用手势进行交流这一现象，在灵长类生物中，是如何产生的？

　　文小张
　　编辑小张前言
　　手势交流对灵长类动物至关重要，然而，关于手势曲目是如何通过发展而产生的，我们知之甚少。个体手势储备的变化很小，只有一个特殊的手势。
　　近几十年来，研究人员广泛研究了灵长类动物的通信系统。特别是手势交流，一直是大量研究的焦点，并被认为在人类语言的进化中发挥了核心作用。
　　通过用各种观察和实验方法研究圈养和野生个体，研究人员看到了灵长类动物交流系统与人类语言共享的许多特征，包括有意使用手势，阐述信号的能力，以及将它们结合起来传达新含义的能力，那它本质上究竟是如何产生的？
　　灵长类手势获取的可能渠道
　　手势获取的多种机制可能共存，或者它们可能在获取不同类型的手势或在个体发生的不同阶段发挥不同的作用。然而，这些假设使可测试的预测手势曲目的特点更有可能发生在不同的场景，因此是重要的推论关于社会因素和社会经验，可能扮演的角色手势交流的出现。
　　根据系统发育仪式化假说，手势在很大程度上是先天的，而社会经验在塑造个体的手势库中只起着很小的作用。因此，据预测，不同个体和群体（甚至不同物种）之间的手势库非常相似，没有个体或群体特有的手势类型。
　　在这一假设下，个体间的手势干扰可以用两种方式来解释。
　　首先，考虑到个体曲目的大小随着观察频率的增加而增加，当观察有限，曲目无法达到渐近线时，个体曲目的差异可能会出现，这表明观察曲目的增加可能允许检测到更多的手势类型。
　　第二，如果个体的曲目是天生的，那么它们在出生时就应该是相同的个人；然而，他们可能会通过重复的互动逐渐收缩，因为个人识别出更有效的手势，并抛弃其他人，减少他们的曲目大小。
　　因此，尽管手势类型可用于每个人在很大程度上是基因决定的，社会经验可能影响的方式通过发展），符合个人的沟通系统通过年龄，成为更有先见之明。相反，其他研究人员认为，社会互动和社会经验在手势习得方面发挥着比基因更积极的作用。
　　学界的不同假说
　　例如，根据个体遗传规则化假说，手势是由两个个体创造的，他们在重复的社会互动中相互调节自己的行为，从而使非交际行为通过相互预期逐渐获得交际功能。
　　手势由个体在二元环境中获得，手势剧目预计会在个体和群体之间产生强烈的差异，并包括只被特定个体使用的手势。一些关于圈养类人猿的研究发现，群体间手势库和特殊手势类型的显著差异。
　　相比之下，野外的研究没有提供群体特殊或特殊手势的证据，但发现同一物种的个体和群体的手势曲目有明显重叠，符合系统发育仪式化假说，根据手势很大程度上是遗传倾向的，他们的多样性是太短的观察周期。
　　社会互动的想法是至关重要的手势交流的出现也是社会传播假说的基础，作为个人有望获得手势信号通过首先理解他们的交际功能，然后逐渐学习产生他们通过社会学习过程，如角色反转模仿。
　　通过社会传播，曲目在同一群体的个体中变得相似，但在同种群体中不是相似的，并且可能包含一些群体特定的手势，但没有特殊的手势。与这一假设相一致的是，一些研究发现了圈养类人猿的群体特殊手势的证据。
　　此外，如果手势大多是通过社会学习获得的，那么手势组合在社会关系更紧密的组合中应该更相似，比如母亲对，社会学习的机会更频繁。
　　然而，婴儿倭黑猩猩（泛黑猩猩）和黑猩猩）的手势库在相同年龄的个体中更相似，而不是母代，这提供了间接证据，表明手势库可能不是通过模仿获得的。
　　多方面的影响因素
　　由不同伴侣的同一个体使用，因此在相似的人口和生态条件下，个体间的手势库应该高于群体间的差异。社会经验是一个复杂的结构，它包括了不一定容易衡量的不同方面。我们根据年龄和社会中心性将其实施。
　　虽然年龄和社会中心性只是社会经验的两个方面，并没有反映出这一结构的所有内在复杂性，我们认为它们提供了一个很好的社会经验的代理，因为与年轻和较少中心的个体相比，较年长和更中心的个体应该有更多的机会观察和与其他群体成员互动。
　　最后，考虑到我们的研究样本包括了属于不同物种的受试者，我们也探讨了手势交流的物种间变异。然而，我们没有制定特定的假设，只在讨论中提供事后解释，因为我们研究的物种在几个社会生态特征上可能影响交流的重要方面。
　　除了克雷费尔德动物园的第1组住在室内围栏外，所有的暹罗组都住在相邻卧室的外部围栏里。猩猩组都被安置在一个室内和室外的围栏里，而黑猩猩生活在一个室外的围栏里，包括卧室和它们可以自发进入参与非侵入性实验任务的房间。所有的群体都有丰富的各种各样的结构和物体，如树木、绳索和平台。
　　根据这个奇怪的框架，我们的研究样本有一些局限性，但我们认为它在研究手势的目的上相对具有代表性。
　　具体的数据分析
　　我们用Adobe首映式和VLC媒体播放器对视频进行编码，以提取每个人产生的手势信息；研究对象之间的社会关系。我们将手势视为头部或四肢的任何表达性运动，以及身体姿势，并表现出一些意图。
　　我们根据文献，即黑猩猩18种手势类型，猩猩17种，14种。我们避免了fner分级的区别，因为对不同类型的手势的分类存在高度争议。每当我们在视频中检测到一个手势时，我们就会对产生的手势类型、做手势的个体以及指向谁做手势的身份进行编码。
　　我们通过绘制每组中观察到的手势类型的累积数量和观察到的手势总数来评估手势库是否达到渐近线。我们使用了观察到的手势类型的数量，因为这使我们能够解释频繁观察手势的频率的组间干扰。
　　对图像的视觉检查表明，对于所有研究小组，我们需要大约200400个手势来达到渐近线。考虑到每个个体都包含在多个对中，我们在中使用brms包，它允许实现多成员模型。这些模型解释了这样一个事实，即相同的个体身份可以出现在两个变量中，并解释了这些数据点缺乏独立性。我们运行了三个模型。
　　在M1中，我们测试了手势曲目的大小，是否随着个体的年龄和社会中心性的增加而增加。为此，我们为每个研究对象输入了一行（N53）。
　　这个物种我们用二项分布来建模，就像通常用离散变量的比例一样。作为测试预测因素，我们包括了受试者的年龄（年）、社会中心性和物种，并控制了受试者的性别和观察程度。
　　在M2中，我们测试了手势库是否在同种组的两组中存在差异，特别是，属于同一组的两组组合比属于不同组的两组组合是否更相似。我们只包括了猩猩和猴猴，我们测试的群体比其他物种多，我们输入了每个可能的同种组合（N273对）。
　　通过这种方式，我们比较了所有可能的个体对，在同种群体内和跨群体的曲目。符合先前的研究，我们测量曲目相似性与骰子小说，之间的比例两次常见的手势类型的两个人和手势类型的总和的两个人。建模数据分析
　　为了建模的目的，我们使用二项分布来联合建模骰子的分子和分母，就像通常使用离散变量的比例那样。作为测试预测因子，我们包括了二分体中的个体是否属于同一组和物种。
　　作为对照，我们包括了二元观察频率、年龄差异和性别组合。最后，我们使用brms包的mm函数，将两个个体的身份作为随机因子。
　　黑猩猩的个体曲目大小从9。43。5（平均SD）到猩猩的9。13。1，唾液猩为7。22。5。在我们的研究中，除了猩猩的手臂抬高外，没有任何特殊的手势，我们只在一只4岁的雌性Padana中观察到过一次。
　　在所有物种中，所有其他的手势类型都是由至少两个个体产生的，平均是由大约一半的同种个体产生的（即19只黑猩猩的9。95。4，16只猩猩的8。55。2，和18个唾液酸中的9。25。8）。对于M1，完整模型和零模型的预期对数点态预测密度之间的差异为0。92。1，这表明零模型能更好地适应数据，并且个体的年龄和社会中心性与他们的曲目大小无关。
　　此外，在零模型中，只有观察性的efort可靠地预测了个体曲目的大小。
　　总体而言，黑猩猩的曲目相似性在0。230。28（平均SD）之间，而克雷菲德1的曲目相似性在0。750。16之间。
　　对于M2，完整模型和零模型的预期对数点态预测密度之间的偏差为3。92。7，表明完整模型为数据提供了更好的ft。特别是同一组个体间的曲目相似性较高，但也随着观察效果的增加而增加。
　　对于M3，零模型对数据的影响明显优于完整模型（0。81。9）。在零模型中，较高的观察性efort和较低的年龄差异都可靠地预测了更高的曲目相似性。
　　笔者观点
　　我们通过研究发现，猿类的个体手势库几乎没有差异。我们只发现了一种特殊的手势（在猩猩身上），而且曲目的大小并没有随着个体的年龄或社会中心性而增加（M1）。
　　此外，属于同一组的成对组的曲目相似性高于不同的组（M2）。然而，曲目相似性总体上相对较低，随着更多的观察性efort（M2M3）的增加而增加，并且不随关系质量（M3）而变化。
　　就个体手势库而言，我们发现个体之间的差异很小，也很少有特殊手势，因为除了一种外，所有手势类型都至少有两种同种动物使用，平均大约一半的个体使用手势类型。
　　这些是符合系统发育仪式化和社会传播假设，预测个体变异，因为手势曲目很大程度上是先天的，因此相似的或者因为手势曲目变得相似通过相同的个体的社会学习过程。
　　然而，我们没有发现任何证据表明曲目规模随着社会经验的增加而增加。特别是在M1，模型，包括年龄和社会中心性，没有提供一个更好的英尺的数据比模型没有这些变量，和年龄（0。11）和中心性（0。05）负估计在完整的模型，表明，如果有的话，曲目大小减少随着年龄和社会中心性。因此，这些结果完全符合系统发育的仪式化和社会性
　　文献参考