Eine kürzlich in Communications Earth & Environment veröffentlichte Studie zeigt, wie KI und Netzwerkwissenschaft Behörden und Naturschutzorganisationen dabei helfen können, den illegalen Handel mit Wildtieren zu bekämpfen, indem sie Drehkreuze für den Handel identifizieren – sogar an bisher nicht gekennzeichneten Flughäfen und bevor Vorfälle gemeldet werden.
Forscher der School of Advanced Computing der University of Southern California (einer Abteilung der USC Viterbi School of Engineering) und der University of Maryland, College Park, analysierten die Eigenschaften von fast 2.000 Flughäfen weltweit.
Ihr Modell prognostizierte 307 Flughäfen als potenziell in den illegalen Wildtierhandel verwickelt, obwohl die verfügbaren Daten keine Beschlagnahmungen verzeichneten. Elf dieser Flughäfen erwiesen sich als hochwahrscheinliche „versteckte Hotspots“ – darunter zwei US-Flughäfen, Dallas Fort Worth International und Denver International, die zuvor nicht in globalen Datenbanken zum illegalen Handel erfasst worden waren.
Das Vorhersagemodell nutzte Muster in historischen Daten zum illegalen Handel und aktuelle Erkenntnisse über wichtige Flughafenmerkmale, wie beispielsweise die zentrale Lage eines Flughafens im Flugnetz, um Standorte zu identifizieren, die wahrscheinlich am illegalen Handel beteiligt sind. Die Häufigkeit von Straftaten im Zusammenhang mit Pflanzen an einem Flughafen sowie die Stärke lokaler Maßnahmen zur Bekämpfung des illegalen Handels oder der Strafverfolgung erwiesen sich ebenfalls als wichtige Prädiktoren.
Dieser Ansatz bietet Naturschutzorganisationen, Bundesbehörden und anderen Entscheidungsträgern neue Einblicke in die globalen Muster des illegalen Wildtierhandels über Flughäfen. Neben den US-Flughäfen wurden weitere Hotspots in China, Indonesien, Italien, Mexiko und den Philippinen identifiziert.
DOI
