İnsanların agresif köpek davranışlarını anlamakta 'şaşırtıcı derecede' zorlandığı ortaya kondu

İnsanların peşin hükmü, köpeklerin ve diğer insanların iyi niyetli olduğunu varsaymak olabilir

Katılımcılar, köpeklerdeki agresif etkileşimlerin sonucunu tahmin etmede "özellikle kötü" performans gösterdi (AFP)
Katılımcılar, köpeklerdeki agresif etkileşimlerin sonucunu tahmin etmede "özellikle kötü" performans gösterdi (AFP)
TT

İnsanların agresif köpek davranışlarını anlamakta 'şaşırtıcı derecede' zorlandığı ortaya kondu

Katılımcılar, köpeklerdeki agresif etkileşimlerin sonucunu tahmin etmede "özellikle kötü" performans gösterdi (AFP)
Katılımcılar, köpeklerdeki agresif etkileşimlerin sonucunu tahmin etmede "özellikle kötü" performans gösterdi (AFP)

Köpek ısırma olaylarının azaltılmasına yardımcı olabilecek yeni bir araştırmaya göre, insanlar köpeklerdeki ve diğer insanlardaki agresif davranışları tespit etmekte "şaşırtıcı bir şekilde" zorlanıyor.
Almanya'daki Max Planck Enstitüsü'nden bilim insanları, insanların sosyal durumlarda ipuçlarını sürekli yorumladığını ve başka bir insanın ya da hayvanın mutlu mu yoksa agresif mi olduğunu anlama yeteneğinin evrimsel açıdan önemli avantajları olduğunu söyledi.
Çarşamba günü PLOS ONE adlı bilimsel dergide yayımlanan yeni çalışma, insanların sosyal etkileşimleri ne kadar iyi değerlendirebildiğini inceleyerek insanların agresifliği değerlendirmede şanstan daha iyi bir performans göstermediğini buldu.
Araştırmada 92 yetişkin katılımcı; iki çocuk, iki evcil köpek veya iki Berberi şebeği (Macaca sylvanus) arasında sözel olmayan bir etkileşimin başlangıcını gösteren bir dizi kısa video izledi.
Videolar, vücut duruşları ve yüz ifadeleri gibi etkileşimin niteliğine ilişkin sinyaller içeriyordu.
Ancak videolar etkileşim gerçekleşmeden hemen önce durduruldu.
The Independent'ta yer alan habere göre bilim insanları katılımcıların yarısından etkileşimi agresif, nötr veya dost canlısı olarak sınıflandırmasını, diğer yarısındansa üç olası seçenek arasından sonucu tahmin etmesini istedi.
Araştırmacılar, katılımcıların iki görevde şans eseri beklenenden daha iyi performans göstermesine rağmen köpekler ve insanlardaki agresif etkileşimleri değerlendirirken bunu yapmadığını açıkladı.
Çalışmaya göre, katılımcılar dost canlısı etkileşimleri sınıflandırırken isabetli bir performans sergileyerek bunları yüzde 70 oranında doğru tespit etti.
Ancak araştırmacılar katılımcıların, köpeklerdeki agresif etkileşimlerin sonucunu tahmin etmede "özellikle kötü" performans gösterdiğini belirtti.
Bilim insanları ayrıca bir tür için sonuçları tahmin etmede iyi olan kişilerin diğer türler için de ortalamanın üstünde performans gösterdiğini tespit etti.
Araştırmacılar insanların peşin hükmünün, diğer insanların ve köpeklerin iyi niyetli olduğunu varsaymak olabileceğini, bunun da agresif etkileşimlerin doğru şekilde fark edilmesini engelleyebileceğini söyledi.
Köpek ısırma vakalarını azaltmak için yeni köpek sahiplerinin köpek davranışları hakkında daha iyi eğitim alması ve agresif etkileşimleri tespit etmeyi öğrenmesi faydalı olabilir.
Bilim insanları çalışmada, "İnsanlar diğer insanlarla, köpeklerle ve maymunlarla olan sosyal durumları sınıflandırma ve tahmin etmede epey başarılı olsa da bu, bağlama göre değişiyor. Şaşırtıcı bir şekilde insanlar köpeklerdeki agresifliği hafife alıyor" diye yazdı.



Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Bilim insanları, Android akıllı telefonları gerçek zamanlı deprem dedektörlerine dönüştüren yeni bir sistem geliştirerek büyük bir sarsıntıdan önce halkı daha hızlı uyarma potansiyeline sahip bir yol buldu.

Google, ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu (US Geological Survey/USGS) ve diğer araştırmacıların geliştirdiği sistem, milyonlarca telefondan alınan verileri kullanarak bir depremden kaynaklanan en erken sarsıntı sinyallerini tespit ediyor.

Bir cihaz kümesi aynı yer hareketini kaydettiğinde, sistem bunu işaretleyerek yakın bölgelerdeki diğer cihazlara uyarı gönderiyor.

Science'ta yayımlanan çalışma, ağın ayda 300'den fazla deprem tespit ettiğini ortaya koydu. Uyarıların gönderildiği bölgelerde, daha sonra depremi hissettiğini bildiren kişilerin yüzde 85'i uyarıyı aldığını söyledi. Yüzde 36'sı sarsıntı başlamadan önce, yüzde 28'i sarsıntı sırasında ve yüzde 23'ü de sarsıntıdan sonra uyarı almış.

Çalışmada sistemin, geleneksel sismik sensörlerin yerini almasa da yoğun bilimsel ağlara sahip olmayan bölgelerde ölçeklenebilir, düşük maliyetli bir erken uyarı aracı sunabileceği belirtiliyor. Yazarlar bunun özellikle akıllı telefonların yaygın ancak sismometrelerin nadir bulunduğu, gelişmekte olan ülkeler için umut vaat ettiğini söylüyor.

Google yaptığı açıklamada, sistemin insanlara "uyarı vererek sarsıntı başlamadan önce birkaç değerli saniye" kazandırabileceğini ifade ediyor.

Bu saniyeler bir merdivenden inmek, tehlikeli nesnelerden uzaklaşmak ve korunmak için yeterli zamanı sağlayabilir.

Uyarılar, deprem sırasında daha yıkıcı olan S dalgalarından önce gelen ve hızlı hareket eden P dalgalarının saptanmasına dayanıyor. Yeterli sayıda telefon P-dalgalarını tespit ederse sistem, sarsıntıyı hissetmesine belki de birkaç saniye kalan kullanıcılara uyarılar gönderiyor. Bu saniyeler korunmak, bir ameliyatı durdurmak ya da kritik altyapıyı duraklatmak için yeterli olabilir.

2020'de çıkmaya başlayan Android Deprem Uyarı Sistemi halihazırda Birleşik Devletler, Japonya, Yunanistan, Türkiye ve Endonezya gibi çeşitli ülkelerde kullanılıyor. Doğrudan Android işletim sistemine yerleştirilen teknoloji, kullanıcıların ayrı bir uygulama indirmesini gerektirmiyor.

cdfgthy
Harita, Android'in deprem uyarı sisteminin aktif olduğu ülkeleri (açık yeşil) gösteriyor. Kırmızı ve sarı sırasıyla güçlü (MMI 5+) ve hafif (MMI 3-4) sarsıntıların yaşandığı alanlar. Gri noktalar uyarı verilmeyen algılamaları gösteriyor. Kaliforniya, Oregon ve Washington'daki uyarılar (koyu yeşil) ShakeAlert'ten geliyor (Google)

Araştırmacılar doğruluk oranı bilimsel sensörler kadar yüksek olmasa da akıllı telefonlardan gelen uyarıların en çok işe yaradığı yerlerin, telefon yoğunluğu ve güvenilir veri bağlantıları yüksek seviyedeki kentsel alanlar olduğunu tespit etti. 

Çalışma, MyShake uygulaması gibi daha önceki kitle kaynaklı deprem uygulamalarının üzerine inşa edilse de milyonlarca cihaza gömülü olması sisteme fayda sağlıyor.

Yazarlar, "Kitle kaynaklı sistemlerin giderek daha önemli hale geleceğine inanıyoruz" ifadelerini kullanıyor. 

Geleneksel sensörleri kişisel cihazlardan gelen verilerle birleştirerek daha dayanıklı, kapsayıcı erken uyarı sistemleri oluşturmak mümkün.

Independent Türkçe