Los pequeños códigos QR se pegaron en la espalda de las hormigas en nombre de la ciencia de datos.

La convergencia de la tecnología y la ecología significa que se puede rastrear a los animales para que podamos averiguar hacia dónde se dirigen y cómo.

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Para rastrear las hormigas en la colonia que se muestra aquí, la bióloga de la Universidad de Lausana, Danielle Mersch, pegó pequeños códigos QR en la espalda de los insectos y luego los filmó durante 41 días. Los resultados de los 2.400 millones de datos resultantes revelaron tres tipos de trabajadores: agentes de limpieza, forrajes y enfermeras para la reina y sus crías.

Su trabajo es visto por James Cheshire y Oliver Uberti en su nuevo libro Where the Animals Go. La pareja examinó previamente a la gente urbana de Londres: The Information Capital (Particular Books): «Una vez que comenzamos a trabajar con datos de seguimiento», dice Cheshire, «todo se sintió extrañamente familiar».

¿Cómo se te ocurrió la idea del libro?

Oliver Uberti: La idea de Where the Animals Go comenzó con un elefante llamado Annie. Hace diez años, mientras estaba en el equipo de diseño de National Geographic, estaba trabajando en un mapa de los movimientos de Annie en el Parque Nacional Zakouma y sus alrededores en el sureste de Chad. Los investigadores la equiparon con un collar de rastreo GPS para ver a dónde fue y qué tan vulnerables eran los elefantes de Zakouma a la caza furtiva fuera del parque. Annie cubrió 1.015 millas en 86 días. Luego se apagó la señal. Cuando los investigadores llegaron a la última posición conocida, todo lo que quedaba eran los huesos, la piel y los cuerpos harapientos de ocho de sus compañeros. No cabía duda de que habían sido cazados furtivamente.

Trabajar en esta historia fue la primera vez que un mapa me involucró en la vida de un animal individual, y el cambio de conciencia que causó fue irreversible. Empecé a ver más historias como Annie llegando a mi escritorio: seguimiento por radio de un primo en el Parque Nacional Glacier, seguimiento por satélite del atún del Atlántico, datos de registro de luz de albatros que rodean la Antártida.

Años más tarde, nos asociamos con James para producir nuestro primer libro, London: The Information Capital, una colección de mapas y gráficos que visualizaba una variedad de datos abiertos disponibles en Londres. Consideramos rastrear datos de otras ciudades. Entonces recordé esas historias de rastreo de mi época en Geographic. Le pregunté a nuestro editor: «¿Qué hay de los animales?»

A primera vista, esto puede no parecer un ajuste lógico. James y yo no somos biólogos. Es geógrafo; Soy un diseñador. Pero esa es la belleza de la revolución del rastreo de animales. La convergencia de la ecología y la tecnología invita a más personas de más disciplinas a participar en la conversación sobre conservación, en parte porque los científicos ahora están recopilando más datos de los que podrían procesar por sí mismos. Algunos dispositivos de seguimiento muestrean varias veces por segundo. Después de una semana de estudio, ya estás hablando de millones de puntos de datos. Los estudios más largos dejan a los científicos inundados. Ellos necesitan ayuda. Necesitan ingenieros, codificadores, estadísticos, geógrafos y diseñadores.

¿En qué se parecen los sistemas animales a los que viste en el libro sobre Londres?

James Cheshire: Una vez que comenzamos a trabajar con datos de seguimiento, todo se sintió extrañamente familiarizado con los conjuntos de datos que vimos para Londres. Esto se debe a que para comprender completamente por qué está sucediendo algo, a menudo necesitamos saber dónde está sucediendo. La ubicación lo es todo. Y la forma en que estudiamos esto es la misma, ya sea una hormiga, una ballena buceadora o una persona con un teléfono inteligente lleno de su propia tecnología de rastreo.

Por ejemplo, en The Information Capital mapeamos huellas humanas a partir de datos recopilados por aplicaciones de fitness. Podemos hacer exactamente las mismas preguntas sobre estos rastros que las registradas por los dispositivos de rastreo de animales. Queremos saber dónde se unen y separan los flujos, cuándo son más fuertes y por qué entornos pasan. La tecnología y el análisis necesarios para responder a estas preguntas son exactamente los mismos.

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¿Cómo la encontró para el estudio de las hormigas?

HUEVO: Muchas revistas académicas ahora insisten en que los investigadores compartan los datos detrás de sus hallazgos publicados. Esto es importante para que otros prueben los resultados, pero también para que se basen en la investigación. Encontré los datos de las hormigas navegando en un depósito de datos digitales llamado Dryad (datadryad.org). Este y otro sitio llamado Movebank (movebank.org) albergan datos de muchos estudios de seguimiento. Pensé que era increíble que los investigadores ahora estuvieran mirando animales tan pequeños como hormigas, abejorros y plancton, todos los cuales se presentan en el libro.

¿Cómo crees que se ve en la vida de la ciudad?

JC: La vida de los planificadores urbanos y las autoridades de la ciudad sería mucho más fácil si todos nos comportáramos más como hormigas, cada uno con trabajos claros y todos respetando nuestras reglas. Todos podríamos recibir un conjunto de instrucciones muy simples que podríamos seguir al pie de la letra y que podrían optimizarse para permitir que las calles se muevan libremente con el tráfico y los obstáculos se dirijan rápidamente. Por supuesto, la vida no está tan reglamentada, ni debería estarlo, pero podemos inspirarnos en el comportamiento colectivo de las hormigas para diseñar software que resuelva problemas complejos de enrutamiento para hacer las entregas más eficientes o para proporcionar desviaciones más rápidas en torno a los bloqueos en los sistemas de transporte ocupados. .

¿Cómo lo viste?

OU y JC: Los datos aparecieron en forma de redes de números que indicaban cuánto tiempo estuvo ocupada cada celda del nido artificial por una hormiga individual. En su artículo, Danielle Mersch mostró datos separados sobre enfermeras, limpiadores y alimentadores. Queríamos combinarlos en una sola imagen, por lo que colocamos las exportaciones en capas en Photoshop. Este enfoque codificado por colores solo funcionó porque los tres tipos de cargas de hormigas las llevaron a tres áreas diferentes del nido. Si las enfermeras, los limpiadores y los recolectores se mezclaran la mayor parte del tiempo, este gráfico sería un lío embarrado de píxeles, sin patrones perceptibles.

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