游客在野生动物园拍摄的照片可以提供与传统调查方法相当的野生动物监测数据，这是7月22日发表在《当代生物学》杂志上的一项研究得出的结论。研究人员分析了来自26个旅游团的25,000张照片，以调查博茨瓦纳北部五种顶级捕食者（狮子、豹子、猎豹、斑鬣狗和野狗）的种群密度，使其成为首批使用游客照片数据进行此类研究的之一。
这个想法来自主要作者Kasim Rafiq，当时他是一名博士生，在利物浦约翰摩尔斯大学。Rafiq在完成一项关于一只名叫Pavarotti的独耳豹的长期搜索后，开始意识到导游和游客收集的信息量及其潜在价值。
传统的非洲动物种群调查使用三种方法之一：相机陷阱、跟踪调查和呼叫站。每种方法都有其优缺点。例如，相机陷阱特别有助于理解一个地区的物种多样性和密度，但它们也有巨大的前期成本且没有保证的使用寿命。
为了测试游客照片是否可以用于野生动物调查，研究人员向参与的游客提供了小型GPS追踪器，这些追踪器原本是为追踪宠物猫设计的。这些追踪器允许研究人员在野生动物照片上附加位置数据。然后，通过计算机建模分析这些照片，以估计密度。
Rafiq和他的团队通过动物的毛色图案或狮子的胡须斑点手动识别动物。游客照片方法与相机陷阱、跟踪和呼叫站调查并行进行，以比较从每种方法获得的野生动物密度估计值及其成本。
结果表明，对于某些物种和在有野生动物旅游的地区，游客提供的数据可以达到与传统调查方法相似的目标，但成本要低得多。例如，游客照片方法是唯一在研究区域识别猎豹的方法，并为许多其他食肉动物物种提供了密度估计，这些估计与从其他方法获得的估计大致相当。
如果能够将人工智能和自动化图像分类的进步与收集图像的协调努力结合起来，可能会在高端旅游区实现对野生动物种群的持续、快速评估。这种方法在研究游客通常感兴趣的标志性大型动物以及在有成熟旅游项目的地区最为适用。