RESUMO
Wildlife trade has rapidly expanded on social media platforms in recent years, offering an easy means for traders to access international markets. Investigating this trade activity poses a complex challenge to researchers seeking to understand online trade and moderators seeking to disrupt illicit and harmful activity. Current survey methods frequently rely on text-based searches and focus on posts in which the advertisement is explicit. However, such approaches risk overlooking a growing volume of relevant content, particularly outside social media groups. We used posts from pages promoting West African birds for trade as a case study to explore the availability of information for making inferences about trade activity on social media, specifically information indicating that trade activity was occurring or that could be used to infer trade routes. We recorded 400 posts from 12 pages that we inferred either promoted or facilitated wildlife trade, of which 19.7% were explicit advertisements and 23.8% contained taxa-related terms. In the remaining 341 posts, profile information was the most common indicator of trade activity, but a variety of indicators (e.g., images of birds in trade and trade enquiries) were identified across imagery, text, and comments. We identified multiple types of geographical information that could help infer trade routes and thus the likely legality of trade, although most were relatively rare and sometimes contradictory. Our findings suggest that triangulating multiple types of information from within, across, and beyond posts is vital for effectively identifying and interpreting wildlife trade content on social media. Therefore, were commend that expert-mediated triangulation should be integrated in and used alongside automated detection systems and moderating practices of social media companies.
Identificación de las Oportunidades para la Triangulación Mediada por Expertos en el Monitoreo del Mercado de Fauna en las Redes Sociales Resumen El mercado de fauna se ha expandido rápidamente en las redes sociales en años recientes, brindando un medio sencillo para que los comerciantes tengan acceso a los mercados internacionales. El estudio de esta actividad comercial representa un reto complejo para los investigadores que buscan entender el comercio en línea y para los moderadores que intentan interrumpir la actividad ilegal y dañina. Los métodos actuales de censos dependen frecuentemente de búsquedas basadas en texto y se enfocan en publicaciones en las que el anuncio es explícito. Sin embargo, dichas estrategias corren el riesgo de ignorar el volumen creciente de contenido relevante, particularmente aquél fuera de los grupos de las redes sociales. Usamos como estudio de caso las publicaciones obtenidas de páginas que promocionaban aves del oeste de África para su comercio y así exploramos la disponibilidad de información para inferir sobre la actividad comercial en las redes sociales, específicamente la información que indicaba que estaba ocurriendo la actividad comercial o que podría usarse para inferir las rutas de comercio de fauna. Registramos 400 publicaciones de doce páginas que inferimos promocionaban o facilitaban el comercio de fauna, de las cuales el 19.7% fueron anuncios explícitos y el 23.8% contenía términos relacionados con los taxones. En las restantes 341 publicaciones, la información del perfil fue el indicador más común de la actividad comercial, pero una variedad de indicadores (p. ej.: imágenes de aves en el mercado o preguntas sobre su venta) también fueron identificados en las imágenes, textos y comentarios. Identificamos diferentes tipos de información geográfica que podría ser útil para inferir rutas de comercio y, por lo tanto, su probable legalidad, aunque en la mayoría de los casos estas rutas fueron poco frecuentes o contradictorias. Nuestros hallazgos sugieren que la triangulación de diferentes tipos de información dentro, entre y más allá de las publicaciones es vital para identificar e interpretar efectivamente contenidos sobre el comercio de fauna en las redes sociales. Por ello recomendamos integrar la triangulación mediada por expertos y usarla en conjunto con los sistemas automatizados de detección y prácticas de moderación con los que cuentan las compañías de redes sociales.