As declines in biodiversity accelerate, there is an urgent imperative to ensure that every dollar spent on conservation counts toward species protection. Systematic conservation planning is a widely used approach to achieve this, but there is growing concern that it must better integrate the human social dimensions of conservation to be effective. Yet, fundamental insights about when social data are most critical to inform conservation planning decisions are lacking. To address this problem, we derived novel principles to guide strategic investment in social network information for systematic conservation planning. We considered the common conservation problem of identifying which social actors, in a social network, to engage with to incentivize conservation behavior that maximizes the number of species protected. We used simulations of social networks and species distributed across network nodes to identify the optimal state-dependent strategies and the value of social network information. We did this for a range of motif network structures and species distributions and applied the approach to a small-scale fishery in Kenya. The value of social network information depended strongly on both the distribution of species and social network structure. When species distributions were highly nested (i.e., when species-poor sites are subsets of species-rich sites), the value of social network information was almost always low. This suggests that information on how species are distributed across a network is critical for determining whether to invest in collecting social network data. In contrast, the value of social network information was greatest when social networks were highly centralized. Results for the small-scale fishery were consistent with the simulations. Our results suggest that strategic collection of social network data should be prioritized when species distributions are un-nested and when social networks are likely to be centralized.
Ideas Fundamentales sobre Cuándo Son Más Importantes los Datos de las Redes Sociales para la Planeación de la Conservación Resumen Conforme se aceleran las declinaciones de la biodiversidad, existe una exigencia urgente para asegurar que cada dólar que se gasta en conservación contribuya a la protección de las especies. La planeación sistemática de la conservación es una estrategia usada extensivamente para lograr esto, aunque cada vez existe una mayor preocupación por que integre las dimensiones sociales humanas de la conservación para que sea una estrategia efectiva. Aun así, es insuficiente el conocimiento fundamental sobre cuándo son más importantes los datos sociales para orientar a las decisiones de planeación de la conservación. Para tratar con este problema identificamos los principios novedosos que sirven como guía para la inversión estratégica en la información de las redes sociales para la planeación sistemática de la conservación. Consideramos un problema común para la conservación; identificar con cuáles actores sociales, dentro de una red social, interactuar para incentivar el comportamiento de conservación que maximice el número de especies protegidas. Usamos simuladores de redes sociales y de especies distribuidas a lo largo de nodos de redes para identificar las estrategias dependientes del estado más convenientes y el valor de la información provenientes de las redes sociales. Hicimos lo anterior para una gama de estructuras de redes de motivos y distribución de especies y aplicamos la estrategia a una pesquería a pequeña escala en Kenia. El valor de la información proveniente de las redes sociales depende firmemente tanto de la distribución de las especies como de la estructura de la red social. Cuando las distribuciones de las especies se encontraban extremadamente anidadas (es decir, cuando los sitios pobres en cuanto a cantidad de especies son subconjuntos de sitios ricos en cantidad de especies), el valor de la información proveniente de las redes sociales casi siempre fue bajo. Esto sugiere que la información sobre cómo se distribuyen las especies en una comunidad es crítica para determinar si invertir o no en la recolección de datos provenientes de las redes sociales. Como contraste, el valor de este tipo de información fue mucho mayor cuando las redes sociales estaban sumamente centralizadas. Los resultados de la pesquería a pequeña escala fueron compatibles con las simulaciones. Nuestros resultados sugieren que la recolección estratégica de datos a partir de las redes sociales debería ser prioridad cuando las distribuciones de las especies no se encuentran anidadas y cuando sea probable que las redes sociales estén centralizadas.
随着生物多样性丧失不断加剧, 人们迫切需要确保保护投资都能有效用于物种保护。系统保护规划是实现这一目标的一种广泛使用的方法, 但人们越来越多地认为, 系统保护规划必须更好地结合保护中的人类社会维度才能发挥作用。然而, 目前还缺乏关于社会数据何时对保护规划决策最重要的基本见解。为此, 我们提出了新的原则来指导系统保护规划中社会网络信息的战略投资。本研究分析了一个常见的保护问题, 即在一个社会网络中应如何确定参与保护的社会行动者, 以激励能够保护最多数量物种的保护行动。我们模拟了社会网络和分布在网络节点上的物种来确定基于状态的最优策略和社会网络信息价值。接下来, 我们对一系列网络模体结构和物种分布进行了分析, 并将这种方法应用于肯尼亚的一个小型渔场。社会网络信息价值与物种分布和社会网络结构密切相关。当物种分布高度嵌套时 (即物种贫乏位点是物种丰富位点的子集), 社会网络信息价值几乎总是很低。这表明, 关于物种在网络中分布的信息对于决定是否投资于社会网络数据收集十分重要。相反, 当社会网络高度集中时其信息价值最大。小型渔场的结果与模拟结果一致。我们的研究结果表明, 当物种非嵌套分布且社会网络可能很集中时, 应该优先考虑战略性收集社会网络数据。【翻译: 胡怡思; 审校: 聂永刚】.
Keywords: análisis de redes sociales; artificial intelligence; distribución de las especies; inteligencia artificial; programación estocástica dinámica; social network analysis; species distributions; stochastic dynamic programing; valor de la información; value of information; 人工智能; 信息价值; 物种分布; 社会网络分析; 随机动态规划.
© 2020 The Authors. Conservation Biology published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Society for Conservation Biology.