Geolokaliseerde aanwezigheidsgegevens voor CITES-Conferenties van de Partijen

Waarom het uitmaakt wie naar vergaderingen over wilde dieren komt

Wanneer landen samenkomen om te beslissen hoeveel ivoor, exotisch hout of zeldzame reptielen verhandeld mogen worden, bepalen de mensen in de zaal wat er daarna gebeurt voor bedreigde soorten. Tot nu toe bestond er echter geen helder, gedetailleerd overzicht van wie daadwerkelijk de grote wereldwijde bijeenkomsten bijwoont die deze handel reguleren. Dit artikel presenteert de eerste uitgebreide, geanonimiseerde en kaartklare dataset van iedereen die in bijna 50 jaar beslissingsprocessen onder CITES, het Verdrag inzake de internationale handel in bedreigde in het wild levende dieren en planten, heeft deelgenomen.

Een wereldwijd verdrag in het hart van de wilde-dierhandel

CITES is de belangrijkste internationale overeenkomst die probeert te waarborgen dat de wereldwijde handel wilde dieren en planten niet naar uitsterven drijft. Sinds de jaren zeventig is bijna elk land toegetreden. Om de twee of drie jaar komen overheidsdelegaties en waarnemers van organisaties, industrie en belangengroepen bijeen tijdens Conferenties van de Partijen (CoP’s) om regels te bespreken voor de handel in meer dan 40.000 soorten. Deze bijeenkomsten zijn de plek waar soorten op beschermingslijsten worden geplaatst of verwijderd en waar landen beoordelen hoe goed het verdrag wordt uitgevoerd. Ondanks deze centrale rol ontbraken onderzoekers, journalisten en pleitbezorgers consistente basisgegevens over wie deze onderhandelingen bijwoont, waar zij vandaan komen en hoe die patronen in de loop van de tijd veranderen.

Rommelige vergaderlijsten omzetten in bruikbare informatie

De auteurs wilden deze leemte opvullen door deelnemerslijsten samen te stellen voor alle 20 CITES-CoP’s die tussen 1976 en 2025 zijn gehouden. Ze verzamelden 30 officiële aanwezigheidsroosters die door het CITES-secretariaat zijn vrijgegeven, grotendeels als PDF’s van de website van het verdrag en één vroege lijst uit archieven. Deze documenten verschilden sterk van jaar tot jaar: sommige waren gescande afbeeldingen, andere nette digitale tabellen; soms stond er één lange kolom met namen, andere keren twee of meer; ook de hoeveelheid informatie over affiliaties, adressen en titels varieerde sterk. Met een mix van optische tekenherkenning voor gescande pagina’s en een Python-hulpmiddel dat de exacte positie en stijl van elk woord uitleest, bouwde het team een flexibele pijplijn die land- of organisatiekoppen kon detecteren, individuele personen in records kon scheiden en kon bijhouden of elke deelnemer een stemmende partij (Party) of een waarnemersgroep vertegenwoordigde.

Plaatsen, afstand en demografie toevoegen

Zodra individuele deelnemersblokken waren geëxtraheerd, classificeerden de auteurs de tekst in kerngegevens: tot welke delegatie iemand behoorde, eventuele eerstitels, de naam van de persoon en hun organisatorische affiliatie. Namen werden vervolgens gestandaardiseerd en vervangen door cryptografische hashes, waarmee anonieme maar consistente ID’s ontstonden die het terughalen van de oorspronkelijke namen verhinderen. Het team gebruikte affiliatietekst — zoals plaats- en landnamen — om voor veel deelnemers benaderende breedte- en lengtegraad op te zoeken, waarbij gebruik is gemaakt van openbare kaartdiensten. Om de privacy te beschermen, vervaagden ze de precieze locaties bewust tot de centroiden van stad, staat of land en registreerden ze hoe nauwkeurig elke coördinaat is. Ze berekenden ook hoe ver elke deelnemer had gereisd door de afstand te meten tussen de locatie van hun affiliatie en de gaststad van de bijeenkomst. Tot slot leidden ze voor de meeste deelnemers het geslacht af met een specialistisch naamgebaseerd hulpmiddel, en controleerden die inschattingen tegen gevallen waarin genderspecifieke titels zoals “Mr.” of “Ms.” beschikbaar waren om redelijke nauwkeurigheid te waarborgen.

Wat de uiteindelijke dataset bevat

Het resultaat is een openbare CSV-bestand met 20.297 deelnemersrecords die alle CITES-CoP’s tot nu toe bestrijken. Voor elke vermelding bevat de dataset het vergadernummer, jaar en de gaststad; of de deelnemer afkomstig was van een Partijdelegatie of een waarnemersgroep (met fijnere categorieën zoals niet-gouvernementele organisaties of de private sector in recente jaren); de gestandaardiseerde delegatienaam; een anonieme persoonsidentificatie; en affiliatietekst met contactgegevens verwijderd. Daarnaast biedt het geolocatiecoördinaten en een indicator van hun nauwkeurigheidsniveau, de gereisde afstand naar de bijeenkomst, binaire vlaggen voor Partij- versus waarnemerstatus, geslachtsindicatoren afgeleid van eerstitels en algoritmische voorspellingen, en gebruikelijke landcodes voor degenen die staten vertegenwoordigen. De auteurs melden dat ongeveer 90 procent van de geteste locatie-toewijzingen minstens op country-niveau correct is, en dat geautomatiseerde geslachtslabels in meer dan 92 procent van de gevallen overeenkomen met op titels gebaseerde labels.

Nieuwe manieren om macht en aanwezigheid in discussies over wilde dieren te bestuderen

Deze nieuwe dataset oordeelt niet of CITES slaagt of faalt, maar maakt het veel eenvoudiger om te bestuderen hoe representatie en invloed mogelijk samenhangen met conserveringsuitkomsten. Onderzoekers kunnen nu vragen welke landen consequent aanwezig zijn, welke regio’s of soorten organisaties ondervertegenwoordigd zijn, hoe ver mensen reizen om deel te nemen, en hoe participatienetwerken tussen regeringen, VN-agentschappen en ngo’s zich over vijf decennia hebben ontwikkeld. Omdat de gegevens geolokaliseerd en geanonimiseerd zijn, kunnen ze ook ruimtelijke en netwerkanalyses ondersteunen zonder persoonlijke identiteiten bloot te leggen. In wezen zet het artikel verspreide, rommelige aanwezigheidslijsten om in een schone, herbruikbare bron die verduidelijkt wie er aan tafel zit wanneer de wereld beslist over de toekomst van de handel in wilde dieren.

Bronvermelding: 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

Trefwoorden: CITES, handel in wilde dieren, internationale onderhandelingen, aanwezigheidsgegevens, geospatiale analyse