Terwijl de schemering de Maasai Mara-graslanden in het zuidwesten van Kenia begint te verhullen, sluipt een gevlekte hyena onder de houtachtige paraplu die de acaciaboom is.

De carnivoor pauzeert, zijn ronde oren naar voren gespannen als een zwak geluid binnenvaart, een missieve in de lucht die drie mijl aflegt met 767 mijl per uur. Nogmaals, dan weer. "Whhhhhooo-OOoppp!" Daar is het... de roep van een medegevlekte hyena, snel genoeg herhaald om aandacht te krijgen. Een waarschuwing voor leeuwen in het gebied, misschien, of voor een hyena-clan die het territorium van een ander binnendringt.

Helpen of niet helpen? Met zoveel terrein te dekken en zoveel potentieel gevaar dat erachter ligt, zou het antwoord kunnen afhangen van wie er precies aan de andere kant van het langeafstandsgesprek is. Voor gevlekte hyena's is identificatie dus geen lachertje. Maar het is een gierende, zegt een nieuwe studie van Kenna Lehmann en collega's van de Universiteit van Nebraska-Lincoln.

Door machine learning toe te passen op audioclips die uit het veld zijn verzameld, heeft het team geconcludeerd dat hyena-oeps handtekeningen bevatten die uniek zijn voor individuen - een vorm van beller-ID die duidelijk genoeg is dat hyena's ze waarschijnlijk van elkaar kunnen onderscheiden. Voor het eerst slaagden de onderzoekers er ook in om te kwantificeren hoeveel het herhalen van een oproep, zoals gevlekte hyena's doen, de kans op identificatie zou kunnen vergroten.

Het feit dat clans van gevlekte hyena's zijn gebouwd op hiërarchieën van sociale rang, maar toch bestaan ​​uit meerdere families die regelmatig samenkomen en zich over de savanne verspreiden, maakt individuele identiteit bijzonder belangrijk.

"Hyena's behandelen niet elk individu in de clan hetzelfde, dus als ze beslissen of ze willen komen opdagen om iemand te helpen, willen ze weten wie ze komen helpen", zegt Lehmann, een postdoctoraal onderzoeker bij Nebraska. .

Een voorbeeld van de bestudeerde hyena-geluiden is hier te horen op SoundCloud.

In zijn zoektocht naar vocale handtekeningen wendde het team zich tot wat bekend staat als een willekeurig bosmodel. De onderzoekers hebben het model eerst getraind door het de identiteit te geven van elke hyena die ze hadden opgenomen, samen met een enorm aantal akoestische eigenschappen die uit elk van zijn gejoel werden gehaald.

Van daaruit gebruikte het model een willekeurig geselecteerde reeks, of aanval, van oeps van één hyena om beslisbomen te genereren. Elke tak van een boom vertegenwoordigde een binaire keuze in een akoestische eigenschap van een batch die ook willekeurig was geselecteerd. Het model zou kunnen beginnen met het splitsen van de hyena-kreten door bijvoorbeeld hogere versus lagere frequenties, en die groepen vervolgens verder verdelen in, laten we zeggen, langere versus kortere gesprekken, enzovoort. Uiteindelijk vertegenwoordigde de punt van elke tak een stem voor een bepaalde hyena.

Na het samenstellen van 500 van die lukrake beslisbomen - een willekeurig bos - voorspelde het model de identiteit van een bepaalde whoop op basis van welke hyena de meeste stemmen van die 500 bomen kreeg. Het team stelde zijn getrainde model op de proef door het te vragen te identificeren welke van de 13 hyena's een willekeurig geselecteerde aanval van oeps produceerde, en herhaalde die test vervolgens 999 keer.

Het model koppelde ongeveer 54% van de tijd correct een kinkhoest met zijn hyena, of ongeveer zes keer vaker dan bij toeval zou worden verwacht. Dat slagingspercentage suggereert dat er genoeg variatie is in het gehuil van verschillende hyena's, en voldoende consistentie binnen het gehuil van een enkele hyena, zodat het model ze redelijkerwijs van elkaar kan onderscheiden. En als het model die verschillen kan onderscheiden, zei Lehmann, is het redelijk om aan te nemen dat de hyena's dat ook kunnen.

Drie kenmerken van de oeps leken bijzonder leerzaam:de duur van een oproep, de hoogste frequentie van de oproep en de gemiddelde frequentie tijdens het gedeelte van de oproep dat het meest consistent was in toonhoogte. Hoe groter de ongelijkheid in die eigenschappen, hoe groter de kans dat het model - en mogelijk ook de hyena's zelf - onderscheid zou maken tussen de bronnen van de respectievelijke kreten.

Toch is 54% ver onder de 100%, zelfs voordat rekening wordt gehouden met de uitdagingen die inherent zijn aan het communiceren met een mede-hyena in de Maasai Mara. Ten eerste kunnen clans van gevlekte hyena's uitgroeien tot meer dan 125 leden, een aantal om zelfs de meest omvangrijke, luchtdichte herinneringen schijnbaar te belasten. Er is ook de mogelijkheid dat akoestische nuances verloren gaan bij de transmissie, vooral wanneer die signalen meerdere kilometers afleggen voordat ze ronde oren bereiken. Wind, regen en andere dierengeluiden kunnen ondertussen ruis in het signaal introduceren.

"Er is een begrip dat een van de manieren om je boodschap over te brengen is om het te herhalen," zei Lehmann, "vooral als je in een lawaaierige omgeving bent of als je over lange afstanden communiceert."

Eerder onderzoek heeft aangetoond dat bijvoorbeeld pinguïns hun roep vaker herhalen als de wind opsteekt. En andere studies hebben bewijs gevonden dat verschillende diersoorten herhaling bevorderen onder vergelijkbare lawaaierige omstandigheden. Maar voor zover Lehmann en haar collega's konden nagaan, had niemand gekwantificeerd in hoeverre het herhalen van een dierenoproep de overdracht van informatie daadwerkelijk zou verbeteren.

Dus nam het team opnieuw zijn toevlucht tot zijn willekeurige bosmodel. Toen het model de identiteit van een hyena raadde op basis van slechts één kreet, kon het die identiteit slechts ongeveer de helft zo vaak correct koppelen als wanneer het van drie kreunen werd voorzien. Die nauwkeurigheid nam nog verder toe met extra oproepen, met een piek van zeven oeps.

"Het is alsof je (elke keer) een beetje meer informatie krijgt", zegt Lehmann, die eerder vocalisaties bij orka's bestudeerde. "De eerste keer dat je het hoort, merk je misschien:oh, dat was zeker een mannelijke of een vrouwelijke stem. Dan, de volgende kreet, kun je het misschien verder verfijnen."

Lehmann en haar collega's wisten dat de roep van sommige diersoorten ook handtekeningen bevat die de groepen waartoe ze behoren onderscheiden van andere groepen van dezelfde soort die ze zouden kunnen tegenkomen - enigszins verwant aan menselijke accenten of dialecten. Ze herinnerde zich dat sommige onderzoekers die orka's bestudeerden, zo vertrouwd waren geraakt met pod-signaturen dat de onderzoekers ze instinctief van elkaar konden onderscheiden. (Een onderzoeker beweerde dat de oproepen van een bepaalde pod 'nasaaler' waren dan die van andere.)

Gezien de grootte van de clans van gevlekte hyena's, dacht Lehmann dat hun gejoel ook een groepsspecifieke handtekening zou kunnen gebruiken.

"Als je alleen maar hoeft te onthouden hoe je groep klinkt, en je hoeft niet elk van de meer dan 100 individuele stemmen te onthouden, zou dat een stuk gemakkelijker zijn om te doen," zei ze.

Toen de onderzoekers in het willekeurige bos op zoek gingen naar een groepshandtekening, konden ze er echter geen vinden. Een mogelijke verklaring:het schijnbare vermogen om zoveel individuele handtekeningen te onthouden, kan een clanhandtekening nutteloos hebben gemaakt of in het beste geval niet nuttig genoeg om de ontwikkeling ervan te hinderen.

"Als je weet wie het individu is, weet je in welke groep ze zitten", zei Lehmann. "Dieren zijn redelijk goed in het associëren van die informatie.

"Dus als ze om andere redenen individuele handtekeningen nodig hebben, is het misschien nooit nodig geweest om ook een groepshandtekening te ontwikkelen, wat deze bevinding suggereert. Ze zouden alle individuele stemmen moeten kunnen volgen en in staat moeten zijn om onderscheiden:als dit individu X is, zitten ze in mijn groep. Ik kan ervoor kiezen om ze te helpen op basis van het feit dat ze een groepslid zijn, maar misschien moeten er meer beslissingen worden genomen over de vraag of ze een groepsgenoot zijn die ik echt wil om te helpen."

'Een miljoen verschillende sterren die moeten worden uitgelijnd'

Alle bevindingen van het team - de aanwezigheid van individuele handtekeningen, de afwezigheid van een clanhandtekening, het nut van herhaling - kwamen uiteindelijk niet uit een willekeurig bos, maar uit de savanne van het Masai Mara National Reserve in Kenia. Daar doen Kay Holekamp van de Michigan State University en collega's al sinds eind jaren tachtig onderzoek naar de gevlekte hyena.

Lehmann bracht zelf een jaar door in de Maasai Mara, die zijn naam ontleent aan het Maasai-volk dat er al lang woont. Van 2014 tot 2015 reden de toenmalige promovendus en enkele collega's regelmatig naar het westen vanuit de hoofdstad van Kenia, Nairobi, naar een veld in het reservaat.

"De eerste keer dat ik naar buiten ging... dacht ik:'Oh, ik ga 10 maanden op de grond slapen, in een slaapzak'", zei Lehmann, die al snel ontdekte dat een grote canvas tent en een zacht bed wachtte haar op. "Maar we waren behoorlijk verwend daarbuiten, om heel eerlijk te zijn."

Als de accommodaties gezelliger waren dan verwacht, bleek de gegevensverzameling allesbehalve. Vanuit hun uitkijkpunt in een Toyota Land Cruiser richtten Lehmann en haar collega's een richtmicrofoon uit het raam en zetten een audiorecorder aan. Helaas was het team erg onderhevig aan de grillen van de wet van Murphy.

"Je hoeft niet te rijden. En de auto moet worden uitgeschakeld," zei ze, en merkte op dat de motor de geluiden van de Maasai Mara overstemde. "En de hyena moet janken. En je moet in staat zijn om echt... te zien wie het is. Ze kunnen niet in een struik zijn. En ze moeten dichtbij genoeg zijn zodat je een goede opname kunt maken. En de andere hyena's moeten tegelijkertijd stil zijn. Er zijn gewoon een miljoen verschillende sterren die moeten worden uitgelijnd om een ​​goede opname te krijgen die je vervolgens kunt gebruiken in een analyse als deze."

Onder die omstandigheden, zei Lehmann, was geduld meer dan een schone zaak. Het was een noodzaak.

"Met deze draagbare opnameapparatuur waren we opportunistisch, constant aan het opnemen en hoopten we dat ze voor ons schreeuwden", zei ze lachend.

Gedurende die maanden van hopen en wachten, bleven de onderzoekers bezig met het observeren en vastleggen van gedrag dat andere studies zou informeren. Terwijl ze dat deden, vingen ze een glimp op van de individualiteit die hun analyses van de hyena's jaren later zouden bevestigen.

"Je leert zeker dat verschillende individuen verschillende persoonlijkheden hebben of op een bepaalde manier kunnen reageren in verschillende situaties," zei Lehmann. "Dus het is altijd leuk om de hyena's en hun kleine interacties en de drama's die zich in hun leven kunnen afspelen te leren kennen."

Het team rapporteerde zijn bevindingen in Proceedings of the Royal Society B . + Verder verkennen

Mobs zijn soms goed