すすのこマンガベの連想パターンの予測可能性と変動性

Predictability and variability of association patterns in sooty mangabeys.

• Alexander Mielke
• Catherine Crockford
• Roman M Wittig

抄録

抄録:

多くの集団生活動物種では、変化する社会環境の中で相互作用が起こり、社会的意思決定を最適化するために必要な情報処理が増加している。空間的・時間的な凝集力のレベルが異なる共同体では、連想パターンの予測可能性が異なるはずである。これまでの研究では、核分裂・融合ダイナミクスの高い霊長類に焦点を当ててきたが、集団の大きさや環境によって不安定なサブグループが形成されるような、大きな集団と高い時間的凝集力を持つ種での連想パターンの変動性については、ほとんど知られていなかった。ここでは、モデル種としてスースーマンガベイを用いて、サブグループレベルとダイアドレベルの2つのレベルで予測可能性を検証した。その結果、スースーマンガベイでは、個体を取り囲むグループメンバーの全体がランダムに近く、個体がどのような相互作用においても傍観者の正確な構成を予測できる可能性は低いことがわかった。同時に、年齢、親族関係、雌の生殖状態、優勢順位による同列混合に基づいて予測可能な二体関連を発見した。これらの結果から、大規模な集団で生活する動物は、核分裂・融合のダイナミクスが高い動物とは異なる課題に直面していることがわかりました。同時に、エントロピー測定だけでは、これらのグループの連想パターンの予測可能性を捉えることはできません。

Abstract: In many group-living animal species, interactions take place in changing social environments, increasing the information processing necessary to optimize social decision-making. Communities with different levels of spatial and temporal cohesion should differ in the predictability of association patterns. While the focus in this context has been on primate species with high fission-fusion dynamics, little is known about the variability of association patterns in species with large groups and high temporal cohesion, where group size and the environment create unstable subgroups. Here, we use sooty mangabeys as a model species to test predictability on two levels: on the subgroup level and on the dyadic level. Our results show that the entirety of group members surrounding an individual is close to random in sooty mangabeys; making it unlikely that individuals can predict the exact composition of bystanders for any interaction. At the same time, we found predictable dyadic associations based on assortative mixing by age, kinship, reproductive state in females, and dominance rank; potentially providing individuals with the ability to partially predict which dyads can be usually found together. These results indicate that animals living in large cohesive groups face different challenges from those with high fission-fusion dynamics, by having to adapt to fast-changing social contexts, while unable to predict who will be close-by in future interactions. At the same time, entropy measures on their own are unable to capture the predictability of association patterns in these groups.

意義の表明:

動物の社会システムにおける高い核分裂融合ダイナミクスがもたらす課題と認知能力の進化への影響は比較的よく理解されているが、多くの種は時空間的に明確なサブグループ化を持たずに大規模なグループで生活している。このように、動物の社会的意思決定を行う際には、身近な社会環境を考慮して行動することが重要であることを明らかにした。最近、種間の社会的複雑性を測定するために、連想パターンのエントロピーの測定法が提案されている。ここでは、提案されているエントロピーの測定方法を、スースーマンガベイで評価した。連想パターンのエントロピーが高いということは、サブグループの構成が大部分ランダムであり、個体が将来の社会環境に備えることができないことを示していると考えられる。しかし、二次元レベルでの強い同調性の存在は、たとえ全体的な聴衆の構成が不明瞭であっても、誰が誰の周りにいるのかを部分的に予測できることを示している。したがって、エントロピーだけでは、特に変化の激しい社会環境に直面している種においては、社会の複雑さを不完全に捉えてしまう。

Significance statement: While the challenges created by high fission-fusion dynamics in animal social systems and their impact on the evolution of cognitive abilities are relatively well understood, many species live in large groups without clear spatio-temporal subgrouping. Nonetheless, they show remarkable abilities in considering their immediate social environment when making social decisions. Measures of entropy of association patterns have recently been proposed to measure social complexity across species. Here, we evaluate suggested entropy measures in sooty mangabeys. The high entropy of their association patterns would indicate that subgroup composition is largely random, not allowing individuals to prepare for future social environments. However, the existence of strong assortativity on the dyadic level indicates that individuals can still partially predict who will be around whom, even if the overall audience composition might be unclear. Entropy alone, therefore, captures social complexity incompletely, especially in species facing fast-changing social environments.

© The Author(s) 2020.