論文の概要: Wildlife Product Trading in Online Social Networks: A Case Study on Ivory-Related Product Sales Promotion Posts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16671v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 06:57:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 05:12:32.832303
- Title: Wildlife Product Trading in Online Social Networks: A Case Study on Ivory-Related Product Sales Promotion Posts
- Title（参考訳）: オンラインソーシャル・ネットワークにおける野生生物の商品取引--イボリー関連商品販売促進ポストを事例として
- Authors: Guanyi Mou, Yun Yue, Kyumin Lee, Ziming Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,オンラインソーシャルネットワークにおける野生生物製品販売促進行動の検出と認識の課題について論じる。
我々は、疑わしい野生生物がポストやアカウントを売っているのを自動的に識別するフレームワークを構築している。
我々は、これらの行動の性質に関する詳細な知見を提供し、違法な野生生物製品取引の理解と対策に貴重な情報を提供しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.275364214480714
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wildlife trafficking (WLT) has emerged as a global issue, with traffickers expanding their operations from offline to online platforms, utilizing e-commerce websites and social networks to enhance their illicit trade. This paper addresses the challenge of detecting and recognizing wildlife product sales promotion behaviors in online social networks, a crucial aspect in combating these environmentally harmful activities. To counter these environmentally damaging illegal operations, in this research, we focus on wildlife product sales promotion behaviors in online social networks. Specifically, 1) A scalable dataset related to wildlife product trading is collected using a network-based approach. This dataset is labeled through a human-in-the-loop machine learning process, distinguishing positive class samples containing wildlife product selling posts and hard-negatives representing normal posts misclassified as potential WLT posts, subsequently corrected by human annotators. 2) We benchmark the machine learning results on the proposed dataset and build a practical framework that automatically identifies suspicious wildlife selling posts and accounts, sufficiently leveraging the multi-modal nature of online social networks. 3) This research delves into an in-depth analysis of trading posts, shedding light on the systematic and organized selling behaviors prevalent in the current landscape. We provide detailed insights into the nature of these behaviors, contributing valuable information for understanding and countering illegal wildlife product trading.
- Abstract（参考訳）: ワイルドライフ・トラクキング(WLT)はグローバルな問題として現れており、トレーカーはオフラインからオンラインプラットフォームに事業を拡大し、eコマースのウェブサイトやソーシャルネットワークを利用して不正取引を強化する。
本稿では, 環境に有害な活動に対処する上で重要な課題である, オンラインソーシャルネットワークにおける野生生物製品販売促進行動の検出と認識の課題について述べる。
本研究では,これらの環境被害に対処するため,オンラインソーシャルネットワークにおける野生生物製品販売促進行動に着目した。
具体的には
1)野生生物の商品取引に関連するスケーラブルなデータセットをネットワークベースのアプローチで収集する。
このデータセットはHuman-in-the-loop機械学習プロセスを通じてラベル付けされ、野生生物の製品販売ポストを含む正のクラスサンプルと、潜在的WLTポストと誤分類された通常のポストを表すハード負のサンプルを識別し、その後、人間のアノテータによって修正される。
2)提案したデータセットに機械学習の結果をベンチマークし,不審な野生動物を売っているポストやアカウントを自動的に識別する実用的なフレームワークを構築し,オンラインソーシャルネットワークのマルチモーダルな性質を十分に活用する。
3)本研究は,現在のランドスケープに多い組織的かつ組織的な販売行動に光を当てて,取引ポストの詳細な分析を行う。
我々は、これらの行動の性質に関する詳細な知見を提供し、違法な野生生物製品取引の理解と対策に貴重な情報を提供しています。
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