Фотографии из социальных сетей — бесценный ресурс для изучения природных богатств

Исследователи из Университета штата Северная Каролина использовали посты в Instagram, Flickr и Panoramio для сбора данных о том, как люди оценивают живописные европейские ландшафты. Новое исследование показывает, что геотегированные фотографии с миллионами комментариев могут служить основой для прогнозных моделей, помогающих формировать политику землепользования, планирование охраны природы и стратегии развития по всему миру.

«Социальные сети предлагают возможность изменить способ сбора данных о том, как мы воспринимаем и ценим окружающую среду», — говорит Дерек ван Беркель, соавтор исследования в Proceedings of the National Academy of Sciences. Краудсорсинговая информация является захватывающей альтернативой небольшим социальным опросам, проведение которых дорого и трудоемко. Исследование особенно актуально в условиях продолжающихся изменений в землепользовании из-за урбанизации.

Прогнозные модели на основе данных из соцсетей могли бы помочь, например, жителям Швейцарских Альп решить, лучше использовать горные луга для выпаса скота, жилой застройки или нового горнолыжного курорта. Такие модели позволяют количественно оценить эстетическую и культурную ценность ландшафтов, что необходимо для разработки стратегий их сохранения и развития туризма.

Исследователи создали алгоритмы для фильтрации данных из Instagram и Panoramio (широко используемых по всей Европе) и Flickr (более распространенного в Центральной и Западной Европе). Проанализировав распределение и популярность фотографий, они обнаружили, что наиболее ценимыми ландшафтами являются горные районы, территории у рек и озер, а также места вблизи населенных пунктов. «Эти ландшафты явно предоставляют экосистемные услуги, высоко ценимые обществом», — отмечает соавтор работы Росс Минтемайер.

Instagram, как мобильное приложение для обмена фотографиями с комментариями и хэштегами, оказался особенно богатым источником данных. Эта информация отражает ценности поколения миллениалов — ключевой демографической группы для будущих решений в области землепользования. «Наша цель — моделировать, что произойдет при различных сценариях, используя компьютерную модель, основанную на реальных данных о реальных местах», — резюмирует ван Беркель.