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Un carbonero común (Parus major). Fuente: Arenamontanus (Everystockphoto)
Una nueva forma de analizar las redes sociales que vinculan a los animales entre sí ha sido probada en pájaros por investigadores de la Universidad de Oxford.
La manera en que los animales se asocian en grupos puede tener consecuencias importantes en términos de salud y de supervivencia de los individuos y de poblaciones enteras; e influir en factores tales como la propagación de enfermedades y la capacidad de encontrar alimento o pareja.
Pero mostrar las redes subyacentes a las sociedades animales es un reto, ya que las observaciones automatizadas sobre dónde y cuándo están los individuos arrojan una gran cantidad de datos de campo que, después, los científicos deben reconstruir para obtener una visión de conjunto sobre cómo los individuos están conectados.
El nuevo enfoque puede identificar automáticamente los periodos de intensa actividad social dentro de un gran número de observaciones -en este ejemplo, alrededor de un millón de observaciones de carboneros comunes (Parus major)-.
Esto hace que sea posible examinar estos períodos con mayor detalle y deducir qué individuos son verdaderos amigos', y no transeúntes aleatorios, e incluso cuáles buscan pareja.
Un informe de la investigación se ha publicado esta semana en el Journal of the Royal Society Interface, y la Universidad de Oxford ha publicado una nota de prensa al respecto.
"Si se piensa en los datos que registra Facebook acerca de usted, hay cosas como de quién eres amigo, dónde has estado, y lo que compartes con los demás", recuerda Ioannis Psorakis, del Departamento de Ingeniería de la Universidad de Oxford y director de la investigación .
"Lo que hemos demostrado es que podemos analizar datos sobre individuos animales, en este caso carboneros comunes, para construir un "Facebook para animales” que muestre quién está relacionado con quién, quiénes son miembros del mismo grupo, y qué aves van regularmente a las mismas reuniones o eventos”.
La manera en que los animales se asocian en grupos puede tener consecuencias importantes en términos de salud y de supervivencia de los individuos y de poblaciones enteras; e influir en factores tales como la propagación de enfermedades y la capacidad de encontrar alimento o pareja.
Pero mostrar las redes subyacentes a las sociedades animales es un reto, ya que las observaciones automatizadas sobre dónde y cuándo están los individuos arrojan una gran cantidad de datos de campo que, después, los científicos deben reconstruir para obtener una visión de conjunto sobre cómo los individuos están conectados.
El nuevo enfoque puede identificar automáticamente los periodos de intensa actividad social dentro de un gran número de observaciones -en este ejemplo, alrededor de un millón de observaciones de carboneros comunes (Parus major)-.
Esto hace que sea posible examinar estos períodos con mayor detalle y deducir qué individuos son verdaderos amigos', y no transeúntes aleatorios, e incluso cuáles buscan pareja.
Un informe de la investigación se ha publicado esta semana en el Journal of the Royal Society Interface, y la Universidad de Oxford ha publicado una nota de prensa al respecto.
"Si se piensa en los datos que registra Facebook acerca de usted, hay cosas como de quién eres amigo, dónde has estado, y lo que compartes con los demás", recuerda Ioannis Psorakis, del Departamento de Ingeniería de la Universidad de Oxford y director de la investigación .
"Lo que hemos demostrado es que podemos analizar datos sobre individuos animales, en este caso carboneros comunes, para construir un "Facebook para animales” que muestre quién está relacionado con quién, quiénes son miembros del mismo grupo, y qué aves van regularmente a las mismas reuniones o eventos”.
Periodos de celo
Su equipo probó la nueva técnica con datos de dos periodos de celo de los carboneros comunes (agosto 2007-marzo 2008 y agosto de 2008-marzo 2009).
Los datos provienen de transpondedores unidos a miles de aves y de sensores que registraron cuándo se presentaban los individuos en cualquiera de los 67 comederos de aves repartidos por todo Wytham Woods (Oxford).
Los investigadores descubrieron que las predicciones realizadas a partir de estos datos acerca de qué aves eran 'amigas' que recolectaban comida juntas regularmente, así como qué aves estaban comenzando el proceso de apareamiento o ya estaban en pareja, eran coincidentes con las observaciones visuales realizadas por zoólogos.
"Lo que hemos demostrado es que nuestra técnica puede extraer información sobre las redes que unen a los individuos entre sí, por medio del muestreo y del análisis de sus patrones de movilidad", explica Ioannis Psorakis. "Este es sólo el primer ejemplo de cómo los zoólogos están comenzando a utilizar este método para estudiar las redes sociales de los animales en un contexto de grandes cantidades de datos."
Los primeros resultados del trabajo con los carboneros comunes sugieren que las aves individuales no están en grupos al azar, sino que tienen un sesgo hacia otros miembros de la población con los que interactuán. La mayoría de las redes extrajeron observadas con este método están fuertemente dividas en grupos, y en esas comunidades tan apretadas, los individuos buscan alimento juntos e interactuan con su pareja sexual actual o futura.
Relaciones en otras especies
Este enfoque está siendo utilizado no sólo con los carboneros comunes, sino también con una variedad de redes sociales de aves salvajes, analizando la sociabilidad animal entre especies distintas.
Algunos de los pasos futuros más importantes de este trabajo son combinar la información “social” disponible a través de este método con otros tipos de información: por ejemplo, la combinación con los datos genéticos está permitiendo a los investigadores explorar la base genética de la sociabilidad. ¿Las personas genéticamente similares se atraen entre sí, o es al revés? ¿Podemos descubrir áreas específicas del genoma que sean la causa del gregarismo?
El trabajo también podría ayudar a los investigadores a entender cómo la información se propaga a través de las poblaciones animales. Los carboneros comunes son un ejemplo claro de aprendizaje social: por ejemplo, el hábito de picotear botellas abiertas para acceder a la nata se extendió rápidamente a través de Inglaterra a mediados del siglo XX.
El nuevo enfoque está ayudando a los científicos a probar cómo las estructuras sociales específicas ayudan o impiden la propagación de la nueva información de individuo a individuo.
Su equipo probó la nueva técnica con datos de dos periodos de celo de los carboneros comunes (agosto 2007-marzo 2008 y agosto de 2008-marzo 2009).
Los datos provienen de transpondedores unidos a miles de aves y de sensores que registraron cuándo se presentaban los individuos en cualquiera de los 67 comederos de aves repartidos por todo Wytham Woods (Oxford).
Los investigadores descubrieron que las predicciones realizadas a partir de estos datos acerca de qué aves eran 'amigas' que recolectaban comida juntas regularmente, así como qué aves estaban comenzando el proceso de apareamiento o ya estaban en pareja, eran coincidentes con las observaciones visuales realizadas por zoólogos.
"Lo que hemos demostrado es que nuestra técnica puede extraer información sobre las redes que unen a los individuos entre sí, por medio del muestreo y del análisis de sus patrones de movilidad", explica Ioannis Psorakis. "Este es sólo el primer ejemplo de cómo los zoólogos están comenzando a utilizar este método para estudiar las redes sociales de los animales en un contexto de grandes cantidades de datos."
Los primeros resultados del trabajo con los carboneros comunes sugieren que las aves individuales no están en grupos al azar, sino que tienen un sesgo hacia otros miembros de la población con los que interactuán. La mayoría de las redes extrajeron observadas con este método están fuertemente dividas en grupos, y en esas comunidades tan apretadas, los individuos buscan alimento juntos e interactuan con su pareja sexual actual o futura.
Relaciones en otras especies
Este enfoque está siendo utilizado no sólo con los carboneros comunes, sino también con una variedad de redes sociales de aves salvajes, analizando la sociabilidad animal entre especies distintas.
Algunos de los pasos futuros más importantes de este trabajo son combinar la información “social” disponible a través de este método con otros tipos de información: por ejemplo, la combinación con los datos genéticos está permitiendo a los investigadores explorar la base genética de la sociabilidad. ¿Las personas genéticamente similares se atraen entre sí, o es al revés? ¿Podemos descubrir áreas específicas del genoma que sean la causa del gregarismo?
El trabajo también podría ayudar a los investigadores a entender cómo la información se propaga a través de las poblaciones animales. Los carboneros comunes son un ejemplo claro de aprendizaje social: por ejemplo, el hábito de picotear botellas abiertas para acceder a la nata se extendió rápidamente a través de Inglaterra a mediados del siglo XX.
El nuevo enfoque está ayudando a los científicos a probar cómo las estructuras sociales específicas ayudan o impiden la propagación de la nueva información de individuo a individuo.
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