Шнобелевская премия
Сюзанна Шётцз (Susanne Schotz)





Шнобелевская премия 2021 по биологии

Некоторые мяуканья очень легко классифицировать, а другие - сложнее



Сюзанна Шётцз (Susanne Schotz), Лундский университет (Lund University), Швеция, опубликовала ряд выдающихся работ о мяуканьи кошек.

"Мелодия в общении человека и кошки (Мяусик): истоки, прошлое, настоящее и будущее", Сюзанна Шётцз, Роберт Эклунд, Йост ван де Вейер, Лундский университет, 2016.

"Исследование человеческого восприятия интонации мяуканья домашних кошек" (A Study of Human Perception of Intonation in Domestic Cat Meows), Сюзанна Шётцз, Йост ван де Вейер, Материалы 7-й Международной конференции по речевой просодии, Дубин, Ирландия, 20-23 мая 2014 г.

Изучалась способность слушателей классифицировать голоса домашних кошек (мяуканье), записанные в 2 разных контекстах. Во время кормления (мяуканье, связанное с едой) и во время ожидания посещения ветеринара (мяуканье ветеринара). Анализ высоты тона показал, что мяуканье, связанное с едой, имеет восходящие контуры F0, в то время как ветеринарное мяуканье имеет тенденцию иметь более нисходящие контуры F0. 30 слушателей оценили 12 мяу (по 6 в каждом контексте) в тесте восприятия. 2 связанных с пищей мяуканья с наивысшей точностью классификации показали четкие восходящие контуры F0, в то время как четкие нисходящие контуры F0 характеризовали 2 ветеринарных мяуканья, получивших наивысшую классификационную точность. Слушатели также сообщили, что некоторые мяуканья было очень легко классифицировать, а другие - сложнее. Результаты предполагают, что кошки могут использовать разные интонационные модели в голосовом взаимодействии с людьми, и что люди способны определять вокализацию на основе интонации.

F0 - частота основного тона, частота колебания голосовых связок.

"Фонетическое экспериментальное исследование щебетания, болтовни, твита и твидла у трех домашних кошек" (A Phonetic Pilot Study of Chirp, Chatter, Tweet and Tweedle in Three Domestic Cats), Труды по фонетике, Линчёпингский университет, 2013, сс. 65-68.

В исследовании собрано 257 вокализов 3 домашних кошек, когда они наблюдали за птицами через окно. Звуки разделены на типы болтовни, чириканья, твита и твида, и проанализированы по длительности и F0. Обнаружены вариации внутри и между этими типами, а также внутри и между 3 кошками как по продолжительности, так и по F0. Предлагается предварительная таксономия вокализации кошек, наблюдающих за добычей, на основе слов, используемых для звуков птиц.

"Фонетическое экспериментальное исследование вокализации трех кошек" (A Phonetic Pilot Study of Vocalisations in Three Cats), Сюзанна Шётцз, Лингвистика и теория науки, Гетеборгский университет, 2012.

538 вокализаций 3 домашних кошек собраны и использованы в фонетическом пилотном исследовании. На основе слухового анализа вокализации разделены на 5 типов и проанализированы по продолжительности и F0. Самым распространенным типом был комбинированный шепот и мяуканье. Сходная средняя продолжительность типа была обнаружена у всех 3 кошек. Среднее, минимальное и максимальное значения F0 показали общую высокую вариабельность из-за большого количества интонационных паттернов, используемых в каждом типе. Можно предположить, что кошки передают паралингвистическую - возможно, даже лингвистическую - информацию, варьируя свой F0.

За анализ вариаций мурлыканья, щебетания, болтовни, трели, твида, бормотания, мяуканья, стона, писка, шипения, воя, рычания, других способов общения между кошкой и человеком, Сюзанна Шётцз (Susanne Schotz) получила Шнобелевскую премию 2021 года по биологии.


Комментарий:



Шнобелевская премия 2017 когнитология

Однояйцевые близнецы не всегда могут понять, кто из них изображен на фото. Есть что-то уникальное, связанное с самопознанием. Для исследования привлечено 30 участников - 10 однояйцевых близнецов, 10 просто близнецов и 10 близких друзей или родственников
подробнее

Шнобелевская премия мира 2016

Участники исследования совсем не различали фиктивные, сгенерированные компьютером, и настоящие, реальные цитаты. Добровольцы всем подряд ставили примерно одинаковые оценки. 27 процентов дали глубокомысленным компьютерным сентенциям самую высокую оценку
подробнее

Источник - пресса
(c) 2010-2024 Шнобелевская премияig-nobel@mail.ru