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Umwelt

Schweinegrunzer zeigen ihre Emotionen

Forscher haben Schweinegrunzen in Emotionen übersetzt.

Anhand von mehr als 7.000 Audioaufnahmen von Schweinen entwarfen die Forscher einen Algorithmus, der entschlüsseln kann, ob ein einzelnes Schwein eine positive Emotion („glücklich“ oder „aufgeregt“), eine negative („ängstlich“ oder „gestresst“) oder irgendwo dazwischen empfindet zwischen.

Die Forscher sammelten die Aufzeichnungen in einer Vielzahl von Situationen, denen kommerzielle Schweine ausgesetzt waren, sowohl positiv als auch negativ, von ihrer Geburt bis zu ihrem Tod.

„Mit dieser Studie zeigen wir, dass Tiergeräusche einen großartigen Einblick in ihre Emotionen geben. Wir beweisen auch, dass ein Algorithmus verwendet werden kann, um die Emotionen von Schweinen zu entschlüsseln und zu verstehen, was ein wichtiger Schritt in Richtung eines verbesserten Tierschutzes für Nutztiere ist“, sagt Elodie Briefer, außerordentliche Professorin am Fachbereich Biologie an der Universität Kopenhagen und Co-Leiterin Autor der Studie in Wissenschaftliche Berichte.

Die Forscher nahmen Schweinegeräusche sowohl in kommerziellen als auch in experimentellen Szenarien auf, die basierend auf dem Verhalten der Schweine entweder mit einer positiven oder einer negativen Emotion verbunden sind. Positive Situationen waren zum Beispiel solche, wenn Ferkel von ihren Müttern säugen oder wenn sie nach einer Trennung wieder mit ihrer Familie zusammengeführt werden. Zu den emotional negativen Situationen gehörten unter anderem Trennung, Kämpfe zwischen Ferkeln, Kastration und Schlachtung.

In Versuchsställen erstellten die Forscher auch verschiedene Scheinszenarien für die Schweine, um nuanciertere Emotionen in der Mitte des Spektrums hervorzurufen. Dazu gehörten eine Arena mit Spielzeug oder Essen und eine entsprechende Arena ohne Reize.

Die Forscher platzierten auch neue und unbekannte Objekte in der Arena, mit denen die Schweine interagieren konnten. Unterwegs überwachten und zeichneten die Forscher nach Möglichkeit die Rufe, das Verhalten und die Herzfrequenz der Schweine auf.

Die Forscher analysierten dann die mehr als 7.000 Audioaufnahmen, um zu sehen, ob es ein Muster in den Geräuschen in Abhängigkeit von den Emotionen gab und ob sie die positiven Situationen und Emotionen von den negativen unterscheiden konnten.

Wie bereits in früheren Untersuchungen festgestellt wurde, sammelten die Forscher in negativen Situationen mehr hochfrequente Anrufe (wie Schreie und Quietschen). Gleichzeitig traten niederfrequente Rufe (wie Bellen und Grunzen) sowohl in Situationen auf, in denen die Schweine positive als auch negative Emotionen erlebten.

Besonders interessant waren die Situationen zwischen den Extremen. Bei einer noch gründlicheren Analyse der Tondateien fanden die Forscher ein neues Muster, das noch detaillierter verriet, was die Schweine in bestimmten Situationen erlebten.

„Es gibt deutliche Unterschiede bei Schweinerufen, wenn wir positive und negative Situationen betrachten. In den positiven Situationen sind die Anrufe viel kürzer, mit geringfügigen Schwankungen in der Amplitude. Grunzen, genauer gesagt, beginnen hoch und werden allmählich niedriger in der Frequenz. Indem wir einen Algorithmus darauf trainieren, diese Geräusche zu erkennen, können wir 92 % der Anrufe der richtigen Emotion zuordnen“, sagt Briefer.

Die Erforschung tierischer Emotionen ist ein relativ neues Gebiet, das in den letzten 20 Jahren entstanden ist. Heute ist allgemein anerkannt, dass die psychische Gesundheit von Nutztieren für ihr allgemeines Wohlbefinden wichtig ist. Dennoch konzentriert sich der heutige Tierschutz in erster Linie auf die körperliche Gesundheit der Nutztiere. Tatsächlich gibt es mehrere Systeme, die die körperliche Gesundheit eines Tieres für einen Landwirt automatisch überwachen können.

„Wir haben den Algorithmus darauf trainiert, das Grunzen von Schweinen zu entschlüsseln. Jetzt brauchen wir jemanden, der den Algorithmus zu einer App weiterentwickeln möchte, mit der Landwirte das Wohlergehen ihrer Tiere verbessern können“, sagt Briefer.

Sie fügt hinzu, dass die Methode mit genügend Daten zum Trainieren des Algorithmus auch dazu verwendet werden könnte, die Emotionen anderer Säugetiere besser zu verstehen.

Weitere Koautoren stammen von der ETH Zürich und dem National Research Institute for Agriculture, Food and Environment (INRAE) in Frankreich.

Quelle: Universität Kopenhagen


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