Un nuevo sistema automatizado de minería de datos investigado y desarrollado en la Universidad de Kent podría conducir a un aumento dramático en la detección de ventas en línea potencialmente ilegales de marfil de elefante a través de eBay.
Se espera que las agencias de aplicación de la ley y los conservacionistas hagan uso del sistema, desarrollado por investigadores del Centro de Seguridad Cibernética de la Universidad en su batalla continua contra la venta ilegal de marfil.
Por el momento, identificar el marfil ilegal de elefante que se vende en línea es una tarea laboriosa, tediosa y costosa, incluso para los expertos.
Una búsqueda de artículos enumerados como 'marfil' arroja una multitud de artículos, incluidos vestidos de novia de color marfil, haciendo que la tarea de localizar productos ilegales sea similar a encontrar una aguja en un pajar. Además, los delincuentes generalmente evitanusando el término 'marfil' para evitar las prohibiciones en línea.
Pero la investigación del Dr. David Roberts, Profesor titular de Conservación de la Biodiversidad en el Instituto Durrell de Conservación de la Universidad, y el Dr. Julio Hernández-Castro, Profesor de Informática en la Facultad de Informática de la Universidad, muestra cómo el sistema automatizado puede imitar la clasificación de expertos humanos demarfil de elefante potencialmente ilegal, pero a una fracción del costo y miles de veces más rápido.
La investigación, publicada en la revista PeerJ Computer Science, muestra cómo el equipo utilizó lo que se conoce como un 'algoritmo de aprendizaje automático de alto rendimiento' para 'leer' la información de la computadora detrás de los listados de eBay.
Como parte del estudio, dos expertos clasificaron manualmente los artículos a la venta en la sección de antigüedades de eBay, analizando el tipo de marfil y si era potencialmente legal o ilegal.
Las clasificaciones obtenidas por los expertos se compararon con las logradas por el sistema de minería de datos, que utilizó menos datos que los expertos, incluyendo no hacer referencia a descripciones de artículos o imágenes asociadas.
Los resultados mostraron que el nuevo sistema automatizado podría replicar el éxito de los expertos humanos con una tasa de precisión del 93%, y que esto aumentaría si agregara más información, como imágenes. El equipo ahora trabajará para desarrollar aún más el sistemapara el lanzamiento
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Kent . Original escrito por Martin Herrema. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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