Люди понимают куриный язык: исследование показало, что мы различаем эмоции кур по клохтанью

Исследование под руководством Университета Квинсленда показало, что люди могут определить, взволнована курица или недовольна, просто по звуку её клохтанья.

Профессор Йорг Хеннинг из Школы ветеринарных наук UQ сообщил, что исследователи изучали, могут ли люди правильно определить контекст звуков, издаваемых домашними курами — самым распространённым видом сельскохозяйственных животных в мире. Исследование опубликовано в Royal Society Open Science.

В исследовании использовались записи вокализаций кур в различных сценариях из предыдущего эксперимента. Два типа звуков издавались в предвкушении награды: «пищевой» звук и «быстрое» клохтанье. Два других типа — «нытьё» и «гейкел» — производились в контексте отсутствия награды, например, когда еду удерживали.

Исследователи проигрывали аудиозаписи, чтобы проверить, могут ли люди определить контекст, в котором были изданы звуки, и влияют ли на правильность определения различные демографические факторы и уровень опыта общения с курами.

69% всех участников смогли правильно определить, звучала ли курица взволнованной или недовольной. Это замечательный результат, который дополнительно укрепляет доказательства того, что люди способны воспринимать эмоциональный контекст вокализаций разных видов.

Способность обнаруживать эмоциональную информацию по вокализациям может улучшить благополучие сельскохозяйственных кур. Тот факт, что значительная доля участников смогла успешно распознать звуки, издаваемые в контексте, связанном с наградой, является важным. Это даёт уверенность, что люди, занимающиеся содержанием кур, могут определить эмоциональное состояние птиц, даже не имея предварительного опыта.

В будущих исследованиях можно будет выявить конкретные акустические сигналы, которые предсказывают, как люди оценивают возбуждение в куриных звуках. Эти результаты потенциально могут быть использованы в системах обнаружения на основе искусственного интеллекта для мониторинга вокализаций кур. Это позволит разработать автоматизированные оценки состояния плохого или хорошего благополучия в системах управления птицеводством.

В конечном итоге это может улучшить управление сельскохозяйственными курами для повышения их благосостояния, а также помочь сознательным потребителям принимать более обоснованные решения о покупке.