Geokodierte Anwesenheitsdaten für CITES-Konferenzen der Vertragsparteien

Warum es zählt, wer zu Wildtiertreffen erscheint

Wenn sich Länder versammeln, um zu entscheiden, wie viel Elfenbein, exotisches Holz oder seltene Reptilien gehandelt werden dürfen, prägen die Personen im Raum, was als Nächstes für bedrohte Arten geschieht. Doch bis jetzt gab es keine klare, detaillierte Aufzeichnung darüber, wer tatsächlich an den großen globalen Treffen teilnimmt, die diesen Handel regeln. Dieser Artikel stellt den ersten umfassenden, anonymisierten und kartenfertigen Datensatz vor, der alle Teilnehmer an fast 50 Jahren Entscheidungsfindung im Rahmen von CITES, dem Übereinkommen über den internationalen Handel mit gefährdeten Arten freilebender Tiere und Pflanzen, enthält.

Ein globaler Vertrag im Zentrum des Wildtierhandels

CITES ist das wichtigste internationale Abkommen, das sicherstellen soll, dass der weltweite Handel wildlebende Tiere und Pflanzen nicht an den Rand des Aussterbens drängt. Seit Mitte der 1970er Jahre sind fast alle Länder beigetreten. Alle zwei bis drei Jahre versammeln sich Regierungsdelegierte und Beobachter aus Organisationen, der Industrie und Interessenvertretungen bei den Konferenzen der Vertragsparteien (CoPs), um über Regeln für den Handel mit mehr als 40.000 Arten zu diskutieren. In diesen Treffen wird entschieden, welche Arten auf geschützte Listen gesetzt oder von ihnen entfernt werden, und Länder überprüfen, wie gut das Übereinkommen umgesetzt wird. Trotz dieser zentralen Rolle hatten Forschende, Journalisten und Interessenvertreter bisher keine grundlegenden, konsistenten Informationen darüber, wer an diesen Verhandlungen teilnimmt, woher sie kommen oder wie sich diese Muster im Laufe der Zeit ändern.

Unordentliche Teilnehmerlisten in nutzbare Informationen verwandeln

Die Autor:innen machten sich daran, diese Lücke zu schließen, indem sie Teilnehmeraufzeichnungen für alle 20 CITES-CoPs von 1976 bis 2025 zusammentrugen. Sie sammelten 30 offizielle Anwesenheitsverzeichnisse, die vom CITES-Sekretariat veröffentlicht wurden, die meisten als PDFs von der Website des Übereinkommens und eine frühe Liste aus Archiven. Diese Dokumente sahen von Jahr zu Jahr sehr unterschiedlich aus: Einige waren eingescannt, andere saubere digitale Tabellen; manche hatten eine lange einzelne Namensspalte, andere zwei oder mehr; der Grad an Details zu Zugehörigkeiten, Adressen und Titeln variierte ebenfalls stark. Mit einer Mischung aus optischer Zeichenerkennung für gescannte Seiten und einem Python-Werkzeug, das die genaue Position und den Stil jedes Wortes liest, entwickelte das Team eine flexible Pipeline, die Land- oder Organisationsüberschriften erkennen, Einzelpersonen in Datensätze aufteilen und festhalten konnte, ob jede Teilnehmerin oder jeder Teilnehmer eine stimmberechtigte Vertragspartei oder eine Beobachtergruppe vertrat.

Orte, Entfernungen und demografische Angaben ergänzen

Sobald einzelne Teilnehmerblöcke extrahiert waren, klassifizierten die Autor:innen den Text in Kerninformationen: zu welcher Delegation jemand gehörte, etwaige Ehren- oder Funktionsbezeichnungen, den Namen der Person und ihre organisatorische Zugehörigkeit. Namen wurden standardisiert und durch kryptografische Hashes ersetzt, wodurch anonyme, aber konsistente IDs entstanden, die das Rückverfolgen der Originalnamen verhindern. Das Team nutzte Zugehörigkeitstexte — etwa Orts- und Ländernamen — um für viele Teilnehmende ungefähre Breiten- und Längengrade über öffentliche Kartendienste zu ermitteln. Zum Schutz der Privatsphäre verwischten sie bewusst punktgenaue Positionen auf Stadt-, Bundesland- oder Landeszentroiden und vermerkten, wie präzise jede Koordinate ist. Außerdem berechneten sie die zurückgelegte Entfernung, indem sie die Distanz zwischen dem Standort der Zugehörigkeit und der Gastgeberstadt des Treffens bestimmten. Schließlich leiteten sie für die meisten Teilnehmenden das Geschlecht mithilfe eines auf Namen spezialisierten Tools ab und überprüften dies an Fällen, in denen geschlechtsspezifische Anredeformen wie „Mr.“ oder „Ms.“ verfügbar waren, um eine vernünftige Genauigkeit sicherzustellen.

Was der endgültige Datensatz enthält

Das Ergebnis ist eine öffentliche CSV-Datei mit 20.297 Datensätzen zu Teilnehmerinnen und Teilnehmern, die alle bisherigen CITES-CoPs abdeckt. Für jeden Eintrag enthält der Datensatz die Sitzungsnummer, das Jahr und die Gastgeberstadt; ob die Person aus einer Delegation einer Vertragspartei oder einer Beobachtergruppe kam (mit feineren Kategorien wie nichtstaatliche Organisationen oder Privatsektor in jüngeren Jahren); den standardisierten Delegationsnamen; eine anonyme Personenkennung; sowie Zugehörigkeitstext ohne Kontaktdaten. Er liefert außerdem Geokoordinaten und einen Indikator für deren Genauigkeitsstufe, die zum Treffen zurückgelegte Entfernung, binäre Kennzeichen für Vertragspartei- versus Beobachterstatus, Geschlechtsindikatoren, die aus Anreden und algorithmischen Vorhersagen abgeleitet wurden, und gängige Ländercodes für stellvertretende Staaten. Die Autor:innen berichten, dass rund 90 Prozent der geprüften Ortszuweisungen zumindest auf Länderebene korrekt sind und dass automatisierte Geschlechtskennzeichnungen in mehr als 92 Prozent der Fälle mit anredenbasierten Labels übereinstimmen.

Neue Wege, Macht und Präsenz in Wildtierverhandlungen zu untersuchen

Dieser neue Datensatz bewertet nicht, ob CITES erfolgreich ist oder versagt, erleichtert jedoch stark die Untersuchung, wie Repräsentation und Einfluss mit Naturschutzergebnissen zusammenhängen könnten. Forschende können nun fragen, welche Länder regelmäßig erscheinen, welche Regionen oder Organisationstypen unterrepräsentiert sind, wie weit Menschen reisen, um teilzunehmen, und wie sich Teilnahmenetzwerke zwischen Regierungen, UN-Behörden und NGOs über fünf Jahrzehnte entwickelt haben. Da die Daten geokodiert und anonymisiert sind, können sie auch räumliche und Netzwerk-Analysen unterstützen, ohne persönliche Identitäten preiszugeben. Im Kern verwandelt der Artikel verstreute, unordentliche Teilnehmerlisten in eine saubere, wiederverwendbare Ressource, die beleuchtet, wer am Tisch sitzt, wenn die Welt über die Zukunft des Wildtierhandels entscheidet.

Zitation: Blinova, D., Emuru, G., Emuru, R. et al. Geo-located attendance data for CITES Conferences of the Parties. Sci Data 13, 493 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06799-y

Schlüsselwörter: CITES, Wildtierhandel, internationale Verhandlungen, Anwesenheitsdaten, geosptiale Analyse