O Flickr pode ser usado como ferramenta de conservação da Caatinga? Um estudo de caso usando Deep Learning

Abstract

O interesse público pela natureza pode ser promovido e medido por meio das redes sociais, avaliando a importância de uma espécie para as pessoas e identificando novos símbolos de apelo conservacionista. Nosso objetivo foi avaliar o interesse público a partir dos serviços ecossistêmicos culturais na Caatinga obtidos nas fotografias do Flickr e testar o uso do Deep Learning para classificação de serviços culturais. Classificamos os serviços ecossistêmicos com base em 488 fotografias postadas no Flickr. Essas fotografias foram analisadas por meio de abordagens manuais e de aprendizado profundo (Deep Learning - DL). As categorias mais observadas em ambas as abordagens foram "Apreciação da Paisagem" (36,8%), "Apreciação da Natureza - Animais" (25,6%) e "Atividades Sociais" (19,3%). Os nossos resultados indicam o valor estético e recreativo associado a Caatinga e ressaltam a importância de promover esses serviços como uma estratégia de conservação. O uso do Flickr como fonte de dados pode não ter sido o mais adequado, sendo interessante a inclusão de outras redes sociais para complementar os dados referentes à caatinga. Encontramos diferenças significativas entre as classificações manuais e de DL, a classificação de DL demonstrou ser promissora para a avaliação de serviços ecossistêmicos culturais, entretanto, existe a necessidade de ajustes e melhorias na abordagem de DL. Apesar das limitações, o uso de mídias sociais e técnicas de deep learning pode ser promissor para avaliar o interesse público em relação à conservação da Caatinga e identificar áreas de enfoque para ações de conservação.