Os animais sentem e interpretam seu habitat continuamente para tomar decisões informadas quando interagem com outros e navegam em ambientes barulhentos. Os indivíduos podem melhorar sua consciência situacional e tomada de decisão integrando a informação social em suas ações. A informação social, no entanto, decorre em grande parte da inferência através de pistas não intencionais (ou seja, manobras súbitas para evitar um predador), que pode ser confiável, em vez de através de sinais diretos que evoluíram para comunicar mensagens específicas (por exemplo, o waggle dança em abelhas do mel)1. Identificar como os indivíduos avaliam rapidamente o valor das pistas sociais, ou qualquer informação sensorial, pode ser uma tarefa desafiadora para os investigadores, particularmente quando os indivíduos estão viajando em grupos. A visão desempenha um papel importante no governo das interações2,3,4 e os estudos têm inferido as redes de interação que podem surgir em escolas de peixes com base no campo de visão de cada indivíduo5, a 6. As escolas de peixe são sistemas dinâmicos, no entanto, dificultando a isolar as respostas individuais a determinadas características, ou comportamentos vizinhos, devido às collinearidades inerentes e fatores de confusão que surgem a partir das interações entre os membros do grupo. A finalidade deste protocolo é complementar o trabalho atual isolando como as características visuais alternativas podem influenciar as decisões direcionais dos indivíduos que viajam sozinho ou dentro dos grupos.
O benefício do protocolo atual é combinar um experimento manipulativo com técnicas de visualização de computador para isolar os recursos visuais elementares que um indivíduo pode vivenciar na natureza. Especificamente, o labirinto Y (Figura 1) é usado para recolher a escolha direcional para uma resposta binária e introduzir imagens animadas de computador projetadas para imitar os comportamentos de natação de vizinhos virtuais. Estas imagens são projetadas acima de abaixo do labirinto para imitar as silhuetas dos conespecificidades que nadam abaixo de um ou mais assuntos. As características visuais dessas silhuetas, como sua morfologia, velocidade, coerência e comportamento de natação, são facilmente adaptadas para testar hipóteses alternativas7.
Este artigo demonstra a utilidade desta aproximação isolando como os indivíduos de uma espécie social modelo dos peixes, o Shiner dourado (crysoleucas de Notemigonus), respondem à velocidade relativa de vizinhos virtuais. O foco do protocolo, aqui, é sobre se a influência direcional dos vizinhos virtuais mudam com sua velocidade e, em caso afirmativo, quantificando a forma da relação observada. Em particular, a sinalização direcional é gerada por ter uma proporção fixa das silhuetas atuar como líderes e mover-se balístico para um braço ou outro. As silhuetas restantes actuam como distratores movendo-se aproximadamente aleatoriamente para fornecer o ruído de fundo que pode ser ajustado ajustando a relação do líder/Distractor. A proporção de líderes para distratores capta a coerência das pistas direcionais e pode ser ajustada de acordo. As silhuetas do Distractor permanecem confinadas à área da decisão ("DA", Figura 1a) fazendo com que as silhuetas reflitam fora do limite. As silhuetas do líder, entretanto, são permitidas deixar a região do DA e incorporar seu braço designado antes de desvanecer-se lentamente afastado uma vez que as silhuetas atravessadas 1/3 o comprimento do braço. Como líderes deixam o promotor, novas silhuetas de líder tomam seu lugar e refazer seu caminho exato para garantir que a relação líder/Distractor permanece constante no DA durante todo o experimento.
O uso de peixes virtuais permite o controle da informação sensorial visual, enquanto monitora a resposta direcional do sujeito, o que pode revelar novas características de navegação social, movimento ou tomada de decisão em grupos. A abordagem aqui utilizada pode ser aplicada a uma ampla gama de questões, como efeitos de estresse subletal ou predação em interações sociais, manipulando a animação computacional para produzir padrões comportamentais de complexidade variável.