puedo encontrar ejemplos?

Las imágenes DSS provienen de placas fotográficas de vidrio. Impurezas como polvo y rayones pueden causar que algunas imágenes DSS contengan objetos extraños. Puedes encontrar ejemplos de estos artefactos en ésta discusión. En algunas imágenes incluso podrás ver el rastro de un avión que sobrevoló en el momento de la observación. Aquí hay algunas muestras.

6. No existe la opción de “reintentar”. ¿Qué sucede si cometo un error?

No tienes que preocuparte si cometes un error de vez en cuando. Cada imagen va a ser revisada por muchos detectives antes de que los resultados finales sean publicados. El proceso generalmente produce resultados notoriamente libre de errores y parcialidades, mucho mejor que cuando un solo científico analiza la información por su cuenta. ¡Así que relájate y sigue adelante!

Aquí podemos ver un ejemplo interesante de cómo otro proyecto de Zooniverse (Galaxy Zoo) utilizó la información de sus clasificaciones para calibrar y eliminar cualquier sesgo humano que de lo contrario podría haber pasado desapercibido.

7. ¿Dónde puedo ver ejemplos de los SED más comunes?

Aquí tenemos un post con algunos de los tipos más comunes de SED.

8. ¿En dónde puedo encontrar más información acerca del objeto que estoy clasificando aparte de revisar las “imágenes”?

Para encontrar más información acerca del objeto que estás observando, ingresa a la página de Talk, ahí encontrarás el gráfico de distribución espectral de energía (SED) y un enlace a la página de información acerca del objeto en una base de datos llamada “SIMBAD”. También puedes intentar cargar tus objetos favoritos en la herramienta BAYAN II. A continuación expondremos un poco de información acerca de estas herramientas.

Te sugiero que comiences ingresando a la página de Talk del objeto. Para llegar ahí, simplemente haz clic en el icono de Talk. Una vez dentro, encontrarás el SED del objeto y un enlace a SIMBAD. El SED nos dice la salida de energía en función de la longitud de onda; es una herramienta importante para reconocer y clasificar discos. Aquí puedes leer una introducción básica para los SED. Y aquí puedes ver algunos ejemplos de los SED más comunes que encontrarás en Disk Detective.

SIMBAD (Set of Measurements, Identifications and Bibliography for Astronomical Data / Compendio de Medidas, Identificaciones y Bibliografía para Datos Astronómicos) es una enorme base de datos sobre objetos astronómicos; verás que alrededor de la mitad de los objetos en Disk Detective tienen entradas en SIMBAD. Aquí puedes encontrar más información sobre SIMBAD.

Si quieres averiguar más acerca de un objeto y no se encuentra en SIMBAD (SIMBAD te devuelve un mensaje de “No Astronomical Object Found / No se encontró ningún objeto astronómico” o “noAO”), intenta con otra base de datos, llamada “VizieR”. Simplemente ingresa en VizieR las coordenadas que aparecen en la página de “noAO” de SIMBAD y ajusta el radio de búsqueda a 2 arcosegundos.

¡Pero atención, VizieR consulta muchas bases de datos simultáneamente y puede devolver información redundante e incluso contradictoria! Cuando encuentras información contradictoria en VizieR, revisa las fechas de las referencias ya que por lo general lo mejor es confiar en la referencia más reciente. Además, notarás que si existen múltiples objetos en el radio de búsqueda (que por defecto es 10 arcosegundos) también aparecerán en el resultado de la consulta. Así que tendrás que revisar que estás observando el objeto correcto.

VizieR contiene mucha información necesaria para planear nuestros seguimientos: la magnitud V, J, la clase espectral y la variabilidad en la banda V. Así que si encuentras un buen candidato, podría ser útil extraer esa información de VizieR y mencionarla en los comentarios de Talk. ¡Asegúrate de incluir una referencia y márgenes de error, como un buen científico!

BANYAN II es otra práctica herramienta gratuita en línea que no está en la página de Talk. BANYAN II nos dice si una estrella tiene posibilidades de pertenecer a alguno de los varios cúmulos conocidos de estrellas jóvenes. Esto es importante porque si forma parte de uno de estos cúmulos, eso nos da una buena estimación de la edad de la estrella y también que la estrella es muy joven (menos de 100 millones de años de edad). ¡Si es joven significa que los planetas que la orbiten también son jóvenes, calientes y fáciles de visualizar! Así que si BANYAN II nos señala que la estrella pertenece a uno de estos cúmulos, probablemente es un buen blanco para la búsqueda de planetas.

Si la estrella está en SIMBAD, todo lo que tienes que hacer es ingresar el nombre de la estrella en BANYAN II. Clic en RESOLVE/RESOLVER y luego en SUBMIT/ENVIAR y BANYAN nos dará un respuesta en la forma de una lista de porcentajes.

Por ejemplo, si cargo Bet Pic (Beta Pictoris), obtengo algo como esto:

PPV_TWA              PPV_BPIC              PPV_TUC                PPV_COL

0.00        99.87     0.00        0.00

PPV_CAR                PPV_ARG               PPV_ABD               PPV_FLD

0.00        0.00        0.00        0.13

En otras palabras, la estrella Beta Pictoris tiene un 99.78% de probabilidades de ser un miembro del cúmulo o grupo móvil Beta Pictoris. No precisamente una gran sorpresa.

Sin embargo, si ingreso Gam Pic, obtenemos esto:

PPV_TWA              PPV_BPIC              PPV_TUC                PPV_COL

0.00        0.00        0.00        0.00

PPV_CAR                PPV_ARG               PPV_ABD               PPV_FLD

0.00        0.00        0.00        100.00

En otras palabras, Gamma Pictoris tiene 100% de probabilidades de ser una “estrella de campo”. Una estrella de campo es aquella que no se encuentra asociada con ningún cúmulo o clúster. Beta Pictoris, como lo estabas imaginando, tiene planeta bien conocido a su alrededor que ya ha sido visualizado directamente. Gamma Pictoris no tiene ninguno.

Si una estrella no está en SIMBAD necesita un poco más de trabajo. Necesitas ingresar la RA, Dec, movimiento propio, y demás parámetros por tu cuenta. Puedes obtener esa información en VizieR.

Si BANYAN nos dice que una estrella en Disk Detective tiene más del 80% de probabilidades de ser miembro de cualquiera de estos grupos (que no sea estrella de campo), queremos saberlo. ¡No olvides comentarlo en la página de Talk!

9. ¿Por qué hay más imágenes del objeto que trazas en el SED?

Las trazas en el SED muestra que tan brillante es un objeto es función de la longitud de onda, este tipo de datos es lo que llamamos “fotometría”. En Disk Detective la fotometría en el infrarrojo cercano y medio resulta muy confiable para la mayoría de los objetos. Esta fotometría proviene de los datos de 2MASS y WISE; y eso es lo que puedes ver en el SED de la página de Talk. Desafortunadamente, la fotometría en longitudes (visuales) de onda más cortas, es de calidad irregular, así que por el momento han sido dejados fuera de los SED que ves en nuestra página.

Sin embargo, necesitaremos incorporar fotometría óptica en los SED de los discos que descubramos para ayudarnos a construir mejores modelos (¡Lo cual podría ser un muy buen proyecto extra si alguien está interesado!)

10. ¿Cómo armo una colección de mis objetos favoritos?

Después de revisar el flipbook en la página principal, haz clic en el icono de “Talk” que se encuentra cerca del icono con forma de “estrella” y te llevará a la página de Talk. En la esquina superior izquierda verás el icono de “Collect/Recolectar”, haz clic para agregar un objeto a una colección y podrás agregarlo a una colección llamada “Favoritos” o puedes elegir “Start a New Collection / Crear una nueva colección”.

11. ¿Por qué no puedo ver planetas en las imágenes de Disk Detective?

Aquí puedes ver un post con la explicación.

12. ¿Por qué las imágenes de DSS se ven tan pixeladas? ¿Por qué no hay imágenes de DSS2?

En ocasiones las imágenes de la Digitized Sky Survey (DSS, o Reconocimiento Digital del Cielo), pueden tener el aspecto de un viejo videojuego de los ochenta. Aquí tenemos un ejemplo (que también podemos ver a la derecha). Eso sucede cuando no hay ningún objeto brillante en el campo visual y todo lo que ves es el ruido captado por el detector. Eso puedo suceder cuando el objeto que estamos observando es frío o se encuentra detrás de una nube de polvo (por ejemplo cuando se encuentra en el plano de la Vía Láctea). Aún así será visible en longitudes de onda más largas. Para ver más información acerca de anomalías en DSS, visita éste sitio.

13. ¿Qué tan grandes son las imágenes de Disk Detective?

En astronomía, medimos el tamaño de los objetos en el cielo utilizando arcosegundos y a veces minutos de arco. Si tienes una visión de 20/20 significa que puede ver letras que tienen 5 minutos de arco de altura, lo que corresponde a 300 segundos de arco. Aquí está un artículo de Wikipedia con más información sobre estas pequeñas unidades angulares.

Las imágenes en los flipbook de Disk Detective son de 1 minuto de arco (60 segundos de arco). El círculo rojo es de 10.5 segundos de arco, y la cruz mide 2.1 segundos de arco. Un super humano con una visión lo suficientemente buena como para distinguir un objeto del tamaño del círculo rojo tendría una visión superior a 20/1.

14. ¿Por qué la mayoría de las imágenes parecen crecer en longitudes de onda más largas?

Aquí puedes ver un post que responde esta pregunta.

15. Algunos objetos son notoriamente más grandes en las imágenes azules que en el infrarrojo cercano. ¿Esto nos está indicando que probablemente se traten de nébulas o galaxias en vez de estrellas? ¿Qué hago con estos casos?

Algunos objetos se verán muchos más grandes en las imágenes azules debido a que son más brillantes en esas longitudes de onda y están saturando el detector (o placa fotográfica). Cuando esto sucede, los pixeles centrales en la imagen se maximizan, y el objeto empieza a dar la impresión de ser mucho más grande de lo que sería si el detector se estuviera comportando de una forma lineal. Y como señalamos en la pregunta 2 del FAQ, estos objetos pueden mostrar picos de difracción y otras distorsiones en sus formas.

¡Todo esto está bien y no tendría que disuadirte de clasificar un objeto como “buen candidato”! La mayoría de los objetos que se saturan así son estrellas, y a veces son los mejores objetos para realizar seguimientos posteriores justamente debido a su brillo.

16. ¿Cómo puedo unirme al Grupo de Usuarios Avanzados?

Si has hecho más de 300 clasificaciones en Disk Detective y estás ansioso por involucrarte todavía más, envía un correo a diskdetectives@gmail.com y pide unirte al grupo de usuarios avanzados. ¡Nos encantaría contar contigo!

We are proud to reveal today the answers to your Frequently Asked Questions (FAQ) about Disk Detective. Special thanks to Glenn, Katharina, Lily, Fer, Phillip, Maxim, Hugo, Doug, Michi, Ted and the rest of the advanced user group for helping put this together.

“The question is not if but how. The game’s afoot.”  –Sherlock Holmes

1. How do you determine an object is a good candidate?

An object is a good candidate if it appears round in the DSS/Sloan and 2MASS images, shows no sign of multiple objects in the red circle, stays on the crosshairs, and is not extended beyond the circle in the WISE images. Of course you already knew that by reading the buttons—but here’s some more detail (below) about what those buttons mean.

2. What is the “round” threshold?

A good candidate gives the impression of being round as you look through the flipbook, but the shape can look distorted in some of the frames. If it’s bright it might look “starlike”, surrounded by four spikes in the short wavelength images. Let’s look at a few examples.

Here’s an example of a good candidate where the shape looks distorted. The key is that the shape is distorted in different ways in different bands. Look at the DSS 2 image, for example. It’s distorted, even pixellated. But there are other stars in the field, and you can see that their images all look a bit distorted in the same way. That tells you there was a slight problem with the optics when this image was taken; it’s not that the object itself has a distorted shape.

This bright star is a good candidate, even though its DSS 2 Blue image (above) has four “diffraction spikes”.

Here’s a very bright star that’s a good candidate (show at right). Most of the objects you’ll see in Disk Detective are much fainter than this! At shorter wavelengths (DSS Blue, Red and IR), the star appears as a large disk with a cross of four spikes. Those spikes are starlight diffracted around the struts that hold the secondary mirror in place. They have nothing to do with what the star actually looks like.

Here’s another good candidate.  You’ll notice that the shape looks distorted in a few of the wavebands. For example, the DSS IR image looks a bit square—that’s what happens to those diffraction spikes for slightly fainter objects; they don’t appear as a cross, only as a distortion to the shape of the image. The 2MASS K image looks elongated. The WISE 1 image bulges to the lower left. But all of these distortions are different in different bands—so none of them count! You can only trust that you are observing a real astronomical phenomenon (as opposed to an issue with the telescope) if you see it in two bands.

For contrast, let’s look at this subject, which is NOT a good candidate. The shape is elongated, left to right, and though the shape changes a bit from band to band, you can see that it stays elongated in the same direction (except in a few bands).

3. When do you say there are “multiple objects in the red circle”?

Let’s look at some examples. I count at least three background objects inside the red circle of this subject (besides the object in the center). These other objects could be contaminating the SED of the object we really care about, the one in the center of the circle.

This subject has an object sitting on the edge of the red circle, leaking light into the red circle. That counts! You’d have to click on “multiple objects in the red circle” for this one.

Just remember, a background object it only counts if you see it in two bands. Here’s an example. Clearly the DSS2 image of this subject shows some background objects inside the red circle. I see background objects at 1 o’clock, 4 o’clock, 7 o’clock and 10 o’clock (if the red circle were a clock face). Now, if you think any of these background objects appears in a second image, you would have to mark this as “multiple objects in red circle” not “none of the above/good candidate”. Indeed, if I turn my monitor all the way up, I can just barely still see the one at 7 o’clock in the DSS Red image as well, so I would mark this as “multiple objects in red circle”. (You might disagree.)

4. How to know if an object is “extended beyond the circle”?

An object is extended beyond the red circle if it clearly has structure that extends beyond the red circle. A faint, smooth blue halo that extends beyond the red circle is OK. Let’s look at some examples.

This subject clearly has structure that extends beyond the red circle. It looks like it’s sitting in a cloud—and indeed it may well be sitting in a cloud of interstellar dust. Our Galaxy is full of interstellar dust that is not part of the dust disks we’re searching for. We often see objects on Disk Detective that consist of an otherwise dust-free star that just happens to be in front of (or behind) and unrelated blob of interstellar dust.

Here’s another one (shown to the right) that is extended beyond the red circle, a bit more subtly. Do you see the faint wisp of blue that connects the object in the red circle to the object in the lower left corner? That’s bad. It’s a sign that the SED is contaminated by light from that object in the lower left corner. Sometimes you have to squint and turn your monitor all the way up to see these.

5. What do artifacts look like, and where can I find examples?

DSS images are from scanned photographic glass plates. Impurities such as dust or scratches can cause that some DSS images may contain strange objects. You can find examples of these artifacts here in this discussion.  In some images you’ll even see trails where an airplane flew overhead during the observation. Here are some examples of those.

6. There is no “Redo” button. What happens if I have made a mistake?

It’s okay if you make a mistake now and then.  Each image will be looked at by several Disk Detectives before the final results are published. This process generally yields results that are remarkably free of errors and bias—much more so than when a single scientist looks at the data alone. So forge ahead and try again!

Here’s an interesting example of how a different Zooniverse project (Galaxy Zoo) used their classification data to calibrate and remove human biases that might otherwise have gone undetected.

7. Where can I see examples of the most common SEDs?

Here is a blog post with examples of some of most common kinds of SEDs.

8. Where can I find more information about the object I’m classifying apart from looking at the “Image”?

To find more information about the object you are looking at, look at the Talk page, where you’ll find the object’s Spectral Energy Distribution (SED) and a link to a page of information about the object in a database called “SIMBAD”. You can also try entering your favorite objects into the BANYAN II tool. Here is some more information about each of these resources.

I suggest starting by going to the object’s Talk page. To get to the Talk page for an object, click on the Talk icon:There on the Talk page, you’ll find the object’s SED and a link to SIMBAD. The SED tells you where the energy is coming out as a function of wavelength; it’s an important tool for recognizing and classifying disks. Here’s a basic introduction to SEDs.  And here are some examples of common SEDs you’ll see on Disk Detective.

SIMBAD (Set of Identifications, Measurements, and Bibliography for Astronomical Data) is a big database of astronomical objects; you’ll find that about half of the objects on Disk Detective have entries in SIMBAD. Here’s more information about SIMBAD.

If you want to learn more about an object and it’s not in SIMBAD (SIMBAD give you a “No Astronomical Object Found” or “NoAO”), try another database, called “VizieR”.  Just type into VizieR the coordinates that pop up on the SIMBAD “No Astronomical Object Found” page and set the search radius to something like 2 arcseconds.

Note, however, that VizieR queries many different databases simultaneously and it may produce redundant or contradictory information!   When you see contradictory information on VizieR, check the dates of the references—it’s generally better to trust the most recent reference. Also, note that if there are multiple objects in the search radius (default 10 arcsec) they will all pop up in the query.  So you will have to take care that you are looking at the correct object.

VizieR contains lots of information we need to plan our follow up: the V magnitude, the J magnitude, the spectral type and the V band variability. So if you find a good candidate, it would be handy to grab this info from VizieR and mention it in a comment on Talk. Be sure to provide a reference and error bars, like a good scientist!

BANYAN II is another handy free online tool that’s not on the talk page. BANYAN II tells you if that star is likely to be part of any of several possible known groups of young stars.  That’s important because if it’s part of one of these groups that gives us a good estimate for the star’s age—and tells us that the star is pretty young (<100 million years old).  If the star is young that means the planets that orbit it are young–and hot–and easy to image!  So if BANYAN II tells you the star belongs to once of these groups, the star will probably be a good planet search target.

If the star is in SIMBAD, all you need to do it type the name of the star into BANYAN II. Press RESOLVE and the press SUBMIT and Banyan gives you an answer in the form of a list of percentages.

E.g. if I enter Bet Pic  (i.e. Beta Pictoris) I get something like this

In other words, the star Beta Pictoris is 99.87% likely to be a member of the Beta Pictoris moving group. Not a big surprise.

If I type in Gam Pic, however, I get this:

In other words, Gamma Pictoris is 100% likely to be a “field star”.  A field star is one that’s not associated with any group or cluster. Beta Pictoris, of course, has a well known directly imaged planet around it.  Gamma Pictoris does not.

If the star is not in SIMBAD, it takes a bit more work.  You have to type in the RA, Dec, proper motion, etc yourself.  You can get those data from VizieR.

If BANYAN indicates that a Disk Detective star is more than 80% likely to be a member of any of these groups (other than Field Star), we want to know. Make sure to comment about it on the Talk page!

9. Why are there more object images than SED plot points?

The plot points in the SED show how bright the object is as a function of wave band—this kind of data is what’s called “photometry”. The photometry for most Disk Detective subjects in the near infrared and mid-infrared is quite reliable. This photometry comes from the 2MASS and WISE data; that’s what you see on the SED on the Talk page. The photometry at shorter (“optical”) wavelengths, however, is of mixed quality, so we left it off of the SEDs on the Disk Detective website for now.

However, we will need to incorporate optical photometry into the SEDs of the disks we discover to help us make better models of them. (This would be a good side project if anyone is interested!)

10. How do I make a collection with my favorite objects?

After you look through the flipbook on the main classification page, click on the “Talk” icon next to the “star” icon, it will take you to the talk page. On the upper left, you will see “collect”, click on it to add an object to a collection. You can then choose to add it to a collection called “Favorites” or you can click on “Start a New Collection”.

11. Why can’t I see planets in the Disk Detective images?

Here’s a blog post with the explanation.

12. Why are DSS images so pixelated? Why is there no DSS2 Image?

Sometimes images from the Digitized Sky Survey (DSS) look pixelated like a cheap 1980s video game. Here’s an example (also shown to the right). That happens when there’s no bright object in the field, and all you see is the detector noise. That can happen when the object we’re looking at is either cool or behind a cloud of dust (e.g. when it’s in the plane of the Milky Way). It should still show up in the longer wavelength images, though. For more information about anomalies in the DSS, see this DSS website.

13. How big are the images we see on Disk Detective?

In astronomy, the way we measure the size of objects on the sky is using arcseconds, and sometimes arcminutes. If you have 20/20 vision it means you can see letters that are 5 arcminutes tall, which corresponds to 300 arcseconds. Here’s a Wikipedia article with more information about these small units of angle.

The images in the Disk Detective flipbooks are 1 arcminute across (60 arcseconds). The red circle is 10.5 arcseconds, and the crosshairs are 2.1 arcseconds across. A super-human with good enough eyesight to make out an object the size of the red circle would have better than 20/1 vision.

14. Why do most of the images seem to grow longer at larger wavelengths?

Here’s a blog post that answers this question.

15. Some objects are noticeably bigger in the blue images than in the near IR. Does this indicate that they are more likely to be nebulae or galaxies than stars? How should we deal with them?

Some objects will look much bigger in the blue images because they are brighter at those wavelengths and they are saturating the detector (or photographic plate). When that happens, the central pixels in the image max out, and the object starts to appear much bigger than it would if the detector were behaving in a linear way. As we were saying in the answer to frequently asked question 2. (“What is the “round” threshold?”), these objects can also show diffraction spikes and other shape distortions.

All of this is OK and should not dissuade you from classifying something as a “good candidate”! Most objects that are saturated like this are stars, and they are sometimes the best objects for further follow up because they are bright.

16. How do I join the Advanced User Group?

If you have done more than 300 classifications on Disk Detective and you’re eager to get more involved, send an email to diskdetectives@gmail.com and ask to join the advanced user group.  We’d love to have you!

Detectives,

You may recall that in February, we submitted our first follow-up observing proposal.  We asked for two nights of time on the FAST spectrograph on the Tillinghast 1.5m telescope at the Fred Lawrence Whipple Observatory.

Well, not only did the time allocation committee like our proposal.  They gave us more time than we asked for! Depending on the weather, it looks like we will have about four nights to follow up our favorite good candidates.

So now we need to make a new list of targets, and we need your help!

Please send in your suggestions using this online form. We’re looking for objects that are:

1) Good candidates in Disk Detective.

2) Mostly in the Northern hemisphere.  So make sure the declination is > -20 degrees.

3) Up at night during the months of May-July.  That means the Right Ascension of the object should be less than 25 degrees, or greater than 120 degrees.

4) Bright enough to see with this telescope.  That means V magnitude < 15.  You can find the V magnitude for some of the objects at SIMBAD through the Talk pages.  For other objects, you have to look in VizieR. Remember, when you search VizieR, change the search radius to 0.2 arcminutes, to match the WISE beam at 22 microns.

5) And while you’re looking in SIMBAD and VizieR, jot down the spectral type, parallax, the J magnitude, the proper motion, etc.

On this observing run, we will be collecting medium-resolution spectra of the targets, to check if they are indeed stars, and to get better measurements of their luminosity classes–whether they are on the main sequence or not. So if there is not much information in the literature about the spectral type, that’s OK.

But some targets will be clearly identified as giants, or supergiants, or Cepheids, Miras, Be stars, RR Lyrae stars, or Long Period Variables.  These kinds of stars all make their own dust, so finding a disk around them doesn’t indicate a planetary system. You can send those in if you want, but they won’t be our first priority this round.  For now, we’re mainly interested in dwarfs and subgiants (luminosity classes IV and V) and even white dwarfs, if you can find them.

Send in your new target suggestions–as many as you like–in by this Friday (April 11).  And if you can’t find any in time this week, don’t worry! We’ll be applying for more observing time later on.

Here’s the URL for that submission form: https://docs.google.com/forms/d/1DfmYSrg614osuLaUsac_a03dX-Bt6Ab2ep5SXC4XWHw/viewform

Good luck!

Best,

Marc

@marckuchner