Analyse von sozialen Netzwerken bei Tieren mit GPS-Daten

In den letzten Jahren ist es immer häufiger geworden, zu studieren, wie Tiere miteinander interagieren. Das bedeutet, die Beziehungen und Verbindungen innerhalb von Tiergruppen zu betrachten, ähnlich wie Menschen soziale Medien nutzen, um sich mit anderen zu verbinden. Fortschritte in der Technologie haben es leichter gemacht, Tierbewegungen und -verhalten zu verfolgen, wodurch Forscher detaillierte Daten über ihre sozialen Interaktionen sammeln können.

Dieses steigende Interesse hat auch zur Entwicklung spezialisierter Softwaretools geführt, die helfen, diese sozialen Netzwerke unter Tieren zu analysieren. Ein beliebtes Tool ist R, eine Programmiersprache, die verschiedene Pakete bietet, die für die Analyse sozialer Netzwerke in Tierstudien gedacht sind. Diese Pakete bieten Funktionen, die es einfacher machen, Daten zu bereinigen, Netzwerkgraphen zu erstellen und statistische Analysen durchzuführen.

Durch die Nutzung dieser Tools können Forscher Muster aufdecken, wie Tiere in sozialen Umfeldern agieren. Sie können untersuchen, wie Gruppen sich bilden, wie Individuen zusammen bewegen und wie diese Bewegungen mit anderen Faktoren wie Überleben und Fortpflanzung zusammenhängen. Aber bevor sie in die Daten eintauchen, ist es wichtig zu beurteilen, ob die gesammelten Daten ausreichend sind, um spezifische Fragen zu beantworten.

#Beurteilung der Dateneignung: Stichproben aus einer Population

Bei der Datensammlung zu Tierinteraktionen verwenden Forscher oft GPS-Tracking-Geräte. Diese Geräte können präzise erfassen, wo Tiere hingehen, überwachen aber in der Regel nur einen kleinen Teil der Population. Diese begrenzte Überwachung kann Unsicherheiten in die Analyse einführen, da fehlende Daten die Ergebnisse verzerren können. Daher ist es entscheidend zu bewerten, wie gut die gesammelten Daten die tatsächlichen sozialen Interaktionen in der Population widerspiegeln.

Die Art und Weise, wie Tiere beprobt werden, kann die Ergebnisse erheblich beeinflussen. Wenn die Stichproben nicht zufällig sind, könnten die Metriken, die zur Messung von Verbindungen innerhalb des Netzwerks verwendet werden, ungenau sein. Selbst wenn die Stichprobe zufällig erfolgt, müssen die Forscher bedenken, ob die beobachteten Interaktionen auf echten sozialen Präferenzen oder nur auf Zufall beruhen.

#Der Fünf-Schritte-Workflow zur Bewertung sozialer Netzwerke

Um die Verzerrungen und Unsicherheiten in sozialen Netzwerken von Tieren zu bewerten, wurde ein Fünf-Schritte-Workflow vorgeschlagen.

#Schritt 1: Beobachtungen Filtern

Der erste Schritt besteht darin herauszufinden, ob die beobachteten Interaktionen wahre soziale Verbindungen genau repräsentieren. Forscher können Null-Netzwerke erstellen, indem sie die Daten durcheinander werfen, um Interaktionen zu identifizieren, die rein zufällig auftreten. Durch den Vergleich der beobachteten Daten mit diesen zufälligen Netzwerken können Forscher feststellen, ob die ursprünglichen Daten soziale Präferenzen widerspiegeln.

#Schritt 2: Robustheit Bewerten

Im zweiten Schritt prüfen die Forscher, wie robust ihre Ergebnisse sind. Dazu erstellen sie kleinere Stichproben aus dem Hauptdatensatz, um zu sehen, ob die Schlüsselbeziehungen bestehen bleiben, wenn weniger Tiere einbezogen werden. Indem sie überprüfen, wie sich die Metriken mit unterschiedlichen Stichprobengrössen ändern, können die Forscher das Mass an Verzerrung verstehen.

#Schritt 3: Unsicherheit Schätzen

Der dritte Schritt konzentriert sich darauf, das Mass an Variabilität in den Netzwerkmetriken zu schätzen. Dazu werden Konfidenzintervalle berechnet, die einen Wertebereich anbieten, der anzeigt, wo die wahren Metriken wahrscheinlich liegen. Dies ist wichtig, da es den Forschern hilft, einzuschätzen, wie zuverlässig ihre Ergebnisse sind.

#Schritt 4: Analyse der Knoten-Metriken

Im vierten Schritt analysieren die Forscher kleinere Einheitmessungen, die als Knoten-Metriken bekannt sind, um zu sehen, wie einzelne Tiere innerhalb des Netzwerks positioniert sind. Durch die Untersuchung der Korrelationen zwischen diesen Metriken kann man beurteilen, wie konsistent die Ranglisten über verschiedene Stichproben hinweg sind.

#Schritt 5: Berechnung von Konfidenzintervallen für Knoten

Der letzte Schritt umfasst die Berechnung von Konfidenzintervallen für Knotenmetriken, die Einblicke in die Positionierung einzelner Tiere im sozialen Netzwerk bieten. Dies hilft, potenzielle Änderungen in den Ranglisten basierend auf unterschiedlichen Stichproben von Daten zu verstehen.

#aniSNA: Überblick und Funktionalität

Das aniSNA-Paket ist um diesen fünfstufigen Workflow herum aufgebaut. Es ermöglicht Forschern, Soziale Netzwerke von Tieren zu analysieren und die Eignung ihrer Datensätze zu bewerten. Dieses Paket ist benutzerfreundlich und somit auch für diejenigen zugänglich, die keine Experten in Programmierung sind.

Um aniSNA zu verwenden, geben Forschende ihre GPS-Telemetrie-Beobachtungen in R ein. Die Daten sollten eine Tier-ID, die Zeit der Beobachtung und die Standortkoordinaten enthalten. Sobald die Daten korrekt formatiert sind, können die Funktionen des Pakets genutzt werden.

Das aniSNA-Paket hilft nicht nur bei der Erstellung von Netzwerkstrukturen basierend auf den Daten, sondern bietet auch Werkzeuge zur Bewertung von Interaktionen. Nutzer können räumliche und zeitliche Schwellenwerte setzen, um zu definieren, wann zwei Tiere als interagierend gelten. Das bedeutet, dass, wenn sich zwei Tiere innerhalb eines bestimmten Abstands befinden und innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens beobachtet werden, sie im Netzwerk verknüpft werden.

#Identifizierung von Interaktionen und Bildung von Netzwerkstrukturen

Sobald die Forscher ihre Parameter festgelegt haben, können sie Interaktionen identifizieren und eine Netzwerkstruktur bilden. Die Tiere, die verfolgt werden, werden zu den Knoten des Netzwerks, während die Interaktionen zwischen Tierpaaren die Verbindungen oder Kanten bilden.

Die Stärke dieser Verbindungen kann bestimmt werden, basierend darauf, wie viel Zeit die beiden Tiere zusammen verbringen. Dieser Ansatz ermöglicht es den Forschern, die soziale Struktur zu visualisieren und zu sehen, wie eng diese Tiere aufgrund ihres Verhaltens miteinander verbunden sind.

#Ein Beispiel mit Pronghorn

Um das aniSNA-Paket zu demonstrieren, verwendeten die Forscher einen Datensatz von Pronghorns, einer Art von grossen Paarhufern. Der Datensatz besteht aus GPS-Telemetriebeobachtungen über einen Zeitraum.

Mit den aniSNA-Funktionen konnten die Forscher Interaktionen zwischen den Pronghorns bewerten, das Netzwerk visualisieren und Netzwerkmetriken extrahieren. Dies gab ihnen Einblicke, wie die Pronghorns sozial interagieren und wie sich diese Interaktionen über die Zeit verändern.

#Schritt 1: Permutationen von Pre-Network-Daten

Im ersten Schritt des Workflows müssen die Forscher feststellen, ob die in ihren Daten erfassten Interaktionen wahre soziale Verbindungen widerspiegeln oder lediglich zufällig sind. Dies wird erreicht, indem permutierte Datensätze erstellt werden, bei denen die Reihenfolge der Beobachtungen durcheinander geworfen wird. Das Ziel ist es zu sehen, wie die beobachteten Netzwerkmetriken im Vergleich zu denen aus diesen randomisierten Daten abschneiden.

Durch die Anwendung dieser Methode können die Forscher zufällige Faktoren herausfiltern und sich auf die sozialen Dynamiken innerhalb der Tierpopulation konzentrieren. Sie können Metriken wie Kanten-Dichte, die durchschnittliche Stärke der Verbindungen und den Netzwerkdurchmesser analysieren, um die Struktur des Netzwerks besser zu verstehen.

#Schritt 2: Subsampling und Verzerrungsanalyse

Nachdem bestätigt wurde, dass die Daten echte Interaktionen erfassen, ist der nächste Schritt, zu untersuchen, wie stabil diese Ergebnisse sind, wenn sich die Stichprobengrösse ändert. Die Forscher können Subproben des ursprünglichen Datensatzes erstellen und analysieren, wie die Netzwerkmetriken schwanken. Diese Informationen sind entscheidend für das Verständnis von Verzerrungen und Zuverlässigkeit in den Daten.

Durch Simulationen können die Forscher beurteilen, wie sich die Werte spezifischer Metriken bei unterschiedlichen Stichprobengrössen ändern, was Einblicke bietet, wie gut verschiedene Metriken unter reduzierten Stichprobenbedingungen abschneiden.

#Schritt 3: Konfidenzintervalle für Netzwerkmetriken

Um ein klares Bild von der Unsicherheit ihrer Ergebnisse zu vermitteln, berechnen die Forscher Konfidenzintervalle um die Metriken. Diese Intervalle helfen, den Bereich darzustellen, in dem die wahren Werte liegen, und bieten wertvolle Informationen über die Stabilität der abgeleiteten Metriken.

Da Daten aus Tierstudien sehr variabel sein können, ist es wichtig, Konfidenzintervalle einzubeziehen, um übermässiges Vertrauen in die Ergebnisse zu vermeiden. Dieser Schritt ermöglicht es Forschern, fundiertere Schlussfolgerungen über die sozialen Strukturen in der Tierpopulation zu ziehen.

#Schritt 4: Analyse auf Knotenebene

Im vierten Schritt ist es wichtig, die individuellen (Knotenebene) Metriken zu analysieren, die Einblicke in die Rolle jedes Tieres innerhalb des Netzwerks bieten. Dies umfasst die Bewertung von Metriken wie Grad, Stärke und Zentralität, um zu bestimmen, wie wichtig oder einflussreich bestimmte Individuen innerhalb der sozialen Struktur sind.

Durch die Untersuchung der Korrelationen zwischen Metriken, die aus dem vollständigen Datensatz und aus kleineren Subproben abgeleitet wurden, können die Forscher beurteilen, wie gut individuelle Ranglisten erhalten bleiben. Wenn bestimmte Metriken auch bei reduzierten Proben starke Korrelationen aufweisen, können die Forscher mit mehr Vertrauen in ihre Ergebnisse rechnen.

#Schritt 5: Konfidenzintervalle für Knotenmetriken

Schliesslich ermöglicht die Berechnung von Konfidenzintervallen für die Knotenmetriken den Forschern, den Wertebereich für jedes Individuum zu verstehen. Dies ist signifikant, da es hilft, herauszufinden, welche Individuen innerhalb des Netzwerks besonders wichtig sind und wie sich ihre Ranglisten bei wechselnden Stichprobengrössen ändern können.

Durch die Anwendung dieser Schritte können die Forscher einen umfassenderen Blick auf die sozialen Netzwerke von Tieren erhalten und bedeutungsvolle Einblicke in soziale Dynamiken gewinnen.

#Schlussfolgerungen aus den GPS-Telemetriedaten von Pronghorn

Die Anwendung des fünfstufigen Workflows mit dem Pronghorn-Datensatz hat wichtige Einblicke in tierisches Verhalten und Interaktionen geliefert. Durch die Analyse globaler Netzwerkmetriken konnten die Forscher feststellen, welche Metriken für eine weitere Analyse geeignet waren und welche unzuverlässig waren.

Dieser Ansatz beleuchtet, wie Forscher soziale Netzwerkanalysen nutzen können, um tierische Gesellschaften besser zu verstehen. Durch den Einsatz von Tools wie aniSNA können Ökologen ihre Forschung zum tierischen Verhalten erweitern und soziale Strukturen sowie deren Implikationen für das Überleben und die Ökologie von Arten erforschen.

Da die Technologie weiterhin Fortschritte macht und mehr Daten verfügbar werden, werden auch die Werkzeuge zur Analyse sozialer Netzwerke von Tieren weiterentwickelt. Durch die Möglichkeiten, die Pakete wie aniSNA bieten, können Forscher robuste Einblicke aus den gesammelten Daten gewinnen, was es ihnen ermöglicht, soziale Dynamiken in Tierpopulationen effektiv zu studieren.

Mit der zunehmenden Verbreitung von GPS-Tracking in der Wildtierforschung ist das Potenzial für neue Entdeckungen über das Verhalten und die sozialen Strukturen von Tieren riesig. Durch die Nutzung dieser Techniken können Forscher ihr Verständnis darüber verbessern, wie Tiere interagieren und sich in ihren Lebensräumen bewegen, was letztlich zu besseren Naturschutzmassnahmen und Strategien für das Wildtiermanagement führt.