Wetenschappers beginnen in staat te zijn dierlijke gezichtsuitdrukkingen nauwkeurig te lezen en te begrijpen wat zij communiceren.
Gezichtsuitdrukkingen projecteren onze interne emoties naar de buitenwereld. Het lezen van andermans gezichten komt natuurlijk en automatisch naar de meesten van ons. Zonder dat je beste vriend een woord zegt, weet je - door de kleine rimpels rond haar ogen te zien, haar afgeronde, verhoogde wangen en omgekeerde liphoeken - dat ze die promotie kreeg die ze wilde.
Wat als we net zo gemakkelijk de gezichten van andere levende wezens zouden kunnen lezen? Zal er een dag komen waarop we onze kat een slimme telefoon kunnen laten houden en weten hoe hij zich voelt?
Onderzoekers ontwikkelen coderingssystemen waarmee ze objectieve gezichtsuitdrukkingen van dieren objectief kunnen lezen in plaats van af te leiden of te raden wat hun betekenis is.
Een coderingssysteem beschrijft precies hoe verschillende gezichtskenmerken veranderen wanneer een dier een bepaalde emotie voelt, zoals een oog dichtknijpen of lippen nastreven. Door te kijken naar foto's en te scoren hoeveel elk van deze functies of "actie-eenheden" veranderen, kunnen we bepalen hoe sterk een emotie wordt gevoeld.
Pijnherkenning eerste grens
Tot nu toe zijn alleen pijncoderingssystemen (grimaschalen) voor niet-primaatdieren wetenschappelijk ontwikkeld. Ondanks hun verschillende anatomie; muizen, ratten, konijnen, paarden en schapen (Inclusief lammeren) alle trekken een soortgelijke pijn-gezicht. Ze spannen hun ogen, bobbelen of pletten hun wangen, veranderen de positie van hun oren en spannen hun mond.
De drang om grimaschalen te ontwikkelen is grotendeels afkomstig van onze wens en ethische plicht om te beoordelen en het welzijn verbeteren van dieren die worden gebruikt in laboratoria of voor voedingsproducten.
Idealiter willen we een manier om nauwkeurig en betrouwbaar te weten hoe een dier zich voelt, door er eenvoudig naar te kijken, in plaats van bloed af te nemen voor tests of de hartslag te controleren. Door hun emotionele toestand te kennen, kunnen we hulp veranderen om pijn, verveling of angst te verminderen en, idealiter, nieuwsgierigheid of vreugde bevorderen.
Dieren, in het bijzonder sociale, kunnen geëvolueerde gelaatsuitdrukkingen hebben om dezelfde reden als wij deden: om met elkaar te communiceren of, in het geval van honden, met ons.
Met name voor prooidieren zijn subtiele signalen die andere leden van hun groep (maar geen roofdieren) oppikken nuttig voor de veiligheid, bijvoorbeeld. Een gedragswijzer voor pijngedrag kan helpen of troosten bij andere groepsleden of dienen als een waarschuwing om weg te blijven van de bron van pijn.
Als we grimassen kunnen ontcijferen, moeten we in theorie ook gezichtsuitdrukkingen kunnen begrijpen voor andere emoties, zoals vreugde of verdriet. We willen waarschijnlijk ook gezichtsuitdrukkingen begrijpen voor de dieren die zich het dichtst bij ons hart bevinden: onze huisdieren.
Slimme telefoonapp voor dierlijke emoties
Op een dag kunnen eigenaren van gezelschapsdieren, boerenknechten of dierenartsen een smartphone ophangen aan een hond, schaap of kat en een app laten vertellen welke specifieke emotie het dier vertoont.
Het bereiken van een geautomatiseerd emotie-identificatiesysteem vereist echter vele stappen. De eerste is om emoties te definiëren op een testbare, niet-soortspecifieke manier.
De tweede is om beschrijvende baselinegegevens over emotionele expressie te verzamelen in een gecontroleerde, experimentele omgeving. Een manier om dit te doen is om dieren in situaties te brengen die een bepaalde emotie uitlokken en zien hoe hun fysiologie, hersenpatronen, gedrag en gezichten veranderen. Eventuele veranderingen moeten betrouwbaar genoeg gebeuren zodat we ze een gezichtsuitdrukking kunnen noemen.
We hebben al enkele tips om verder te gaan: Depressieve paarden sluit hun ogen, zelfs als ze niet rusten. Angstige koeien leg hun oren plat op hun hoofd en open hun ogen wijd. Vrolijke ratten hebben pinkoren die meer naar voren en naar buiten wijzen.
Zodra we deze gegevens hebben verzameld, moeten we die wetenschappelijke informatie omzetten in een geautomatiseerd, technologisch systeem. Het systeem zou in staat moeten zijn om de belangrijkste gezichtsactie-eenheden uit een afbeelding te extraheren en te berekenen hoe die kenmerken verschillen van een neutrale basislijnuitdrukking.
Het systeem zou ook in staat moeten zijn om te gaan met individuele verschillen in gelaatstrekken en subtiele verschillen in hoe mensen emoties uiten. Het proces van feature-extractie en -berekening wordt ook moeilijk of mislukt als een gezicht slecht verlicht is, onder een hoek of gedeeltelijk bedekt.
Terwijl we aan het maken zijn vooruitgang bij de identificatie van geautomatiseerde menselijke gezichtsuitdrukkingen, we zijn nog ver weg als het op dieren aankomt. Een meer realistisch kortetermijndoel zou zijn om beter te begrijpen welke emoties niet-menselijke dieren tot uitdrukking brengen en hoe. De antwoorden kunnen ons recht in het gezicht staren.
Over de auteur
Mirjam Guesgen, postdoctoraal fellow in dierenwelzijn, University of Alberta
Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd op The Conversation. Lees de originele artikel.
Related Books:
at InnerSelf Market en Amazon
