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Social media mining as an opportunistic citizen science model in ecological monitoring: a case study using invasive alien species in forest ecosystems.

dc.contributor.advisorGadow, Klaus von Prof. Dr. Dr. h.c.
dc.contributor.authorDaume, Stefan
dc.date.accessioned2015-10-14T07:30:58Z
dc.date.available2015-10-14T07:30:58Z
dc.date.issued2015-10-14
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0023-9645-7
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-5254
dc.description.abstractDramatische ökologische, ökonomische und soziale Veränderungen bedrohen die Stabilität von Ökosystemen weltweit und stellen zusammen mit neuen Ansprüchen an die vielfältigen Ökosystemdienstleistungen von Wäldern neue Herausforderungen für das forstliche Management und Monitoring dar. Neue Risiken und Gefahren, wie zum Beispiel eingebürgerte invasive Arten (Neobiota), werfen grundsätzliche Fragen hinsichtlich etablierter forstlicher Managementstrategien auf, da diese Strategien auf der Annahme stabiler Ökosysteme basieren. Anpassungsfähige Management- und Monitoringstrategien sind deshalb notwendig, um diese neuen Bedrohungen und Veränderungen frühzeitig zu erkennen. Dies erfordert jedoch ein großflächiges und umfassendes Monitoring, was unter Maßgabe begrenzter Ressourcen nur bedingt möglich ist. Angesichts dieser Herausforderungen haben Forstpraktiker und Wissenschaftler begonnen auch auf die Unterstützung von Freiwilligen in Form sogenannter „Citizen Science“-Projekte (Bürgerwissenschaft) zurückzugreifen, um zusätzliche Informationen zu sammeln und flexibel auf spezifische Fragestellungen reagieren zu können. Mit der allgemeinen Verfügbarkeit des Internets und mobiler Geräte ist in Form sogenannter sozialer Medien zudem eine neue digitale Informationsquelle entstanden. Mittels dieser Technologien übernehmen Nutzer prinzipiell die Funktion von Umweltsensoren und erzeugen indirekt ein ungeheures Volumen allgemein zugänglicher Umgebungs- und Umweltinformationen. Die automatische Analyse von sozialen Medien wie Facebook, Twitter, Wikis oder Blogs, leistet inzwischen wichtige Beiträge zu Bereichen wie dem Monitoring von Infektionskrankheiten, Katastrophenschutz oder der Erkennung von Erdbeben. Anwendungen mit einem ökologischen Bezug existieren jedoch nur vereinzelt, und eine methodische Bearbeitung dieses Anwendungsbereichs fand bisher nicht statt. Unter Anwendung des Mikroblogging-Dienstes Twitter und des Beispiels eingebürgerter invasiver Arten in Waldökosystemen, verfolgt die vorliegende Arbeit eine solche methodische Bearbeitung und Bewertung sozialer Medien im Monitoring von Wäldern. Die automatische Analyse sozialer Medien wird dabei als opportunistisches „Citizen Science“-Modell betrachtet und die verfügbaren Daten, Aktivitäten und Teilnehmer einer vergleichenden Analyse mit existierenden bewusst geplanten „Citizen Science“-Projekten im Umweltmonitoring unterzogen. Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass Twitter eine wertvolle Informationsquelle über invasive Arten darstellt und dass soziale Medien im Allgemeinen traditionelle Umweltinformationen ergänzen könnten. Twitter ist eine reichhaltige Quelle von primären Biodiversitätsbeobachtungen, einschließlich solcher zu eingebürgerten invasiven Arten. Zusätzlich kann gezeigt werden, dass die analysierten Twitterinhalte für die untersuchten Arten markante Themen- und Informationsprofile aufweisen, die wichtige Beiträge im Management invasiver Arten leisten können. Allgemein zeigt die Studie, dass einerseits das Potential von „Citizen Science“ im forstlichen Monitoring derzeit nicht ausgeschöpft wird, aber andererseits mit denjenigen Nutzern, die Biodiversitätsbeobachtungen auf Twitter teilen, eine große Zahl von Individuen mit einem Interesse an Umweltbeobachtungen zur Verfügung steht, die auf der Basis ihres dokumentierten Interesses unter Umständen für bewusst geplante „Citizen Science“-Projekte mobilisiert werden könnten. Zusammenfassend dokumentiert diese Studie, dass soziale Medien eine wertvolle Quelle für Umweltinformationen allgemein sind und eine verstärkte Untersuchung verdienen, letztlich mit dem Ziel, operative Systeme zur Unterstützung von Risikobewertungen in Echtzeit zu entwickeln.de
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc634de
dc.titleSocial media mining as an opportunistic citizen science model in ecological monitoring: a case study using invasive alien species in forest ecosystems.de
dc.typecumulativeThesisde
dc.contributor.refereeGadow, Klaus von Prof. Dr. Dr. h.c.
dc.date.examination2015-08-27
dc.description.abstractengMajor environmental, social and economic changes threatening the resilience of ecosystems world-wide and new demands on a broad range of forest ecosystem services present new challenges for forest management and monitoring. New risks and threats such as invasive alien species imply fundamental challenges for traditional forest management strategies, which have been based on assumptions of permanent ecosystem stability. Adaptive management and monitoring is called for to detect new threats and changes as early as possible, but this requires large-scale monitoring and monitoring resources remain a limiting factor. Accordingly, forest practitioners and scientists have begun to turn to public support in the form of “citizen science” to react flexibly to specific challenges and gather critical information. The emergence of ubiquitous mobile and internet technologies provides a new digital source of information in the form of so-called social media that essentially turns users of these media into environmental sensors and provides an immense volume of publicly accessible, ambient environmental information. Mining social media content, such as Facebook, Twitter, Wikis or Blogs, has been shown to make critical contributions to epidemic disease monitoring, emergency management or earthquake detection. Applications in the ecological domain remain anecdotal and a methodical exploration for this domain is lacking. Using the example of the micro-blogging service Twitter and invasive alien species in forest ecosystems, this study provides a methodical exploration and assessment of social media for forest monitoring. Social media mining is approached as an opportunistic citizen science model and the data, activities and contributors are analyzed in comparison to deliberate ecological citizen science monitoring. The results show that Twitter is a valuable source of information on invasive alien species and that social media in general could be a supplement to traditional monitoring data. Twitter proves to be a rich source of primary biodiversity observations including those of the selected invasive species. In addition, it is shown that Twitter content provides distinctive thematic profiles that relate closely to key characteristics of the explored invasive alien species and provide valuable insights for invasive species management. Furthermore, the study shows that while there are underutilized opportunities for citizen science in forest monitoring, the contributors of biodiversity observations on Twitter show a more than casual interest in this subject and represent a large pool of potential contributors to deliberate citizen science monitoring efforts. In summary, social online media are a valuable source for ecological monitoring information in general and deserve intensified exploration to arrive at operational systems supporting real-time risk assessments.de
dc.contributor.coRefereeKurth, Winfried Prof. Dr.
dc.contributor.thirdRefereeNagel, Jürgen Prof. Dr.
dc.subject.gerWaldökosystemede
dc.subject.gerforstliches Monitoringde
dc.subject.gerWaldbedrohungende
dc.subject.gerBürgerwissenschaftde
dc.subject.gereingebürgerte invasive Artende
dc.subject.gerNeobiotade
dc.subject.gersoziale Mediende
dc.subject.gerAnalyse sozialer Mediende
dc.subject.gerTwitterde
dc.subject.gerUmweltmonitoringde
dc.subject.gerBiodiversitätsmonitoringde
dc.subject.engforest ecosystemsde
dc.subject.engforest monitoringde
dc.subject.engforest threatsde
dc.subject.engcitizen sciencede
dc.subject.enginvasive alien speciesde
dc.subject.engsocial mediade
dc.subject.engsocial media miningde
dc.subject.engTwitterde
dc.subject.engecological monitoringde
dc.subject.engbiodiversity monitoringde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-11858/00-1735-0000-0023-9645-7-9
dc.affiliation.instituteFakultät für Forstwissenschaften und Waldökologiede
dc.subject.gokfullForstwirtschaft (PPN621305413)de
dc.identifier.ppn837272122


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