3단계에서는 전문가 패널이 입력한 데이터를 분석하고 부족한 부분을 파악합니다. 이 분석을 바탕으로 보호구역에 맞는 방법론이 설계됩니다. 이 방법론은 1단계와 2단계를 통해 수집한 데이터와 특정 샘플링 기법과 관련된 신뢰도를 평가하기 위한 관리자 및 이해관계자의 피드백을 바탕으로 각 특정 MPA 설정에 맞게 맞춤화됩니다.
1단계와 마찬가지로 3단계의 가장 큰 부담은 연구자에게 있습니다. 적절한 방법론을 통해 연구자는 기존 데이터를 사용하여 한계를 파악하고 관리자가 방문자 사용을 완전히 이해하는 데 방해가 되는 격차를 설명할 수 있습니다. 전문가의 판단과 피드백을 결합하여 연구자는 특정 샘플링 기법의 유용성을 결정할 수 있습니다. 각 소스에 신뢰도를 할당하는 프레임워크 내에서 기존 데이터 소스를 모델링하면 이후 반복 작업에서 구축할 수 있는 방문자 수에 대한 시작점을 만드는 데 도움이 됩니다.
3단계에서 연구원들은 다양한 이해관계자들이 공유한 데이터를 취합했습니다. 그레이스리프의 경우, 데이터를 종합하고 평가하여 이해관계자들의 데이터에 대한 신뢰도의 상관관계를 파악했습니다. 10점 신뢰 척도를 사용하여 데이터에 대한 이해관계자의 신뢰도를 표로 작성했습니다. 패널 연구에 따르면 방문객 수에 대한 데이터는 여러 기관(예: NOAA, 미국 해안경비대, GADNR)과 위성, 보트 레이더, 스마트 부이, 현장 순찰, 수중 하이드로폰 등의 출처에서 수집되고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 광범위한 데이터는 NMS-COUNT 프로세스를 따랐을 때 비로소 실현되었으며, 데이터는 프로세스의 두 번째와 세 번째 단계에서 나타났습니다. NMS-COUNT 프로세스는 방문 관리와 관련된 모든 사람들이 여러 기관에서 수집되는 데이터 유형을 이해하고 협업하는 데 도움이 되었습니다. 또한 이 프로세스는 여러 데이터 소스의 통합을 촉진하여 보호구역 방문에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공했습니다.