Fundamental insights on when social network data are most critical for conservation planning.

ABSTRACT

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.

RESUMEN

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.