El comercio ilegal de vida silvestre es una de las mayores amenazas para la conservación de la biodiversidad y actualmente se está expandiendo a las redes sociales. Esta es una tendencia preocupante, dada la facilidad de acceso y popularidad de las redes sociales. Por lo tanto, el monitoreo eficiente del comercio ilegal de vida silvestre en las redes sociales escrucial para conservar la biodiversidad.
en un nuevo artículo publicado en la revista Biología de la conservación , científicos del Laboratorio de Geografía Digital de la Universidad de Helsinki, argumentan que los métodos de inteligencia artificial pueden usarse para ayudar a monitorear el comercio ilegal de vida silvestre en las redes sociales.
Herramientas para conservar la biodiversidad y
Dr. Enrico Di Minin, científico conservacionista de la Universidad de Helsinki, que dirige un grupo de investigación interdisciplinario donde se desarrollan y utilizan métodos de inteligencia artificial para investigar la cadena de suministro del comercio ilegal de vida silvestre de una manera innovadora y novedosa,destaca la importancia de estos métodos novedosos para identificar datos relevantes sobre el comercio ilegal de vida silvestre desde las plataformas de redes sociales.
"Actualmente, la falta de herramientas para el monitoreo eficiente de datos de redes sociales de alto volumen limita la capacidad de las agencias de aplicación de la ley para frenar el comercio ilegal de vida silvestre", dice el Dr. Di Minin
"Procesar dichos datos manualmente es ineficiente y requiere mucho tiempo, pero los métodos de inteligencia artificial, como los algoritmos de aprendizaje automático, pueden usarse para identificar automáticamente información relevante. A pesar de su potencial, los enfoques de inteligencia artificial todavía rara vez se usan para abordarcrisis de biodiversidad ", dice.
Imágenes, metadatos y significado de una oración
Muchas plataformas de redes sociales proporcionan una interfaz de programación de aplicaciones que permite a los investigadores acceder a textos, imágenes y videos generados por los usuarios, así como a los metadatos que los acompañan, como dónde y cuándo se cargó el contenido, y las conexiones entre los usuarios.
MSc Christoph Fink enfatiza cómo los métodos de aprendizaje automático proporcionan un medio eficiente para monitorear el comercio ilegal de vida silvestre en las redes sociales.
"Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser entrenados para detectar qué especies o productos de la vida silvestre, como los cuernos de rinoceronte, aparecen en una imagen o video contenido en publicaciones de redes sociales, al mismo tiempo que clasifican su entorno, como un hábitat natural o un mercado"Dice Fink
El profesor asistente Tuomo Hiippala destaca cómo los métodos de aprendizaje automático pueden usarse para procesar el lenguaje de las publicaciones en las redes sociales.
"El procesamiento del lenguaje natural se puede utilizar para inferir el significado de una oración y clasificar el sentimiento de los usuarios de las redes sociales hacia el comercio ilegal de vida silvestre. Lo más importante es que los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar combinaciones de contenido verbal, visual y audiovisual".Hiippala dice.
En el proyecto en curso, los investigadores están aplicando métodos de aprendizaje automático para identificar automáticamente el contenido relacionado con el comercio ilegal de vida silvestre en las redes sociales. También enfatizan la importancia de colaborar con las agencias policiales y las empresas de redes sociales para mejorar aún más los resultados de su trabajoy ayudar a detener el comercio ilegal de vida silvestre en las redes sociales.
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Materiales proporcionado por Universidad de Helsinki . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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