Met big data sterk tegen stroperij

Net afgestudeerd en al bezig met het oplossen van globale problemen zoals stroperij? Het is niet de gebruikelijke gang van zaken. Toch is dit de praktijk voor een viertal Tilburgse alumni.

Daan Marechal, Maurice Peters, Belle de Veer en Joshe Klaver hadden nooit de bedoeling om te winnen toen ze vorig jaar deelnamen aan de JADS ‘Wildlife Hackathon’ in ‘s-Hertogenbosch. De uitdaging: binnen twaalf uur een oplossing vinden waarmee het stropen van neushoorns effectief kan worden aangepakt. Hierbij werd alleen gebruikgemaakt van een big data set. Uiteindelijk wonnen de vier studenten de hackathon met een algoritme dat stropen daadwerkelijk tegen kan gaan. Als winnaars mochten zij naar het Welgevonden natuurreservaat in Zuid-Afrika om met eigen ogen het belang van hun werk te zien. Univers ging met de studenten in gesprek over het avontuur en hoe de hackathon hun levens heeft veranderd.

Voor welke taak stonden jullie bij de Wildlife Hackathon?

Daan: “Het probleem waarvoor wij een oplossing moesten zoeken, was het stropen van neushoorns in natuurreservaten. Hiervoor kregen wij een gesimuleerd datapakket, bestaande uit de beweging van dieren en de locaties van stropers in het Welgevonden natuurreservaat. Op basis van deze gegevens moesten wij een oplossing zoeken.”

Gesimuleerde data?

Joshe: “In het park waren nog geen stropers omdat het goed beveiligd is. Daarom werd er gebruikgemaakt van fictieve data.”

Daan: “Ze wilden eerst weten of er überhaupt iets uit te halen valt. Dat hebben wij bewezen. Nu zijn ze daadwerkelijk data aan het vergaren in een safaripark. Er worden in het park nu ook palen geplaatst en dieren worden van halsbanden voorzien, zodat er daadwerkelijk data verzameld kan worden.”

Jullie hebben de Wildlife Hackathon gewonnen. Hoe hebben jullie dat bereikt?

Belle: “Wij wilden eerst begrijpen om wat voor dataset het ging en welke informatie hieruit te halen viel. Zo kwamen we er vrij snel achter wat de belangrijkste variabel van de data was en konden we hierop verder bouwen. Dat hebben wij vervolgens gevisualiseerd en op basis daarvan hebben we een aanbeveling gegeven.”

Joshe: “Uiteindelijk bleek dat onze voorspellingen over de locatie van de stropers het meest nauwkeurig waren, waardoor wij de eerste prijs in ontvangst mochten nemen.”

En wat was de belangrijke variabel die jullie hebben ontdekt?

Belle: “We ontdekten dat hard rennende dieren meestal wezen op de aanwezigheid van stropers. Tot deze conclusie kwamen wij door de beweging van de dieren te vergelijken met de locaties van stropers. Met een grafiek konden wij dat mooi in beeld brengen.”

Daan: “Vervolgens maakten we een model waarmee we op basis van de bewegingsdata van dieren in het park een voorspelling gaven van de locatie van de stropers.”   

“Als je de dieren in het wild ziet weet je waar je het voor doet, je krijgt er echt liefde voor.”

Uiteindelijk mochten jullie een week naar het safaripark. Hoe was dat voor jullie?

Maurice: “Het is fascinerend om mee te maken hoeveel de mensen in het park geven om het welzijn van de natuur en het wildleven. Zij zetten zich dag en nacht in, iets waar je veel respect voor moet hebben. De begeleiding was geweldig en ze hebben ons veel verteld over de dieren, planten en het park zelf. Van dichtbij meemaken hoe ernstig stoperij is, maakt dat je dat extra stapje voor zo’n een mooi project wil zetten.”

Daan: “Het heeft mijn ogen geopend. Toen wij hier in Nederland met de hackathon bezig waren, zagen wij voornamelijk een dataset. Maar eenmaal in het park zie je echte neushoorns en komt de dataset tot leven. Dat was nogal euforisch. Je ziet waar je het voor doet, je krijgt echt liefde voor die beesten.”

Zijn jullie in het park zelf ook aan de slag gegaan met data?

Belle: “Nee, niet toen we daar waren. Ze zijn nu bezig met het verzamelen van genoeg data. Dat duurt best lang, het is ingewikkeld om dat soort complexe data goed te verzamelen. Zodra die beschikbaar is, zouden wij heel graag verder aan het project meewerken. Ondertussen helpen wij wel bij twee andere projecten. Een van die projecten heeft te maken met de olifanten in het park. Ze willen graag weten hoe de olifanten over het terrein bewegen. Hier kan vervolgens op worden ingespeeld. Het tweede project heeft te maken met het herkennen van dieren op beeld. Wij kijken naar videomateriaal en met gezichtsherkenning kunnen wij erachter komen welke diersoorten zich waar in het park bevinden.”

“Big Data heeft een slechte naam gekregen maar je kunt er geweldige dingen mee doen.”

De rode draad in jullie werk is big data. Wat is volgens jullie het belang van big data in de toekomst?

Belle: “Ik wist niet dat je big data kunt gebruiken zoals wij dat bij de hackathon hebben gedaan. Maar je kunt big data bijvoorbeeld ook gebruiken om voedsel beter te verdelen.”

Daan: “Met big data kun je de dynamiek van het leven vangen door de juiste dingen te meten en correcte datapunten te creëren. Met data science probeer je namelijk bepaalde dingen te voorspellen. Je bouwt modellen, waarmee je vervolgens de werkelijkheid nabootst. Voordat we dit konden doen gingen we uit van assumpties, omdat de nodige data niet tot onze beschikking stond.”

Zitten er ook nadelen aan big data?

Belle: “Het is goed om kritisch te blijven. Big data wordt niet altijd goed ingezet. Het wordt bijvoorbeeld gebruikt om te bepalen in welke delen van een stad meer politie nodig is. Dit kan onvoorzien discriminerend uitpakken. Of neem nu ons geval: de data die wordt verzameld kan ook gehackt worden en in handen van de stropers vallen. Dat zou averechts werken.”

Wat hebben jullie uit deze ervaring meegenomen voor de toekomst?

Maurice: “Ik denk dat ik voor ons allen spreek als ik zeg dat dit ons heeft getoond hoe waardevol data science is. Waardevol omdat het gebruikt kan worden om de wereld en in dit geval het welzijn van wilde dieren, een beetje beter te maken.”

_Advertentie.