Googleストリートビューを使って自由に roam してる犬の数を推定する

自由に放 roaming している犬たちは、公衆衛生にとって問題で、人間や他の動物に影響する病気を広める可能性があるんだ。この問題は特に発展途上国で深刻で、多くの犬が自由に歩き回っている。世界中には990百万以上の犬がいると推定されていて、そのうち700百万匹くらいが自由に roaming しているんだ。このグループには、外に出される飼い犬、迷子の犬、そして飼い主のいない犬が含まれている。犬によって広まる病気をコントロールするためには、これらの犬の集団についての詳細な情報が必要だけど、データを集めるのは難しいこともある。

#犬の個体数の推定

自由に roaming している犬の数を推定するための様々な方法がある。世界保健機関は、直接カウントや捕獲率、その他の手法を含むいくつかのアプローチを提案してる。でも、これらの方法は時間がかかるし、訓練された人員が必要なんだ。資源が限られている地域では、公衆衛生のための予算が厳しいこともあって、これらの方法は必ずしも効果的じゃない。

新しい promising な方法として、Google ストリートビュー（GSV）を使う手段が考えられている。GSVは、数十億枚の画像から成り立っていて、仮想的に世界を見せてくれるんだ。様々な場所やシーンをキャッチしてる。この技術を使えば、データをもっと効率的に収集できるから、自由に roaming している犬の集団を研究するためのツールとして期待されてる。

#研究の目的

この研究は、GSVが自由に roaming している犬の数を、従来の戸別訪問調査と比較してどれくらい正確に推定できるかを評価することを目的としているんだ。自由に roaming している犬の集団を理解することは、これらの動物を通じて伝染する病気、特に狂犬病を管理するために重要なんだ。彼らの数を推定する信頼できる方法を開発できれば、特に資源が限られた地域の公衆衛生に役立つ。

#研究地域

研究はペルー南部のアレキパ市で行われていて、2015年以降、犬の狂犬病が増えてきている問題に焦点を当てたんだ。研究はアレキパの中のアルト セルバ アレグレという地区で行われ、ここでは犬の狂犬病の事例があった。26のコミュニティが含まれていて、都市部と周辺部の混合だったんだ。GSV画像へのアクセスは舗装された道路がある都市部の方が良くて、車両が画像をキャッチしやすい。

#戸別訪問調査

2016年に、アルト セルバ アレグレ地区で犬の個体数についての情報を集めるために調査が行われた。世帯を訪問して、犬の飼い主についての詳細を集めた。これが、各コミュニティの自由に roaming している犬の推定数を生成するのに役立った。

#市民科学者の関与

GSV画像の分析を手伝うために、22人の市民科学者がソーシャルメディアを通じて募集された。トレーニング材料が提供され、マニュアルやデータを記録するためのエクセルシートもあった。市民科学者たちは、2013年9月以降の日付のGSV画像を調べるよう指示されて、割り当てられた地域の利用可能な道路をカバーした。研究中は質問や懸念に対処するためのコミュニケーションが維持された。

#パイロット研究

メインの研究の前に、GSVを使用して自由に roaming している犬を探すプロセスを洗練するためにパイロットテストが行われた。このパイロットで、同じエリアで市民科学者が多くいると犬の検出が改善されることが明らかになった。このフィードバックは、各コミュニティに4人の市民科学者が最適な数であることを決定するのに役立った。

#GSVによる犬のカウント

理想的な市民科学者の数を確認した後、これらの人々が26の選ばれたコミュニティに割り当てられた。2020年の6月から12月の間にGSV画像を調べて、自由に roaming している犬を慎重に各画像を見て特定した。犬が見つかった場合は、画像の日付や特定のコミュニティといった詳細が記録された。このプロセスにより、自由に歩いている犬がカウントに含まれるようにしたんだ。

#データの品質チェック

訓練を受けた調査員が、市民科学者が集めたデータをレビューして、結果の正確性を確認した。これには、犬が自由に roaming していることを確認するために画像をチェックしたり、重複カウントがないことを確認することが含まれた。検出された犬はコーディングされ、地理的に位置づけられたので、結果を分析することができた。

#統計分析

GSVを使って見つかった犬の数と以前の調査データとの関係を見つけるために、統計的方法が適用された。異なるモデルがテストされて、どれだけ変数が関連しているかを調べた。この分析は、集めたデータに基づいて自由に roaming している犬の個体数を予測するための堅牢なモデルを作成することを目指していた。

#結果：自由に roaming している犬の探索

市民科学者の努力によって、選ばれたコミュニティの中で合計868匹のユニークな自由に roaming している犬が見つかった。すべてのコミュニティの合計面積は約223ヘクタールで、調査した道路の全長は約59キロメートルだった。2016年の以前の調査では、通りに自由にアクセスできる飼い犬が909匹カウントされていて、2つの方法の間に関連性があることが示された。

市民科学者のデータは、都市部と周辺部のコミュニティで自由に roaming している犬の集団に顕著な違いがあることを明らかにした。あるエリアには他の場所よりもずっと多くの犬がいたりして、場所による犬の集団の変動性が強調された。

#市民科学者の効果

分析によると、1人の市民科学者は、訓練を受けた調査員が見つけた自由に roaming している犬の約70%を検出できることがわかった。この割合は市民科学者が増えることで上昇し、最終的には4人の市民科学者がほぼすべての犬を見つけた。この結果は、複数の探索者がいることでカウントの精度が向上するというアイデアを支持するものだった。

全体として、GSVを使って検出された犬の数と、調査で報告された飼い犬の数との間に強い相関関係があった。これから、GSVが自由に roaming している犬の集団を推定する信頼できるツールであることが示唆された。

#犬の個体数の予測

収集したデータを使用して、研究者たちは犬の個体数を予測するために寄与する特定の変数を特定した。都市部では、検出された犬の数と、家の数や道路の長さといったさまざまなコミュニティ要因との間に明確な関係が示された。一方、周辺部の予測は信頼性が低い可能性があり、利用可能な画像が少なかったためかもしれない。

結果は、異なる設定で犬の個体数を推定する際に、異なるアプローチを使用するか、方法を組み合わせる必要があることを示している。地形、アクセスのしやすさ、コミュニティのインフラストラクチャの違いは、これらの取り組みに影響を与えることがある。

#研究の限界

この研究は自由に roaming している犬の集団を推定する新しい方法を導入したけど、いくつかの限界があった。GSV画像の更新による変動性や、特定の地域での画像の利用可能性の欠如が結果に影響する可能性がある。また、GSVから得られたカウントには、以前の調査で飼い犬にしか焦点を当てていなかったため、飼い主のいない犬も含まれていた。

これらの課題があるにもかかわらず、GSVを使って自由に roaming している犬をカウントすることには期待が持てる、とくにCOVID-19パンデミックのように従来の方法を実施するのが難しい状況では。

#結論

この研究の結果は、Google ストリートビューが自由に roaming している犬の集団を推定するために効果的なツールになり得ることを示唆している。この方法は、従来の調査に比べて効率的でコスト効果が高いといういくつかの利点を提供しているんだ。GSVはまた、自由に roaming する犬の分布を理解するための貴重なリソースにもなるし、これは公衆衛生の管理や狂犬病のような病気のコントロールに重要なんだ。

将来の研究では、GSVと機械学習など他の技術を組み合わせて、集団推定をさらに改善する方法を探ることができるかもしれない。全体として、GSVを活用することは、自由に roaming している犬をカウントする課題に取り組み、公衆衛生施策のためのより良い戦略を知らせるための有望なアプローチを提供する。