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《在生态监视世界中保护动物数据的新框架》

  • 来源专题：外来生物入侵
  • 编译者： 刘小燕
  • 发布时间：2020-07-27

  • 使用电子标签（即生物遥测）对动物运动进行监视已经成为基础和应用生态研究与监测的重要工具。动物追踪技术的进步与技术的变化同时发生，全球科学文化在不断演变，越来越促进数据共享和透明度。然而，滥用生物遥测数据有可能增加动物受到人类干扰或利用的脆弱性。在大多数情况下，遥测数据的安全对动物或其生态系统不会构成威胁，但对一些高危情况，如具有高经济价值的物种或处于危险中的种群，可能会促进主动干扰，甚至更糟，可能导致偷猎。我们建议，在设计动物追踪研究时，科学家有责任考虑他们的研究动物在实施计划中面临风险的脆弱性，并采取预防措施。

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相关报告

  • 《数据与知识双驱动的知识组织系统构建框架研究》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：闫亚飞
    • 发布时间：2023-07-11
    •        知识组织系统（KOS）反映领域知识的概念及概念关系，是描述、表示特定领域的知识而生成的语义工具，涵盖了从简单的术语表到包含语义关系的规范档、受控词表、本体等。 知识组织系统的构建方式与计算机技术的发展相呼应。早期知识组织系统的构建主要依赖于专家先验知识，具有严格受控、权威性、全局性等优势。但纯粹依赖专家构建的知识组织系 统具有不可忽视的缺陷：一是主观性强，多依赖于专家先验知识，缺乏对终端用户需求的客观反映；二是实时性不强，知识组织系统构建后处于封闭静止状态，其无法通过自主学习进 行知识动态更新，术语经过长期实践积累达到一定规模后，才会由专家进一步更新，因此知识组织系统的概念更新缓慢，具有滞后性；三是成本较高，严格受控的概念选取及层次结构 建设使手工构建知识组织系统耗时耗力。大数据环境下实时更新的数据资源有待挖掘以提供各种智能化决策，其为知识组织系统提供了丰富的语料，自动构建知识组织系统成为可能， 通过对多源海量数据的自动采集、加工、处理、分析、整合和提炼，抽象形成具有一定结构的概念知识体系，但自动构建的方式依然有一定的局限性：一是机器语义理解差，从海量数 据中挖掘其结构，生成达到一定语义规范的概念存在困难；二是知识组织系统具有严格受控的多层次结构，机器学习技术仍难以自动化识别概念之间的丰富语义关系，建立语义关联且 形成符合用户需求的概念层级结构仍需人工干预；三是对数据质量要求高，自动化构建的知识组织系统高度依赖于所采集的涵盖主题领域的数据样本，数据的质量决定了最终形成概念 体系的质量。当前数据与知识相结合的第三代人工智能的出现，旨在将专家知识与海量数据有机结合，提升数据处理效率和质量。 如何借此契机，探索知识组织系统新的构建方式将成为当前知识组织领域的重要问题。         文章在分析国内外研究现状的基础上，从理论层面深度剖析数据和知识的协同机制，应用符 号学理论分析“数据”与“知识”之间的双向转换关系，并从知识组织系统的语法、语义、 语用角度，提出数据与知识双驱动的知识组织系统构建框架，有助于厘清数据与知识的双向转化，突破现有知识组织系统构建方法存在的局限，实现两种构建方法的深度融合及优势互 补，为数智时代自动构建高质量、高效率的知识组织系统提供新的路径。       知识分为隐性和显性两种类型。隐性知识是通过经验、行动、主观的洞察力等嵌入人类头脑中，难以正式表达、沟通或分享的知识；显式知识是可以正式表达、共享、复制、存储 的知识，更具有实用价值。知识管理中这两类知识通过相互转换而实现价值，但转换过程离不开数据支持。海量数据中蕴含着有待被挖掘的一定量的显隐性知识，经过分析、加工、 提炼等形成可表达的显性知识，服务于具体应用场景，进而产生新的数据，如此不断反复。如何从海量“数据”中获取、提炼、转换为有用的“知识”，“知识”又如何物化成可计算 的“数据”是实现数据与知识两者有效转换的关键。数据到知识的转化过程一直都是信息管理、信息系统、计算机领域等多个学科或领域关 注的热点话题。数据本身是观察的产物，存在于人类的思维之外，没有任何意义，定义为 表示对象、事件及环境的属性的符号。美国哲学家皮尔斯（Pierce）的符号学理论指出符 号由三个相互关联的基本要素组成：符号形体（Representamen）、对象（Object）和解释 项（Interpretant），其中符号形体可视为一种指代，对象是由符号所指的客观存在，解释项是人对符号与物体之间联系的理解和反应。由此看出，当认知主体对客观物理世界 进行感知时，从而为客观对象赋予了能够表征它的符号，即形成了多样化数据。而符号的含 义则是由主体所认知的知识来反映，此时知识成为提供符号意义的解释项，体现了对客观世界的理解和反映，使人们能够共享符号及符号语义以实现无障碍交流。知识由认知主体对客 观世界中数据（符号）的理解和反映而形成，通过对数据一系列组织和处理分析，形成对当前问题或活动的解释、理解及经验。数据密集型社会带来了数据量的激增，借助于统计学、 机器学习等技术，对海量数据进行提炼总结形成知识，数据到知识的转换效率提升。 知识向数据的转化是一个反向过程，当知识被语法、语义等结构描述后成为信息，信息被详细定义的数据结构规范后成为数据。数据是可被计算的符号，知识为数据符号提供 了语义解释。知识转化为数据就是将知识描述为可被计算的形式化结构，应用到数据处理环节中，以提升数据处理的效率。不断增加的知识同样面临序化表示的问题，知识组织系统作 为重要的工具，以知识为主要描述对象，对知识进行表示、描述、共享和使用，从而为符号所表达的语义意义提供明确的概念共识。正如 Qin Jian指出，知识组织系统实际上是将 人类对世界理解所形成的知识组织成各种系统或工具，以推动知识的再利用与创造。知识向数据转化过程需要各种知识组织系统的参与，通过对知识进行显性化、表示和存储，以更好 用以解释数据含义。 数据与知识的双向转化形成了一个联动的持续循环过程。依据波普尔“三 个世界”理论，上层表示物理世界，指代一切物质客体；中层表示精神世界；下层表示客观知识世界，凸显认知主体对客观世界中实体对象的感知和反映。物理世界产生了大规模的 实体对象，催生了用于指代实体对象的海量数据。数据作为认知主体给予对象的识别符号，数据的激增促进了认知主体对新的解释项的产生和扩充，进一步提升了对知识本身处理的需 求，推动知识组织系统的不断发展及应用。从海量数据中获取知识，以知识组织系统方式表示，并将知识组织系统应用到数据处理中，这样不仅推动数据与知识转换及增值，而且能够 动态反映外部客观世界变化，实现数据与知识从静态化向动态化管理。
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  • 《升级世界动物健康信息系统(WAHIS)，改进动物健康数据采集》
    • 来源专题：农业科技前沿与政策咨询快报
    • 编译者：李晓曼
    • 发布时间：2017-11-28
    • 世界动物卫生组织（OIE）正在升级“世界动物健康信息系统（World Animal Health Information System，WAHIS）”来应对新的卫生方面的挑战，以备未来之需。新一代的WAHIS+将具备新的技术能力，以便提升动物疾病相关数据的收集与分发。OIE的主要任务之一是确保全球动物疾病情势的信息透明。WAHIS可以提供可靠、核实过的动物健康信息，从而有效控制跨境动物疾病。该系统能够及早发现新兴疾病，有利于保护公众健康和全球生活秩序，并且在促进贸易安全方面也能发挥重要作用。 一、WAHIS 这些年来，WAHIS成绩斐然，仅2016年就接收了近1,500条通知和后续报告。疫情报告系统包含一张涵盖全球200多个国家的网络。通过该网络可得出116种严重动物疾病和新兴动物疾病以及34种流行性动物疾病，包括炭疽、裂谷热、狂犬病、和高致病性禽流感的相关数据。此外，每月有16,000位服务订阅者会接收到WAHIS的预警信息，80,000名访问者通过WAHIS界面进行咨询。 第一代WAHIS投入使用已经十多年，当前动物公共健康所面临的新挑战需要对系统进行升级和改变。一年前，OIE通过调查、咨询和对话等方式了解其成员以及各种利益相关方的需求，将系统升级成WAHIS+。WAHIS+采用新技术来适应社会变化，新系统将会更加快捷、直观，增加新的功能，包括数据拓展挖掘、可定制数据查询以及时空数据的可视化。 二、WAHIS+ “WAHIS+是全球动物健康数据领域所取得的巨大进步，它是用来解决未来卫生方面挑战的战略工具，与‘大健康（One Health）’的策略是一致的。我们需要以一种跨学科、整体性的策略来进行数据收集、分析和分发，研究对象不仅是动物疾病还包括公共健康威胁，同时考虑气候变化、环境因素等。”OIE总干事艾略特（Eloit）博士在该组织的第85届大会上表示。 由于OIE启动了一项雄心勃勃的工程来开发升级版的系统WAHIS+，因此WAHIS+会成为一个不断演进和全面化的工具。在未来时间里，WAHIS+会改进重大流行性动物疾病数据的收集和发布方式，包括家养动物和野生动物的疾病数据。另外，WAHIS+还能协助公共医疗官构建一个更加强大的全球疫情报告社群、将与流行病信息相关的基因数据加入到人类健康状况数据库来提升疾病的可跟踪性，从而确保及时做出恰当的应对。WAHIS+与各国/地区数据库之间的兼容性、根据情况进行相应的数据分析与展示能力等，将会支持OIE的各种地区项目和倡议，确保数据能够得到更好地使用，为未来政策的制定以及有效决策提供指引。 三、其他升级产品 2016年，OIE研发出一款名叫“世界动物健康信息系统预警（WAHIS Alerts）”的智能手机应用系统，来确保用户每天都能迅速地获得动物卫生相关的通知。“科技对于疾病的尽早发现非常关键，”艾略特博士称，“探测动物群体中是否会爆发动物传染性疾病是全球卫生安全的重要组成部分，而当前这一部分的工作需要加强。这是我们面临的挑战，我们有信心和我们的成员一起取得成功。” 另外，该组织于2017年5月25日宣布启动WAHIS新的电子学习平台，该平台专门为其成员准备，特别是供各国联络员接收通知。这一互动式教学平台与爱荷华州立大学（Iowa State University）联合研发，获得了欧盟的资金支持。通过这个平台，用户可以更加便捷地获取与WAHIS相关的最新培训材料和动物疫情通知。 （编译 李晓曼）
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