Analizando Redes Sociales de Animales Usando Datos GPS

En los últimos años, estudiar cómo los animales interactúan entre sí se ha vuelto más común. Esto implica mirar las relaciones y conexiones dentro de los grupos de animales, algo parecido a cómo la gente usa las Redes Sociales para conectarse con otros. Los avances en tecnología han facilitado el seguimiento de los movimientos y comportamientos de los animales, permitiendo a los investigadores recopilar datos detallados sobre sus interacciones sociales.

Este aumento en el interés también ha llevado al desarrollo de herramientas de software especializadas para ayudar a analizar estas redes sociales entre animales. Una herramienta popular es R, un lenguaje de programación que ofrece varios paquetes diseñados para analizar redes sociales en estudios de animales. Estos paquetes proporcionan funciones que facilitan limpiar datos, crear gráficos de red y realizar análisis estadísticos.

Al utilizar estas herramientas, los investigadores pueden descubrir patrones sobre cómo se comportan los animales en entornos sociales. Pueden examinar cómo se forman los grupos, cómo se mueven juntos los individuos y cómo esos movimientos se relacionan con otros factores como la supervivencia y el apareamiento. Pero antes de profundizar en los datos, es esencial evaluar si los datos recopilados son adecuados para responder preguntas específicas.

#Evaluación de la idoneidad de los datos: Muestras de una población

Al recopilar datos sobre interacciones animales, los investigadores a menudo usan dispositivos de Seguimiento GPs. Estos dispositivos pueden capturar con precisión dónde van los animales, pero generalmente solo monitorean una pequeña fracción de una población. Este monitoreo limitado puede introducir incertidumbre en el análisis, ya que la falta de datos puede alterar los resultados. Por lo tanto, es crucial evaluar qué tan bien los datos recopilados reflejan las interacciones sociales reales en la población.

La forma en que se muestrean los animales puede impactar significativamente los resultados. Si el muestreo no es aleatorio, las métricas utilizadas para medir las conexiones dentro de la red podrían no ser precisas. Incluso si el muestreo se hace de forma aleatoria, los investigadores deben considerar si las interacciones observadas se deben a preferencias sociales genuinas o simplemente a ocurrencias aleatorias.

#Flujo de trabajo en cinco pasos para evaluar redes sociales

Para evaluar los sesgos y las incertidumbres presentes en las redes sociales de los animales, se ha propuesto un flujo de trabajo en cinco pasos.

#Paso 1: Filtrando observaciones

El primer paso es averiguar si las interacciones observadas representan con precisión conexiones sociales reales. Los investigadores pueden crear redes nulas al barajar los datos para identificar interacciones que ocurren puramente por casualidad. Al comparar los datos observados con estas redes aleatorias, los investigadores pueden determinar si los datos originales reflejan preferencias sociales.

#Paso 2: Evaluando robustez

En el segundo paso, los investigadores examinan cuán robustos son sus hallazgos. Esto implica crear muestras más pequeñas del conjunto de datos principal para ver si las relaciones clave se mantienen cuando se incluyen menos animales. Al verificar cómo cambian las métricas con diferentes tamaños de muestra, los investigadores pueden entender el nivel de sesgo presente.

#Paso 3: Estimando incertidumbre

El tercer paso se centra en estimar el grado de variabilidad en las métricas de la red. Esto implica calcular Intervalos de Confianza, que ofrecen un rango de valores indicando dónde probablemente se encuentran las métricas reales. Esto es importante porque ayuda a los investigadores a medir cuán confiables son sus resultados.

#Paso 4: Analizando métricas a nivel de nodo

En el cuarto paso, los investigadores analizan medidas unitarias más pequeñas, conocidas como métricas a nivel de nodo, para ver cómo están posicionados los animales individuales dentro de la red. Al examinar las correlaciones entre estas métricas, se puede evaluar cuán consistentes son los rankings en diferentes muestras.

#Paso 5: Generando intervalos de confianza para nodos

El paso final implica calcular intervalos de confianza para las métricas a nivel de nodo, proporcionando información sobre las posiciones individuales de los animales en la red social. Esto ayuda a comprender los cambios potenciales en los rankings según diferentes muestras de datos.

#aniSNA: Resumen y funcionalidad

El paquete aniSNA está diseñado en torno a este flujo de trabajo de cinco pasos. Permite a los investigadores analizar redes sociales de animales y evaluar la adecuación de sus conjuntos de datos. Este paquete es fácil de usar, lo que lo hace accesible para aquellos que pueden no ser expertos en programación.

Para usar aniSNA, los investigadores comienzan ingresando sus observaciones de telemetría GPS en R. Los datos deben incluir un ID de animal, la hora de la observación y las coordenadas de ubicación. Una vez que los datos están correctamente formateados, se pueden utilizar las funciones del paquete.

El paquete aniSNA no solo ayuda a crear estructuras de red basadas en los datos, sino que también ofrece herramientas para evaluar interacciones. Los usuarios pueden establecer umbrales espaciales y temporales para definir cuándo se considera que dos animales están interactuando. Esto significa que si dos animales están dentro de una distancia especificada y se observan dentro de un marco de tiempo determinado, estarán conectados en la red.

#Identificando interacciones y formando estructuras de red

Una vez que los investigadores han establecido sus parámetros, pueden identificar interacciones y formar una estructura de red. Los animales monitoreados se convierten en los nodos de la red, mientras que las interacciones entre pares de animales forman las conexiones, o bordes.

La fuerza de estas conexiones puede determinarse según cuánto tiempo pasaron juntos los dos animales. Este enfoque permite a los investigadores visualizar la estructura social y ver cuán relacionados están estos animales basándose en su comportamiento.

#Un ejemplo con los pronghorns

Para demostrar el paquete aniSNA, los investigadores utilizaron un conjunto de datos de pronghorns, un tipo de ungulado grande. El conjunto de datos consiste en observaciones de telemetría GPS durante un período de tiempo.

Usando las funciones de aniSNA, los investigadores pudieron evaluar las interacciones entre los pronghorns, visualizar la red y extraer métricas de red. Esto les proporcionó información sobre cómo los pronghorns interactúan socialmente y cómo esas interacciones cambian con el tiempo.

#Paso 1: Permutaciones de datos pre-red

En el primer paso del flujo de trabajo, los investigadores necesitan determinar si las interacciones capturadas en sus datos reflejan conexiones sociales reales o son meramente coincidencias. Esto se logra creando conjuntos de datos permutados donde se baraja el orden de las observaciones. El objetivo es ver cómo las métricas de red observadas se comparan con las obtenidas de estos datos aleatorios.

Al usar este método, los investigadores pueden filtrar factores aleatorios y centrarse en la dinámica social presente dentro de la población animal. Pueden analizar métricas como la densidad de bordes, la fuerza promedio de las conexiones y el diámetro de la red para entender mejor la estructura de la red.

#Paso 2: Análisis de sesgos y subsampling

Después de confirmar que los datos capturan interacciones genuinas, el siguiente paso es investigar cuán estables son estos hallazgos cuando cambia el tamaño de la muestra. Los investigadores pueden crear subsamples del conjunto de datos original y analizar cómo fluctúan las métricas de la red. Esta información es crucial para entender el sesgo y la fiabilidad en los datos.

Al realizar simulaciones, los investigadores pueden evaluar cómo los valores de métricas específicas cambian con diferentes tamaños de muestra, ofreciendo información sobre qué tan bien varias métricas funcionan bajo condiciones de muestra reducida.

#Paso 3: Intervalos de confianza para métricas de red

Para proporcionar una imagen clara de la incertidumbre que rodea sus hallazgos, los investigadores calculan intervalos de confianza alrededor de las métricas. Estos intervalos ayudan a representar el rango dentro del cual se encuentran los valores verdaderos, ofreciendo información valiosa sobre la estabilidad de las métricas derivadas.

Dado que los datos de estudios de animales pueden ser altamente variables, incluir intervalos de confianza es importante para evitar un exceso de confianza en los hallazgos. Este paso permite a los investigadores hacer inferencias más informadas sobre las estructuras sociales en la población animal.

#Paso 4: Análisis a nivel de nodo

En el cuarto paso, es crucial analizar las métricas individuales (a nivel de nodo) que brindan información sobre el papel de cada animal dentro de la red. Esto implica evaluar métricas como el grado, la fuerza y la centralidad para determinar cuán importante o influyente son ciertos individuos dentro de la estructura social.

Al examinar las correlaciones entre las métricas derivadas del conjunto de datos completo y las de subsamples más pequeñas, los investigadores pueden evaluar qué tan bien se conservan los rankings individuales. Si ciertas métricas muestran una fuerte correlación incluso con muestras reducidas, los investigadores pueden tener más confianza en sus hallazgos.

#Paso 5: Intervalos de confianza para métricas de nodo

Por último, generar intervalos de confianza para las métricas a nivel de nodo permite a los investigadores entender el rango de valores para cada individuo. Esto es significativo, ya que ayuda a identificar qué individuos son particularmente importantes dentro de la red y cómo sus rankings pueden variar con cambios en los tamaños de muestra.

Al emplear estos pasos, los investigadores pueden obtener una visión más completa de las redes sociales de los animales y derivar conocimientos significativos sobre las dinámicas sociales.

#Conclusiones de los datos de telemetría GPS de pronghorns

Aplicar el flujo de trabajo en cinco pasos usando el conjunto de datos de pronghorns ha proporcionado información clave sobre comportamientos e interacciones animales. Al analizar métricas de red globales, los investigadores identificaron cuáles métricas eran adecuadas para un análisis más detallado y cuáles eran poco confiables.

Este enfoque ilumina cómo los investigadores pueden utilizar el análisis de redes sociales para comprender mejor las sociedades animales. Al emplear herramientas como aniSNA, los ecologistas pueden ampliar su investigación sobre el comportamiento animal, explorando estructuras sociales y sus implicaciones para la supervivencia de especies y la ecología.

A medida que la tecnología sigue mejorando y más datos se vuelven disponibles, las herramientas para analizar redes sociales animales evolucionarán. A través de las capacidades proporcionadas por paquetes como aniSNA, los investigadores pueden derivar conocimientos robustos de los datos recopilados, permitiéndoles estudiar dinámicas sociales en poblaciones animales de manera efectiva.

Con la creciente prevalencia del seguimiento GPS en la investigación de vida silvestre, el potencial para nuevos descubrimientos sobre el comportamiento animal y las estructuras sociales es vasto. Al utilizar estas técnicas, los investigadores pueden mejorar su comprensión de cómo los animales interactúan y navegan por sus entornos, lo que en última instancia lleva a mejores esfuerzos de conservación y estrategias de manejo de vida silvestre.