Forskare bussar algoritmer på tjuvskyttar
En forskargrupp vid Helsingfors universitet utvecklar ett system för att spåra illegal jakt och handel med utrotningshotade djur på sociala medier. Målet är att stoppa smugglingen av bland annat noshörningshorn och myrkottsfjäll.
Artificiell intelligens som hittar nålarna i höstacken på sociala medier kan bli ett viktigt verktyg i försöken att få bukt med den galopperande illegala handeln som hotar många djurarter. Det visar en studie gjord av en forskargrupp vid Digital Geography Lab vid Helsingfors universitet.
En betydande del av den globala handeln med till exempel noshörningshorn, tigerskinn och elfenben sker i dag via Facebook och Twitter, där potentialen att nå nya kunder är stor. Noshörningshorn inbringar astronomiska summor på den svarta marknaden i Kina och Sydostasien, där pulver gjort på hornet säljs som potensmedel.
Ett enda horn kan vara värt över 600 000 dollar. Profitjakten hotar den redan kraftigt decimerade noshörningsstammen – trots internationella handelsförbud. I dag finns färre än 30 000 noshörningar kvar, jämfört med 500 000 i början av 1900-talet.
– Det behövs nya analysverktyg för att förbättra övervakningen. Den illegala handeln är på en nivå som är ohållbar för många arter. I dag är till exempel myrkotten det hotade djur som smugglas i de allra största kvantiteterna. Myrkottens fjäll används i traditionell kinesisk medicin, och köttet anses vara en delikatess, säger Tuomo Hiippala, biträdande professor i engelsk filologi och digital humaniora.
Gallrar ut horn och fjäll
Hiippala ingår i den tvärvetenskapliga forskargrupp som under ledning av forskaren Enrico Di Minin utvecklar nya metoder för att spåra illegal handel på sociala medier. I den vetenskapliga tidskriften Conservation Biology publicerade forskarna nyligen en artikel om hur smarta algoritmer med kapacitet att behandla oöverskådliga mängder data kan gallra ut suspekta textavsnitt och bilder. På det här sättet kan myndigheterna komma smugglare och tjuvskyttar på spåren.
– Genom de öppna gränssnitten på sociala medier kan vi filtrera informationsmängderna enligt vissa kriterier. Vi testade till exempel med att under en veckas tid samla allt material på Twitter som hade kopplingar till noshörningar. Att känna igen en noshörning på en bild är en trivial sak för en algoritm, men vi bygger en prototyp för hur algoritmen genom att kombinera bilder med språkbruket i uppdateringarna ska kunna sålla fram ett horn som säljs i Sydostasien bland hundratusentals turistbilder av noshörningar tagna på safariresor, säger Tuomo Hiippala.
Men om man vet att det är straffbart att sälja noshörningshorn, varför skulle man då lägga upp offentliga bilder på Facebook eller Twitter? – Lägger du upp bilder av ett horn på större näthandelsplattformar som Ebay tas de genast bort. Men på sociala medier kan vem som helst producera nästan vilket innehåll som helst. Den potentiella kundkretsen är stor, större än på det anonyma Tor-nätverket som ändå kräver en viss teknisk kunskap.
– Risken för att åka fast har hittills varit liten, särskilt om man lyckats dölja sitt syfte genom olika omskrivningar. Till exempel genom att marknadsföra ”hälsobringande salvor” när man egentligen säljer myrkottar. Efter den första kontakten på Twitter eller Facebook kommer man överens om själva försäljningen på andra vägar. Men det är meningen att algoritmerna ska utvecklas så att de lär sig känna igen den här typen av jargong och slår larm.
Ökad användarkännedom
Hur forskningsresultaten utnyttjas beror i hög grad på hur stora aktörer som Facebook behandlar de data som användarna dagligen producerar. Här rör man sig i en gråzon där internationella handelslagar och naturskydd konkurrerar med individens rättsskydd.
– Vårt projekt är ännu i sin linda, men Microsoft, Facebook och flera andra jättar inom informationsteknologi gick nyligen ut med ett gemensamt program där de förbinder sig till att stoppa illegal djurhandel, och ställer sin teknik till förfogande. För Facebooks affärsmodell är det centralt att förstå vad användarna publicerar, och de algoritmer som utarbetats för sådana ändamål kan vara till stor hjälp för naturskyddet, säger Hiippala.
Ju mer Facebook och Twitter öppnar sina användargränssnitt, desto bättre ur forskarsynvinkel, menar Hiippala.
– Det är klart att den här sortens forskningsprojekt gynnas om mer användardata öppnas. Men det är också problematiskt, det såg man till exempel i sättet på vilket företag som Cambridge Analytica bakom Donald Trumps presidentvalskampanj utnyttjade användardata på sociala medier. De flesta publicerar texter och bilder öppet utan att läsa användarvillkoren, där det till exempel står att den som publicerar en bild på Instagram ger en tredje part rätt att använda bilden för andra syften.
Risken för att åka fast har hittills varit liten, särskilt om man lyckats dölja sitt syfte genom olika omskrivningar. Till exempel genom att marknadsföra ”hälsobringande salvor” när man egentligen säljer myrkottar.
Tuomo Hiippala,
forskare, Digital Geography Lab