Roger Jovani: “Sólo entendiendo las dinámicas sociales de las aves podemos intentar predecir su respuesta frente a fenómenos como el cambio climático”

Home / entrevistas / Roger Jovani: “Sólo entendiendo las dinámicas sociales de las aves podemos intentar predecir su respuesta frente a fenómenos como el cambio climático”

Roger Jovani, premio Francisco Bernis de Investigación concedido por SEO/BirdLife, ha expuesto hoy en el XXIII Congreso Español de Ornitología, en Badajoz, uno de los puntales de su trabajo científico: el comportamiento colectivo en aves.

En esta sesión ha usado sus trabajos para ejemplificar tanto los conceptos como las herramientas que maneja para entender cómo emergen comportamientos colectivos a distintas escalas (desde un pequeño grupo hasta poblaciones enteras). El concepto central de su trabajo es la aparición de patrones colectivos en sistemas autoorganizados, fruto de la interacción social entre los individuos y con el ambiente.

La herramienta central de su investigación es la combinación de modelos de simulación basados en el comportamiento social de los individuos y su comparación con datos de campo de los patrones objeto de estudio. Con este enfoque ha descrito nuevos patrones y ha aportado nuevas interpretaciones acerca de los procesos que gobiernan comportamientos sociales de cría, vigilancia y búsqueda de alimento en aves como cigüeñas, aves marinas, buitres, rapaces o aves limícolas.

Roger Jovani dirige un grupo de investigación (JovaniLab) en el Departamento de Ecología Evolutiva de la Estación Biológica de Doñana (CSIC). En estos momentos en su grupo trabajan tres estudiantes de doctorado y dos estudiantes Erasmus+. Actualmente, sus temas principales de estudio son el comportamiento colectivo en aves; la ecología evolutiva de la interacción entre las aves y los ácaros de las plumas; y el estudio de la integración fenotípica a lo largo de la evolución de las aves.

¿Qué es el comportamiento colectivo y en qué se diferencia del de los individuos?

El comportamiento de un grupo de individuos emerge del comportamiento individual, pero a menudo se parece poco al comportamiento de los individuos que lo integran. Por ejemplo, a la hora de evacuar un edificio en caso de incendio, todos queremos salir del edificio, nadie quiere colapsar las puertas de salida, pero es muy difícil conseguir que esto no ocurra. Dicho de otra manera: el comportamiento colectivo a menudo no emerge de manera lineal (aditiva) de los comportamientos individuales.

Del mismo modo, aunque haya un tamaño óptimo de grupo -por ejemplo, el tamaño óptimo de una colonia de aves-, las decisiones individuales de unirse o marcharse del grupo a menudo hacen que los tamaños de grupo de una población se alejen considerablemente del óptimo.

¿Por qué son importantes los estudios de comportamiento colectivo de aves, por ejemplo, pueden aportar algo de cara a la conservación de las aves o a un mejor conocimiento de las especies?

Entender los mecanismos que hacen emerger comportamientos colectivos es una pieza importante a la hora de mejorar en el conocimiento y la conservación de las especies. Los ejemplos son numerosos. Por ejemplo, sólo entendiendo las dinámicas sociales de las aves coloniales podemos intentar predecir su respuesta frente a cambios antropogénicos (como alteraciones en la disponibilidad de comida, o efectos del cambio climático). Otro ejemplo sería el comportamiento social de los buitres. Entender este comportamiento podría servir a la hora de manejar la disponibilidad de carroñas en el campo, o predecir qué consecuencias tendrían distintas disponibilidades.

¿En qué consisten estos modelos basados en el individuo que utilizas en tus investigaciones? ¿Podrías explicar muy sucintamente cómo los haces?

Simplificando, un modelo basado en el individuo es un videojuego creado para resolver una pregunta científica. Cuando programo un modelo digo a los individuos (a las aves virtuales) cómo tienen que reaccionar cuando interactúan con otros individuos o elementos del ambiente (por ejemplo, la comida). De esta manera, al programar el modelo lo que estoy haciendo es estudiar de manera virtual mi hipótesis de cómo emerge el comportamiento colectivo fruto del comportamiento social de los individuos. Estas hipótesis se basan (como en cualquier otro campo de la ciencia) en la literatura científica sobre el tema de estudio y de mi conocimiento de primera mano de los sistemas que quiero entender.

La simulación por ordenador lo que permite es poder ver y analizar algo para lo que nuestro cerebro no es muy habilidoso: imaginar qué pasa cuando muchos individuos actúan simultáneamente según unas reglas de comportamiento social concretas. Por último, se contrasta el resultado del modelo (el comportamiento colectivo que emerge) con la realidad del comportamiento colectivo en la naturaleza, y, así, poder dar credibilidad, o no, a la hipótesis de partida del modelo.

¿Los modelos que preparas en qué medida coinciden con los datos reales? ¿Cómo haces esta comparación entre el mundo virtual y el real?

En mis estudios he aplicado dos enfoques distintos a la comparación entre el resultado del modelo y los datos reales. En un tipo de modelos lo que trato es de evaluar de manera cualitativa la viabilidad de una hipótesis sobre cómo emerge un comportamiento colectivo que se observa en la naturaleza. Una especie de prueba de concepto. Generalmente, son modelos más conceptuales que tratan de entender un fenómeno complejo que se da en muchas especies. Por ejemplo, con esta filosofía demostré que la fecha de cría en una colonia de aves marinas de cualquier tamaño se puede sincronizar con la simple interacción entre las hembras vecinas, que retrasarían la puesta del huevo si el ambiente social de las vecinas estaba muy agitado, y adelantarían un poco la puesta del huevo si sus vecinas estaban acabando de construir el nido o ya habían puesto el huevo. Por lo tanto, la comparación del modelo con la realidad es solo conceptual: ¿se sincroniza la colonia en el modelo como pasa en las colonias reales?

En el otro extremo están los modelos que construyo con muchos parámetros cuantitativos reales extraídos de la literatura científica, y después comparo la salida del modelo otra vez con datos detallados y reales del comportamiento colectivo en la naturaleza. Esta aproximación, por ejemplo, la usamos para estudiar cómo los buitres encuentran la comida (las carroñas naturales). En el modelo planteamos tres hipótesis sobre cómo usan los buitres la información social: (a) sin usar información social, (b) dirigiéndose al sitio donde observan otros buitres bajando a la carroña, o (c) siguiendo a otros buitres en vuelo, pero sin visualizar que bajan a una carroña, es decir, presumiendo que los otros buitres van a una carroña o siguiendo a otros individuos que van a la carroña. Lo interesante es que estos tres modelos fueron parametrizados en detalle con parámetros tales como la velocidad de vuelo de los buitres, su agudeza visual, tamaños poblacionales y densidad de carroñas, etc. Y después se comparó el número de buitres virtuales que llegaron a las carroñas del modelo con el número real que llegaba a las carroñas en la naturaleza. De esta manera pudimos descubrir que solo el modelo (b) era capaz de reproducir los datos reales, y no el modelo (c) como se había propuesto recientemente en otro modelo no contrastado con datos reales.

¿Puedes resumir brevemente algunos de los patrones de comportamiento social más singulares que hayas descubiertos?

Lo interesante de mis investigaciones es que dan explicaciones plausibles a estos comportamientos colectivos a través de mostrar cómo comportamientos sociales (y adaptativos) de los individuos pueden hacer emerger los comportamientos colectivos que vemos en la naturaleza. Otro ejemplo son las “olas de pánico” que se dan en las aves cuando están descansando en grupo, por ejemplo limícolas en la orilla de una playa. Estas “olas de pánico” se manifiestan en que en un momento dado la mayoría de individuos pueden estar durmiendo (con los ojos cerrados) y al cabo de unos segundos la mayoría están en alerta (con los ojos abiertos). Lo intrigante es que esto pasa incluso sin la presencia de ningún depredador cerca. Lo que descubrimos a través de un modelo basado en el individuo es una explicación plausible de cómo ocurre esto: lanzamos la hipótesis de que un comportamiento individual y adaptativo es abrir los ojos de vez en cuando para monitorizar tanto posibles depredadores como señales sociales que puedan informar sobre la presencia de un depredador. En concreto, la hipótesis de que si un individuo abre los ojos y ve a sus vecinos en alerta va a permanecer en alerta (buscando depredadores) más segundos que si al abrir los ojos se encontraba con un vecindario poco en alerta (pocos vecinos con los ojos abiertos). Lo que vimos es que, efectivamente, este simple comportamiento individual creaba, sin necesidad de introducir ningún depredador en el modelo, el tipo de “olas de pánico” (aparentemente injustificadas al ver el fenómeno en el campo) que se habían registrado en la naturaleza.

 

Roger Jovani. Departamento de Ecología Evolutiva, Estación Biológica de Doñana (CSIC). Avda. Américo Vespucio s/n. 41092. Sevilla. España. Más información de su trabajo en su blog Birds and Science, y en ScientificPlotting. Contacto: jovani@ebd.csic.es

Related Posts