Незаконная торговля дикими животными является одной из самых больших угроз для сохранения биоразнообразия и в настоящее время распространяется на социальные сети. Это тревожная тенденция, учитывая простоту доступа и популярность социальных сетей. Поэтому эффективный мониторинг незаконной торговли дикими животными в социальных сетях имеет решающее значение для сохранения биоразнообразия.
В новой статье, опубликованной в журнале Conservation Biology, ученые из Лаборатории цифровой географии Хельсинкского университета утверждают, что методы искусственного интеллекта могут использоваться для отслеживания незаконной торговли дикими животными в социальных сетях.
Инструменты сохранения биоразнообразия
Доктор. Энрико Ди Минин, ученый-эколог из Хельсинкского университета, возглавляющий междисциплинарную исследовательскую группу, в которой методы искусственного интеллекта разрабатываются и используются для исследования цепочки поставок незаконной торговли дикими животными инновационным и новым способом, подчеркивает важность такие новые методы выявления соответствующих данных о незаконной торговле дикими животными с платформ социальных сетей.
«В настоящее время отсутствие инструментов для эффективного мониторинга больших объемов данных в социальных сетях ограничивает возможности правоохранительных органов по пресечению незаконной торговли дикими животными», - говорит доктор Ди Минин
Ручная обработка таких данных неэффективна и требует много времени, но методы искусственного интеллекта, такие как алгоритмы машинного обучения, могут использоваться для автоматического определения релевантной информации. Несмотря на свой потенциал, подходы искусственного интеллекта до сих пор используются редко в решении кризиса биоразнообразия», - говорит он.
Изображения, метаданные и значение предложений
Многие платформы социальных сетей предоставляют интерфейс прикладного программирования, который позволяет исследователям получать доступ к созданному пользователями тексту, изображениям и видео, а также к сопутствующим метаданным, таким как место и время загрузки контента и связи между пользователями..
MSc Кристоф Финк подчеркивает, что методы машинного обучения обеспечивают эффективные средства мониторинга незаконной торговли дикими животными в социальных сетях.
Алгоритмы машинного обучения можно научить определять, какие виды или продукты дикой природы, такие как рога носорога, появляются на изображении или видео, содержащемся в сообщениях в социальных сетях, а также классифицировать их обстановку, например естественную среду обитания или рынок», - говорит Финк.
Доцент Туомо Хииппала рассказывает, как можно использовать методы машинного обучения для обработки сообщений в социальных сетях.
Обработка естественного языка может быть использована для определения значения предложения и классификации отношения пользователей социальных сетей к незаконной торговле дикими животными. Самое главное, алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать комбинации вербального, визуального и аудиовизуального контента», - говорит Хииппала.
В текущем проекте исследователи применяют методы машинного обучения для автоматической идентификации контента, относящегося к незаконной торговле дикими животными в социальных сетях. Они также подчеркивают важность сотрудничества с правоохранительными органами и социальными сетями для дальнейшего улучшения результатов своей работы и помощи в прекращении незаконной торговли дикими животными в социальных сетях.