Einem internationalen Forscherteam ist es laut einem kürzlichen Bericht des Fachmagazins
„Scientific Reports“ erstmals gelungen, das unterschiedliche Grunzen von Schweinen bestimmten Gefühlslagen zuzuordnen. Anhand von mehr als 7.000 Tonaufnahmen von Schweinen haben die Wissenschaftler einen Algorithmus entwickelt, der dekodieren kann, ob ein einzelnes Schwein eine positive Emotion, wie glücklich und zufrieden, oder negative Gefühle, wie verängstigt oder gestresst, empfindet. Die Aufnahmen wurden dabei in einer Vielzahl von Situationen gesammelt, denen die Hausschweine ausgesetzt wurden.
Wie bereits in früheren Untersuchungen festgestellt, sammelten die Wissenschaftler in unangenehmen Situationen mehr hochfrequente Rufe, wie Schreie und Quieken. Gleichzeitig traten niederfrequente Rufe, wie Bellen und Grunzen sowohl in Situationen auf, in denen die Schweine positive als auch negative Emotionen hatten.
„Es gibt deutliche Unterschiede in den Rufen der Schweine, wenn wir positive und negative Situationen betrachten“, berichtete die Studienleiterin Elodie Briefer von der Universität Kopenhagen. In positiven Situationen seien die Rufe viel kürzer, mit geringen Schwankungen in der Amplitude. „Wenn wir einen Algorithmus zur Erkennung dieser Laute trainieren, können wir 92 Prozent der Rufe der richtigen Emotion zuordnen“, so die Wissenschaftlerin.
Mit den Ergebnissen dieser Forchung könne ein weiterer Schritt in Richtung eines verbesserten Tierwohls gegangen werden. Die Erforschung der Emotionen von Tieren ist ein relativ neues Gebiet, das sich in den letzten 20 Jahren entwickelt hat.
Längst sei allgemein anerkannt, dass die psychische Gesundheit von Tieren für ihr allgemeines Wohlbefinden wichtig ist. Nun hoffen die Autoren der Studie, dass ihr Algorithmus den Weg dafür ebnet, dass Tierhalter das Wohlbefinden ihrer Tiere überwachen können.
Briefer: „Wir haben den Algorithmus darauf trainiert, das Grunzen von Schweinen zu entschlüsseln.“ Jetzt werde jemanden benötigt, der den Algorithmus zu einer App weiterentwickle, mit der die Landwirte das Befinden ihrer Tiere besser verstehen und optimieren können.
