Come specie sociali, le reti sociali di lucertole, iene e delfini influenzano ogni aspetto cruciale della loro vita: trovare un compagno, riprodursi, ammalarsi o sopravvivere.

Nella rivista Nature Communications, due biologi dell'Università della Pennsylvania riferiscono un modello matematico del modo in cui i social network sorgono nelle popolazioni animali. Il loro modello considera la probabilità che un neonato formi connessioni con le connessioni di sua madre o altri individui non collegati a sua madre, partendo dal presupposto che un individuo abbia maggiori probabilità di connettersi con coloro che sono legati a sua madre.

Sebbene relativamente semplici, il loro modello ha generato reti che ricapitolavano fedelmente importanti proprietà di reti osservate in dati raccolti sul campo da quattro popolazioni animali molto diverse: iene maculate, lucertole assonnate, iraci di rocce e delfini tursiopi.

"Quello che mostriamo", dice il coautore Erol Akçay, un assistente professore nel dipartimento di biologia, "è che possiamo adattare questo semplice modello alle reti della vita reale e catturare la loro distribuzione di laurea, o quanto sono connessi tutti, e, più sorprendentemente, possiamo anche catturare la distribuzione di ciò che è noto come coefficiente di clustering, che misura quanto sia cronica la popolazione. "

Come emergono le strutture sociali?

Fino a quando i biologi hanno studiato le popolazioni animali, hanno fatto osservazioni sulle relazioni sociali nel gruppo. Ma è stato solo nell'ultimo decennio o giù di lì che l'analisi delle reti sociali è venuta alla ribalta nel generare una comprensione delle dinamiche di queste reti.

"C'è stata un'esplosione di studi negli ultimi 10 anni o più", dice il coautore e ricercatore post-dottorato Amiyaal Ilany, "mostrando che i social network hanno implicazioni per la longevità o la trasmissione della malattia o il successo riproduttivo. È diventato chiaro che la struttura dei social network è importante. "

Eppure queste analisi, che hanno utilizzato osservazioni sul campo per costruire una rete sociale, non hanno fornito ai ricercatori un quadro più generale di come emergono le reti.

"Ciò che abbiamo visto come mancante è una teoria su come si ottiene effettivamente la struttura sociale che osserviamo", afferma Ilany.

Gli amici della mamma

Per colmare questa lacuna dal lato teorico dell'analisi di rete, Akçay e Ilany hanno immaginato un processo semplice e diretto mediante il quale i singoli animali possono fare o perdere connessioni sociali.

"Il modello dice che se qualcuno entra in una rete, ha due modi per creare connessioni", spiega Akçay. "Supponendo che l'individuo sia un neonato, stabiliranno una connessione con la madre e le connessioni della madre, e potrebbero anche essere collegati a individui a caso a cui la madre potrebbe non essere connessa".

Usando solo questi due parametri, corrispondenti alle probabilità di ciascun tipo di connessione, e assumendo una popolazione finita in cui gli individui entravano nati e lasciati morendo, scoprirono che il modello catturava le proprietà essenziali delle reti sociali di animali osservate in natura. Ciò includeva la tendenza per alcuni individui ad essere altamente connessi e altri meno e la tendenza a formare cluster o "cricche".

Questo era vero quando i ricercatori hanno analizzato i dati attraverso il modello dell'irace di roccia, la specie studiata da Ilany per il suo dottorato di ricerca, oltre a dati su iene maculate, delfini tursiopi e lucertole sonnolente.

"Modelli alternativi che abbiamo considerato", dice Akçay, "come la teoria secondo cui gli individui si connettono in base a tratti o interessi condivisi, hanno catturato la distribuzione dei livelli ma non hanno generato abbastanza clustering. C'è qualcosa di speciale nell'idea che è più probabile che ti connetti con te se sei connesso con qualcuno che conosco già. Questo è ciò che genera questa crudeltà che vediamo nel modello. "

Non solo genetica

Mentre alcuni ricercatori hanno postulato che lo stato sociale potrebbe essere geneticamente ereditabile, questo lavoro suggerisce che un neonato potrebbe "ereditare" lo stato sociale della madre non geneticamente, semplicemente copiando il social network della madre. Akçay e Ilany chiamano questa "eredità sociale".

"Dimostriamo che, se copro solo mia madre, divento molto simile a lei socialmente", dice Ilany. "È ancora possibile che ci sia un'eredità genetica di tratti sociali, ma una parte di questa eredità può essere spiegata da questo semplice processo sociale".

I biologi osservano che i processi comportamentali che portano alla formazione di connessioni possono apparire molto diversi nelle diverse specie. In molti primati, ad esempio, gli individui di un gruppo si interessano in modo particolare ai neonati, offrendo anche la cura della madre in cambio di "baby time". In altre specie, l'acquisizione di connessioni sociali potrebbe essere più passiva, con individui giovani che semplicemente sviluppano rapporti con le connessioni della madre perché rimangono in stretta prossimità con la madre mentre crescono.

Di conseguenza, il modello potrebbe essere più forte per i mammiferi, che sono fisicamente dipendenti dalla madre, rispetto ad altre specie come gli insetti. Il lavoro ha anche il potenziale per informare in che modo le reti sociali umane si sono formate storicamente.

"Se vuoi pensare a come gli umani si sono evoluti per essere questa specie di super cooperativa", dice Akçay, "la struttura sociale su scala ridotta di un gruppo ha implicazioni su come quel processo avrebbe potuto funzionare".

Per costruire il loro lavoro, Akçay e Ilany, che si uniranno alla facoltà dell'Università israeliana di Bar-Ilan quest'estate, stanno espandendo il modello per considerare come le variazioni all'interno di una popolazione, come i diversi tipi di personalità che potrebbero influenzare la tendenza di un individuo a copiare il suo la struttura sociale della madre, può influenzare un social network. I ricercatori sono anche interessati a come l'ereditarietà sociale e le strutture di rete risultanti influenzano i processi che avvengono attraverso una rete, come la trasmissione di malattie o informazioni.

L'Università della Pennsylvania e la National Science Foundation hanno sostenuto il lavoro.

Fonte: University of Pennsylvania

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