利用在线社交网络中的数据保护科学：哪些物种在Twitter上最吸引人?外文翻译资料

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利用在线社交网络中的数据保护科学：哪些物种在Twitter上最吸引人?

Jean-Michel Roberge

摘要：关于公众对不同物种的关注程度的认识对成功保护至关重要。 在线社交网络的发展为收集有关公共利益的数据提供了新的可能性。 基于对文本的分析这项研究的目的是根据美国的“濒危物种法案”（ESA）对所列出的不同哺乳动物和鸟类物种（全物种或亚种/人口水平）的公众关注程度进行量化。 在一年的某月里中，我搜索了最近发布的消息（tweets），列出了每个物种的通用名称。北极熊是迄今为止推的最多的物种。其他推的最多的哺乳动物是美洲野牛，棕熊，美洲狮，虎鲸，黑熊和西印度海牛，等等。三种最常见的鸟类是沙丘鹤，美洲鹤和斑点猫头鹰。 有些物种，如海牛，右鲸和灰狼在限制搜索到保护环境时排名较高。结果表明，Twitter用户与ESA列出的物种有偏差的样本进行了交互：哺乳动物在啾鸣种类最多的鸟类中表现较好，大型物种接受的推文数量也较多。研究结果可用于优先保护教育和市场营销活动，以提高鲜为人知的物种的印象。 来自在线社交网络的数据为保护科学中的一系列新颖应用打开了大门。

关键词：濒危物种法案，微博，在线网络服务，公众关注，危险物种，Twitter

介绍

世界范围内的大部分保护工作都是以保护物种种群为目标，例如制定风险物种清单以及它们在环境政策和管理中的应用（Rodrigues et al。2006）。 在这种情况下，关于公众对不同物种的关注程度的信息很重要，因为它提高了我们对人类对保护问题认识的理解，并有助于确定公众利益相对于保护需求的潜在偏差。这种知识对于成功的保护至关重要，因为公共利益在很大程度上推动了公共政策（Czech et al。1998).

最近的一些研究揭示了印刷媒体和互联网网站上最常见的物种种类（Stokes，2007; Clucas等人2008; Bal-Louard等人2011），提供有关人们在各种环境中接触到的物种类型的宝贵知识。从公众关注的角度来看，人们也想知道哪些物种从公众获得利益。在这里，互联网的发展为新方法打开了大门。 首先，可以收集关于人们搜索的互联网内容的类型的数据。 作为最近应用于保护科学的一个例子，McCallum和Bury（2013）分析了过去十年互联网搜索的趋势，发现一系列环境问题的公众利益逐渐减少。另一种可能的方法是利用互联网用户积极提供在线内容的迅速增长的趋势，而不仅仅是被动观看网站。这种被称为“Web 2.0”的现象涉及到用户通常通过社交网络服务（例如Twitter，Facebook，新浪微博）在线互动的虚拟社区的发展。在当前情况下，通过提供有关不同物种的实际社会互动数量的信息，从在线社交网络提取的数据可以增加过去对印刷媒体和网站内容的研究。这将为衡量实际公众参与度提供直接的行为基础，而不是基于例如个人偏好的度量标准。此外，与大多数传统方法（如电话调查和书面问卷调查）不同，对在线社交网络内容的分析将提供不受可能的自我报告错误和非响应偏差的数据（Gavin et al。2010).

Twitter是全球主导的在线社交网络之一。这是一个所谓的微博，使用户可以发布称为“推文”的短消息（最多140个字符）文本消息，并阅读其他人的消息。Twitter可以通过自己的网站或使用各种桌面或移动设备（包括电话）的第三方应用程序进行访问。该服务正在迅速增长，截至2012年3月，全球每1.4亿活跃用户每3天平均生产10亿多推文（Twitter 2012a）。 推特用户通常被称为“推特”，大多是个人，但也包括媒体，企业，政府机构和非政府组织（NGO）。 最近几项医学研究（例如Scanfeld et al。2010; Mc Neil等人2012）和社会科学（如Golbeck et al。2010; Goncalves等人。2011）揭示了将Twitter用作科学研究的数据源的巨大潜力。例如，对Twitter内容的分析已被证明有助于追踪2009年H1N1流感病毒爆发的公众关注度和行为反应水平（如Chew和Eysenbach2010; Signorini等人2011）。 有关在线通信的数据增加的可用性甚至导致出现了一种新的，迅速增长的学科，称为“病毒学”（Eysenbach 2002).

从上面的例子可以看出，在线社交网络也可能为保护研究提供大量数据。本研究利用这一机会，首次分析了社会网络服务在生物多样性保护领域的内容。它基于对Twitter流量的分析，旨在量化针对美国“濒危物种法案”（ESA）中列出的不同哺乳动物和鸟类物种的公众关注程度。为了举例说明来自在线社交网络的数据如何用于探索关于不同物种的公众关注的一般模式，我把推特频率与一个关键的生物学特性联系起来:身体质量。 其他一些特征可能在这里受到关注（例如，饮食，范围大小，与人类的相似程度），，但我关注身体质量作为例子，因为过去的研究表明它是影响公众的最重要的特征之一保护兴趣在几种情况下（凯勒特 1996; Metrick和Weitzman 1996; Knegtering等人2002），并且因为许多其他感兴趣的特征与体重密切相关。最后，我讨论了在线社交网络的数据在保护研究中的一般潜在力。

材料和方法

分类和地理范围

本研究集中在哺乳动物和鸟类。数据收集仅限于美国濒危物种法案列为受威胁或濒危物种的物种，以及至少有一个亚种群或列入此类人群的物种（截至2011年5月28日）。 只有在美国大陆和美国沿海海洋环境中出现的物种才被列入（即限制在夏威夷或近海地区的物种被排除在外）。 这共产生了61只哺乳动物和35只鸟（在线资源1）。 为了连贯性，命名法和系统学遵循ESA使用的术语和系统。

在Twitter上收集数据

为了量化针对所列物种的公众关注度，我使用了Twitter Search（http://search.twitter.com），一个可用于搜索包含特定单词的推文的在线搜索引擎。发布的推文默认情况下对任何人都是公开的，即使高音单元有可能限制他们所谓的关注者的消息访问。 只有公开可用的推文 - 占所有推文的88％（Be-evolve 2012） - 包括在这项研究中。 请注意，根据Twitter，一些危害搜索质量的材料（例如垃圾邮件）可能会被Twitter搜索（Twitter）删除 2012b）。 对于每个物种，我在一个月（2011年8月 - 2012年7月）期间每个月都会在每个月的12日至19日之间的任何一天进行一次Twitter搜索。 在一年中重复搜索十二次，可以最大限度地减少与物种生物学有关的季节性偏差（例如迁移，冬眠）以及新闻或特殊事件对物种相关Twitter流量的潜在影响。 我在白天进行了所有搜索，每次搜索都在不晚于上午12点的时间点执行，不迟于美国东部时间晚上6点。对于每个物种，我搜索了所有最普遍的物种特定英语通用名称（基于在印刷和在线文献中的先前搜索），用布尔运算符OR分隔，以便捕获包括任何这些名称（联机资源1）的推文。 包括单数和复数形式。尽管有些物种仅在亚种水平上列出，但我侧重于使用完整的物种名称，因为非生物学家通常不会在临时对话中指定亚种名称。 但是，对于在亚种水平上列出的物种，如果它不是物种名称的延伸，我还添加亚种名称。 例如，除了斑点猫头鹰之外，我没有专门搜索北部斑点猫头鹰或墨西哥斑点猫头鹰（斑点猫头鹰的亚种），但我确实搜索凯鹿（一种白色的亚种除了白尾鹿之外，还有一头驯鹿。 因此，无论ESA列入有关物种，亚种或个体种群，全部物种的共同名称都包含在每个搜索中，以确保所有搜索都包含物种的常见分类学级别。

由于可能获得无法管理的数据量，因此对搜索进行时间限制。在每次特定物种搜索时，我只计算前60分钟发布的有关哺乳动物的推文（即过去1小时的数据收集），以及之前7天的鸟类推文。我仔细检查了所有单独的推文，以排除那些没有直接提及动物的推文（例如运动队，商标或产品名称，艺术家或角色名称，地名）以及那些提及其他具有相似名称的物种的推文。每个月，我顺次地进行96种特定的搜索，系统地跟踪一个物种清单。 但是，，由于Twitter活动可能会因工作日和时间而有所不同，因此每个月使用相同的顺序可能会带来差异。我每个月都将物种清单的顺序随机化，以便在12个月的过程中在平日和时间（上述框架内）交替进行搜索。

上述搜索（以下简称“一般搜索”）提供了人们在微博上发布的短信中提及特定物种的速率的综合指数。 已识别的推文涉及各种各样的物种相关主题，而且在欧盟生物分类层次低于物种分类层次的情况下，他们不一定针对实际被认为处于危险中的特定亚种或种群。为了获得关于保护内容的更精细的图片，我每月进行了额外的搜索，将物种名称与三个与保护有关的关键字（也用OR分隔）结合起来：“濒危”，“受到威胁”和“保护”。 几个额外的与保护相关关键字可能是相似的，但由于Twitter搜索引擎的技术限制，我将关键字的数量限制为三个。这项搜索是为了获得一个索引（以下称为“ETS推特索引”，比较三个关键词“濒危”，“受威胁”和“保护”）的第一个字母。第二次搜索的时间范围（以下简称“以保护为重点的搜索”）已扩展至包括过去7天内为哺乳动物和鸟类发布的所有推文。在这里，所有推文都被单独检查，以排除那些在保护背景之外使用“濒危”，“受到威胁”或“保护”等字样的字词。 这种限制关键字的搜索并不是为了捕获所有发布的与保护有关的推文，而是为了提供关于不同物种的保护讨论的大小的索引。

在社交网络中针对某一特定物种的关注量并不能说明传达的实际态度。特别是，消极的态度可能会对保护产生特殊的影响。 因此，在每次搜索和每个物种中，我检查了最新的10条推文（或者所有可用的推文，如果是lt; 10），并将它们分类为对物种的消极或正面/中立/未知意见。负面推文的典型例子是：“该物种是公众讨厌的”，“该物种正在威胁我们的工作”或“这是一个丑陋的生物”。 在这里，目的不是要对公众对所列物种的态度进行深入分析，而是要提供一个初步检查，以确定在任何研究物种的推特流量中否定推文是否占优势。 对于这项探索性分析，我将重点放在一般搜索中具有中位推文发布率C1 tweet h-1的物种，因为其他物种在一年中的推文总数太少，以便可靠估计负面推文流行率。

对于某些物种来说，有一个理论上的风险，即一些极端活跃的个体推特者会对结果产生过大的影响。这种风险对于吸引大量人群的流行物种来说可能是微不足道的，但对于一些鲜为人知的物种也许并不适用。为了对该潜在问题的流行情况进行粗略评估，我记录了推特用户的身份，为每一个物种发布了最新的5条相关推文（如果小于5）。 对于一般搜索，这是在所有12个月的搜索过程中完成的，而对于ETS-tweets，仅在最近的5个月搜索期间收集这些数据。然后，然后，我计算了个人推特用户的数量与推文数量的平均比率，以得到个人推特用户对数据的影响指数。 在这里，接近1的比率意味着几乎所有最近的推文都是由不同的个人发布的，而接近于零的比例将表明一些个人推文是主宰流量。

统计分析

由于数据表现出强烈的非正态性，为了最大限度地减少异常值的影响，我比较了物种间的推文发送率，我在12个月的搜索中使用了中值。 我使用Kruskal-Wallis秩和检验，然后进行事后多重比较检验，以探索体重与鸣叫数量之间的关系。我从Smith等人提取了体重数据。（2003）为哺乳动物和Lilsevand等。（2007）为鸟类。在分析之前，我根据常见的对数尺度将体重数据分为不同的间隔，以说明观测值的广泛范围。为了执行Kruskal-Wallis测试，我在R（R核心团队）中使用了kruskal.test和kruskal（agricolae包）函数 2013).

结果

绝大多数物种的特点是相对较低的推特率：只有33％的哺乳动物（20种）和9％的鸟类（3种）的推特率中位数为C1 tweet h-1（Fig.1）。 北极熊（Ursus maritimus）是迄今为止推特上最多的物种，中位数为118.5 tweets h^-1。随后的其他大部分推特种类是美洲野牛（野牛;中位数为31.5 tweets h^-1），棕熊（U. arctos; 21），美洲狮（Puma concolor; 17.5），虎鲸（Orcinus orca; 17 ），黑熊（U. americanus;15.5）和西印度海牛（Trichechus manatus; 14）。只有三种鸟类物种的中位数至少为1 tweet h^-1为沙丘鹤（Grus canadensis），美洲鹤（G. americana）和斑点猫头鹰（Strix occidentalis），所有三种鸟的中位数都等于1 tweet h ^-1（图1）。只有一小部分推文是否定的：负推文的平均百分比是2％，从0％（几种）到8％（红松鼠类hudsonicus）不等。

以保护为重点的搜索也显示了北极熊的强势支配地位，中位ETS推特指数为291.5（图1）。 然而，除了那个物种之外，与普通搜索相比，大多数推特物种的排序在很大程度上被重新调整（比较图1, 2）。 例如，美国野牛在全面搜索中仅次于北极熊，在以保护为重点的搜索中排名第12（中位数ETS = 8）。 其他一些在conser-重点搜索包括黑熊（中位数ETS = 2.5;总体排名第六）搜索相对于以保护为重点的搜索中的第20位）和白尾鹿（Odocoileus virginanius）（中值ETS = 1.5;第11-27位）。相反，美洲狮在两次搜索中都保持相对较高的位置（中位数ETS = 25;第4至第3位）。以保护为重点的搜索揭示了一些在保护环境中比在一般搜索中相对更好的物种，特别是西印度海牛（中位数ETS = 35; （Eubalaena glacialis;中位数ETS = 16.5;第16位至第5位），灰狼（犬红斑狼疮;中位数ETS = 15;第16位至第6位）和美洲鹤（中位数ETS = 12,19到第九位）。在鸟类中，相对经常在保护环境中推出的其他物种还有被发现的猫头

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