[論文レビュー] Global Fishing Watch: Bringing Transparency to Global Commercial Fisheries

Wessley Merten, Adam Reyer+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2016

Marine and fisheries researchEnvironmental Science被引用数 21

ひとこと要約

Global Fishing Watch (GFW) は、自動識別システム (AIS) データとビッグデータ分析を活用して、商業漁業活動をリアルタイムで監視し、船舶の行動を「漁業」または「非漁業」と分類することで、透明性を高めています。このプラットフォームは一般に船舶の追跡データへのアクセスを提供し、過剰漁業や違法・未報告・無規制 (IUU) 港業の防止に貢献しています。

ABSTRACT

Across all major industrial fishing sectors, overfishing due to overcapacity and lack of compliance in fishery governance has led to a decline in biomass of many global fish stocks. Overfishing threatens ocean biodiversity, global food security, and the livelihoods of law abiding fishermen. To address this issue, Global Fishing Watch (GFW) was created to bring transparency to global fisheries using computer science and big data analytics. A product of a partnership between Oceana, SkyTruth and Google, GFW uses the Automatic Identification System, or AIS, to analyze the movement of vessels at sea. AIS provides vessel location data, and GFW uses this information to track global vessel movement and apply algorithms to classify vessel behavior as "fishing" or "non-fishing" activity. Now publicly available, anyone with an internet connection can monitor when and where trackable commercial fishing appears to be occurring around the world. Hundreds of millions of people around the world depend on our ocean for their livelihoods, and many more rely on it for food. Collectively, the various applications of GFW will help reduce overfishing and illegal fishing, restore the ocean's abundance, and ensure sustainability through better monitoring and governance of our marine resources.

研究の動機と目的

• 過剰な漁獲能力と漁業における弱いガバナンスが原因で生じる世界的な過剰漁業の危機に対処する。
• 監視と透明性の向上により、違法・未報告・無規制 (IUU) 港業を削減する。
• 商業漁業船舶のリアルタイム追跡を可能にすることで、海洋資源の持続可能性を高める。
• 政府、NGO、一般市民が、利用可能なデータドリブンのインサイトを入手できるように支援する。
• 船舶の移動データと行動分類のオープンアクセスを提供することで、海洋ガバナンスを強化する。

提案手法

• 商業漁業船舶からリアルタイムの船舶位置および移動データを収集するために、自動識別システム (AIS) を使用する。
• 移動パターンに基づいて、行動を「漁業」または「非漁業」と分類するため、機械学習およびデータ分析アルゴリズムを適用する。
• 数億件の AIS メッセージを処理して、世界規模の漁業活動のニアリアルタイム地図を生成する。
• Oceana、SkyTruth、Google のデータを統合し、スケーラブルで一般公開可能なプラットフォームを構築する。
• インタラクティブなウェブプラットフォームで船舶の軌跡と漁業イベントを可視化し、一般および機関利用を可能にする。
• データ統合と地理空間分析を活用して、漁業活動と移動または非漁業移動を区別する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リアルタイムの船舶追跡データは、世界規模での商業漁業活動の特定と監視にどのように活用できるか？
• RQ2 AIS データに基づいて船舶行動を「漁業」と「非漁業」として効果的に分類するための機械学習技術は何か？
• RQ3 AIS を用いた漁業データへの一般公開が、透明性の向上と違法漁業の削減にどの程度寄与するか？
• RQ4 ビッグデータ分析とオープンデータプラットフォームは、世界の漁業におけるガバナンスと持続可能性をどのように向上させるか？
• RQ5 AIS を用いた監視の実用的応用は、海洋保護と政策執行にどのような意味を持つのか？

主な発見

• Global Fishing Watch は、数億件の AIS メッセージを効果的に処理・可視化し、ニアリアルタイムで世界規模の漁業活動をマップ化することに成功した。
• 移動パターン分析と行動アルゴリズムを用いて、船舶の行動を「漁業」と「非漁業」として正確に分類できる。
• システムは、世界中の漁業データへの公開アクセスを可能にし、商業漁業の運用における透明性を高めた。
• 船舶追跡データをオープンにすることで、GFW は過剰漁業や違法・未報告・無規制 (IUU) 港業の削減に貢献している。
• Oceana、SkyTruth、Google の協働は、海洋ガバナンスにおけるオープンデータイニシャチブのスケーラビリティと影響力を示している。
• このプラットフォームは、Data For Good Exchange 2016 などの主要フォーラムで発表され、機関による認識と採用の可能性を示している。