[論文レビュー] Sparse movement data can reveal social influences on individual travel decisions

Tyler R. Bonnell, S. Peter Henzi+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 4, 2015

Primate Behavior and Ecology参考文献 20被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、低時間分解能で収集されたスパarsな移動データが、アフリカザルの個体の移動意思決定における社会的要因を効果的に明らかにできることを示している。南アフリカのザル群れにおけるデータを用い、修正されたフォースマッチング手法を適用した結果、個体は群れ全体の位置よりも特定の仲間の位置に強く影響を受けることが判明し、限られたデータ分解能にもかかわらず、特定の社会的絆が群れの結束を形成していることが示唆された。

ABSTRACT

The monitoring of animal movement patterns provides insights into animals decision-making behaviour. It is generally assumed that high-resolution data are needed to extract meaningful behavioural patterns, which potentially limits the application of this approach. Obtaining high-resolution movement data continues to be an economic and technical challenge, particularly for animals that live in social groups. Here, we test whether accurate movement behaviour can be extracted from data that possesses increasingly lower temporal resolution. To do so, we use a modified version of force matching, in which simulated forces acting on a focal animal are compared to observed movement data. We show that useful information can be extracted from sparse data. We apply this approach to a sparse movement dataset collected on the adult members of a troop of baboons in the DeHoop Nature Reserve, South Africa. We use these data to test the hypothesis that individuals are sensitive to isolation from the group as a whole or, alternatively, whether they are sensitive to the location of specific individuals within the group. Using data from a focal animal, our data provide support for both hypothesis, with stronger support for the latter. Although the focal animal was found to be sensitive to the group, this occurred only on a small number of occasions when the group as a whole was highly clustered as a single entity away from the focal animal. We suggest that specific social interactions may thus drive overall group cohesion. Given that sparse movement data is informative about individual movement behaviour, we suggest that both high (~seconds) and relatively low (~minutes) resolution datasets are valuable for the study of how individuals react to and manipulate their local social and ecological environments.

研究の動機と目的

• 低分解能の移動データが、社会的および生態的要因に対する個体の行動反応を信頼性を持って明らかにできるかどうかを調査すること。
• ザルが移動意思決定の際、群れ全体としての位置に反応するのか、それとも群れ内の特定の個体に反応するのかを検証すること。
• 修正されたフォースマッチング手法が、スパarsなデータから行動パターンを抽出する効果性を評価すること。
• 個体の移動意思決定に及ぼす、集団レベルの相互作用と二重対象の社会的相互作用の相対的な影響を特定すること。

提案手法

• 修正されたフォースマッチング手法を適用し、焦点となった個体に対する模擬的な力と観察された移動経路を比較する。
• 空間的および時間的データを用いて、他の個体または群れの重心からの距離に基づき、社会的引きつけ力を推定する。
• 南アフリカのDeHoop自然保護区に所在するザル群れの焦点個体からのデータを用い、移動データは約1分分解能で記録された。
• モデルは、観察された移動パターンへの適合度を比較することで、群れ全体への反応と特定の個体への反応の両方に感度を評価する。
• 統計的妥当性評価により、データのスパarsな程度が変化する条件下での行動の説明力の程度を評価する。
• 複数の時間分解能で手法をテストし、有意義な行動パターンが依然として検出可能な限界値を特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間分解能が低い（例：1分単位）移動データでも、社会的動物における個体の意味のある行動反応を明らかにできるか？
• RQ2 ザルは、群れ全体の空間的位置に反応するのか、それとも群れ内の特定の個体に反応するのか？
• RQ3 データ分解能が低下するにつれて、行動推論の正確性はどのように変化するか？
• RQ4 特定の二重対象の関係は、集団の移動行動と比較して、群れの結束を維持する上で果たす役割は何か？
• RQ5 フォースマッチング手法は、現実の動物群れのスパarsな移動データから社会的要因を効果的に推定できるか？

主な発見

• 修正されたフォースマッチング手法は、時間分解能が数分程度の移動データからも意味のある行動パターンを効果的に抽出できた。
• 焦点となったザルは、群れ全体の位置よりも特定の個体の位置に強く反応していた。
• 集団レベルの結束効果は、群れが非常に密集しており、焦点個体と空間的に分離している稀な状況でのみ観察された。
• 結果から、個体の移動意思決定は、一般的な群れの結束よりも主に二重対象の社会的絆によって駆動されていることが示唆された。
• スパarsなデータからも、移動行動に及ぼす社会的要因に関する信頼できる知見を得られることが示され、高分解能データが不可欠であるという仮定に疑問が呈された。
• 高分解能（約1秒）および低分解能（約1分）の両方のデータセットが、社会的および生態的環境への個体の反応を研究する上で貴重であることが示された。