El nuevo método permitió identificar las redes sociales de carboneros comunes.
¿Quién es amigo de quién en una comunidad de aves?
Investigadores de la Universidad de Oxford, en Inglaterra, crearon un nuevo método para analizar y descifrar las redes sociales que vinculan animales individuales.
"En el caso de los seres humanos,
Facebook registra quiénes son nuestros amigos, dónde hemos estado y qué
compartimos con otros", dijo Ioannis Psorakis, del Departamento de
Ingeniería de la Universidad de Oxford y uno de los autores del estudio.
"Lo que hemos mostrado ahora es que podemos analizar datos sobre animales individuales para construir un 'Facebook para animales' revelando quién está afiliado con quien, quiénes son miembros de un mismo grupo y qué aves van con frecuencia a ciertos eventos o congregaciones".
Las asociaciones de animales pueden tener consecuencias importantes para la supervivencia, influenciando, por ejemplo, la habilidad para hallar pareja y alimentos así como el contagio de enfermedades.
Pero revelar las redes de relaciones en las complejas sociedades animales es un gran desafío. Es posible registrar, por ejemplo, una gran cantidad de datos sobre horas y sitios en que fueron observadas ciertas aves. Pero es extremadamente difícil inferir de esta enorme cantidad de datos los patrones de vínculos sociales.
Los investigadores probaron su método de análisis con una comunidad de carboneros comunes (Parus major).
"El nuevo método nos permite descubrir los lazos sociales entre las aves. El sistema identifica qué individuos estuvieron en un mismo lugar y descifra si las visitas fueron lo suficientemente cercanas en el tiempo como para considerarlos amigos", le dijo a BBC Mundo otro de los autores del estudio, Iead Rezek, de la Unidad de Análisis de Patrones del Departamento de Ingeniería en Oxford.
"Al examinar estas redes descubrimos que coincidían con observaciones de campo hechas por ornitólogos. Encontramos, por ejemplo, que pares de individuos que nuestro análisis indentificó como afiliados estaban efectivamente vinculados en parejas".
El nuevo método de análisis de información puede identificar en forma automática períodos de actividad social intensa dentro de un vasto número de observaciones.
Los científicos probaron su sistema con cerca de un millón de registros sobre carboneros comunes. Los datos provienen de dispositivos colocados en miles de aves y sensores que registraron la presencia de cada pájaro en más de 60 semilleros o comederos esparcidos en el Bosque Wytham, en Oxford.
Los primeros resultados del análisis sugieren que las aves no participan en bandadas al azar, sino que interactúan principalmente con otros individuos en comunidades con lazos estrechos.
El nuevo método podría ayudar a comprender cómo se disemina la información en poblaciones de animales.
Los carboneros son conocidos por su capacidad de aprendizaje y con frecuencia eran vistos picoteando botellas abiertas de leche en los zaguanes de las casas.
"El trabajo abre la vía a nuevas investigaciones sobre cómo se comunica la información en poblaciones, los orígenes genéticos de la socialización y la estructura de los grupos. También puede ser importante para identificar la forma en que se contagia una enfermedad", le dijo a BBC Mundo Rezek.
El informe fue publicado en la revista Journal of the Royal Society Interface.
Fuente:
BBC Ciencia
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"Lo que hemos mostrado ahora es que podemos analizar datos sobre animales individuales para construir un 'Facebook para animales' revelando quién está afiliado con quien, quiénes son miembros de un mismo grupo y qué aves van con frecuencia a ciertos eventos o congregaciones".
Las asociaciones de animales pueden tener consecuencias importantes para la supervivencia, influenciando, por ejemplo, la habilidad para hallar pareja y alimentos así como el contagio de enfermedades.
Pero revelar las redes de relaciones en las complejas sociedades animales es un gran desafío. Es posible registrar, por ejemplo, una gran cantidad de datos sobre horas y sitios en que fueron observadas ciertas aves. Pero es extremadamente difícil inferir de esta enorme cantidad de datos los patrones de vínculos sociales.
Lazos estrechos
Los investigadores probaron su método de análisis con una comunidad de carboneros comunes (Parus major).
"El nuevo método nos permite descubrir los lazos sociales entre las aves. El sistema identifica qué individuos estuvieron en un mismo lugar y descifra si las visitas fueron lo suficientemente cercanas en el tiempo como para considerarlos amigos", le dijo a BBC Mundo otro de los autores del estudio, Iead Rezek, de la Unidad de Análisis de Patrones del Departamento de Ingeniería en Oxford.
"Al examinar estas redes descubrimos que coincidían con observaciones de campo hechas por ornitólogos. Encontramos, por ejemplo, que pares de individuos que nuestro análisis indentificó como afiliados estaban efectivamente vinculados en parejas".
El nuevo método de análisis de información puede identificar en forma automática períodos de actividad social intensa dentro de un vasto número de observaciones.
Los científicos probaron su sistema con cerca de un millón de registros sobre carboneros comunes. Los datos provienen de dispositivos colocados en miles de aves y sensores que registraron la presencia de cada pájaro en más de 60 semilleros o comederos esparcidos en el Bosque Wytham, en Oxford.
Los primeros resultados del análisis sugieren que las aves no participan en bandadas al azar, sino que interactúan principalmente con otros individuos en comunidades con lazos estrechos.
El nuevo método podría ayudar a comprender cómo se disemina la información en poblaciones de animales.
Los carboneros son conocidos por su capacidad de aprendizaje y con frecuencia eran vistos picoteando botellas abiertas de leche en los zaguanes de las casas.
"El trabajo abre la vía a nuevas investigaciones sobre cómo se comunica la información en poblaciones, los orígenes genéticos de la socialización y la estructura de los grupos. También puede ser importante para identificar la forma en que se contagia una enfermedad", le dijo a BBC Mundo Rezek.
El informe fue publicado en la revista Journal of the Royal Society Interface.
Fuente:
BBC Ciencia
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