Los investigadores de la Universidad de Sydney muestran por qué los entrenadores deben ajustar sus técnicas al estado de ánimo y estado emocional del caballo. Los científicos dicen que los procesos de aprendizaje son universales y que, al igual que todos los seres, los caballos se entrenan, o mejor dicho, aprenden a modificar su comportamiento mediante tres procesos distintos: ensayo y error (condicionamiento operante); asociación (condicionamiento clásico); y acostumbrarse a las cosas (habituación). Los llamaron los «Principios de Aprendizaje», o «Teoría del Aprendizaje», un término adecuado porque, como te dirán much@s expertos del sector, pueden funcionar perfectamente en teoría, pero resultan ser mucho más complejos de poner en práctica.
Sin embargo, los investigadores de la Universidad de Sydney han dado un paso definitivo para reducir la brecha entre el laboratorio y la pista con la reciente publicación de un artículo que explica por qué en la vida real, la capacitación es tan compleja y los resultados tan variables. Dicen que si tu caballo está de mal humor, y está demasiado excitado o muy relajado, es posible que no responda al tipo de entrenamiento que estás utilizando, incluso si lo estás aplicando correctamente. Están tratando de demostrar por qué pasa y en que circunstancias puede suceder.
Los investigadores proponen que la respuesta de un caballo al entrenamiento es un paisaje dinámico tridimensional que está influenciado por el estado emocional del caballo en ese momento.
Tener en cuenta cómo se siente el animal en el momento del adiestramiento puede ayudar a explicar exactamente por qué un caballo funciona mejor algunos días que otros, incluso en un momento determinado del día, o por qué un caballo «funciona» con un jinete, o bajo un sistema de gestión y no con otro, incluso si están trabajando bajo los mismos métodos.
Hasta hace poco, los científicos no podían medir el estado afectivo en los animales, pero gracias a los avances en el área del sesgo cognitivo, ahora pueden evaluar y determinar lo que llamamos «valencia emocional«, ya sea que tengan un estado de ánimo positivo o negativo. Las pruebas de sesgo cognitivo ahora se han realizado en muchas especies, desde ovejas y perros hasta abejas melíferas, para determinar dónde se encuentran los animales como individuos en la escala de optimismo o del pesimismo, y la noticia es que los científicos equinos en Suiza lo han probado recientemente en caballos. Medir la excitación, por otro lado, no es nuevo. Se puede determinar de manera fiable observando las respuestas a través de su comportamiento (posición de las orejas y la cola, ensanchamiento de los ojos, movimiento, etc.) y se puede confirmar tomando medidas fisiológicas como frecuencia cardíaca, cortisol, etc.
Utilizando un impresionante conjunto de gráficos en 3-D y un software que permite rotar y ver desde cualquier ángulo (puedes consultar aquí), el estudio combina los resultados de afectividad y de excitación. Esto nos proporciona un marco para predecir cómo los caballos en diferentes estados emocionales responderán a las técnicas de entrenamiento en los cuatro cuadrantes del condicionamiento operante.
La autora del estudio y candidata al doctorado, Melissa Starling, admite que trabajar en 3-D ha sido una experiencia agotadora. “Cuando empecé a crear estos gráficos, ¡me estaba volviendo loca! Tratar de seguir los cuatro cuadrantes diferentes, así como las tres dimensiones, tenía mucho en qué pensar, pero no podía simplificarlo. La capacitación es compleja y debemos tener en cuenta todos los diferentes elementos «.
«La conclusión», dice ella, «es que deberíamos mirar al animal que está frente a nosotros y poder decir: si su estado afectivo está bien y si su grado de excitación es el correcto, ¿qué debemos hacer? ¿Cómo debemos entrenar cada tarea específica? En lugar de mirar al caballo y decidir que ejercicio queremos enseñarle o que respuesta concreta esperamos que nos de; debemos mirarlo desde la perspectiva de, en qué estado emocional queremos que esté el animal antes de entrenarlo. Si lo hacemos de esa forma, posiblemente consigamos llegar a nuestro objetivo más facilmente”.
Aunque el proyecto de Starling trata principalmente de detectar estados emocionales en perros, ella cree que se puede aplicar igualmente a los caballos, y para ello cuenta con la colaboración del destacado científico de comportamiento equino el Profesor Paul McGreevy. La idea, a parte de incluir gráficos, es la de desarrollar un modelo que alente a los científicos equinos de todo el mundo a experimentar y probar la teoría propuesta, para ver si realmente funciona.
El profesor McGreevy, que presentará este concepto en una sesión plenaria en la próxima Conferencia de Ciencia de Equitación en Delaware, EE. UU. el 19 de julio, señaló que el estudio actual ofrece solo un enfoque conceptual de cómo las diferentes técnicas de entrenamiento interactúan con el estado afectivo y la excitación: el desafío es comenzar a llenar los gráficos con más datos. Primero, desarrollar una prueba estandarizada para determinar el estado afectivo de un caballo en ese momento, y luego comparar diferentes caballos e incluso los mismos caballos bajo un manejo diferente, porque a medida que los manejamos mejor, deberíamos esperar ver mejorar su estado emocional. El futuro debería vernos desarrollando medidas de estado afectivo y excitación y luego pasar de los paisajes conceptuales a modelos validados, idealmente para cada caballo y disciplina, en cada etapa del entrenamiento ”.
Starling espera que el estado objetivamente medido, afectivo y de excitación pueda agregar información a la compleja mezcla de elementos interactivos que afectan los resultados del entrenamiento, y hay muchos otros aspectos que se pueden agregar a la mezcla: «Algunos científicos ya están analizando la influencia en el comportamiento basado en la lateralidad o espirales del cabello o altura a la cruz. Al agregar más y más medidas objetivas, podemos encontrar que el comportamiento no es tan caótico y variable como pensamos. A medida que avanzamos, podemos reducir la cantidad de respuestas de comportamiento que vemos. Por ejemplo, si decimos que un animal tiene «este» nivel de optimismo, y el nivel básico de excitación en ese momento está «aquí», podríamos ver que solo hay tres tipos de comportamientos que pueden mostrarse en esta prueba en particular, mientras que sin eso, y mirando a una grupo mayor, podemos ver muchos más.
Si bien hay pocas dudas de que algunos entrenadores tienen una «sensación» instintiva hacia los caballos, teniendo en cuenta sus emociones, hasta ahora, ha sido un territorio desconocido para los científicos equinos, pero Starling argumenta que no es por falta de intentos: «Algunas personas creemos que los científicos quieren reducir el entrenamiento a respuestas robóticas muy simples, y a menudo parece que estamos hablando de eso, pero no lo es».
“Todos entendemos que entrenar animales es mucho más complejo, pero tenemos que concentrarnos en las cosas que podemos medir y las que son predictivas. Si no hay forma de medir el estado emocional, entonces es realmente difícil tenerlo en cuenta, ¡eso no quiere decir que no nos importe! Espero que esto cambie en un futuro cercano. Tenemos buenos modelos estadísticos en los que podemos conectar números, por lo que ha llegado el momento de recopilar algunos datos «.
Entonces, ¿se trata de hacer que el entrenamiento sea efectivo, o también se trata de hacerlo de una forma justa para el caballo? «Definitivamente ambos», dice el profesor McGreevy. «Uno sigue al otro».
El artículo titulado Conceptualizar el impacto de la excitación y el estado afectivo en los resultados de entrenamiento del condicionamiento operante, por Melissa Starling, Nicholas Branson, Denis Cody y Paul McGreevy está disponible aquí. ¡Te recomendamos que veas el documento completo y los gráficos 3D interactivos!
¿Tu caballo ve el vaso medio lleno o medio vacío?
Los investigadores han probado el sesgo de optimismo y pesimismo en los perros. Este tipo de prueba de sesgo cognitivo se está utilizando ampliamente y se considera una medida objetiva porque el experimento no se ve afectado por la subjetividad humana como lo son la mayoría de las pruebas sobre comportamiento.
Se desarrolló un sistema automatizado para entrenar a los perros a tocar un objetivo con la nariz cuando escuchan un sonido de un tono particular. Cuando lo hacen, el sistema les entrega como recompensa un poco de leche, que incluso puede moderarse la cantidad para adaptarse al tamaño del perro.
Luego, la máquina está configurada para emitir un sonido de un tono diferente, pero esta vez cuando los perros tocan el objetivo, solo obtienen agua (algo a lo que ya tienen acceso libre, para asegurarse de que no tengan sed).
Las señales de sonido se establecen en una escala, por lo que hay nueve notas entre el sonido que da leche y el sonido que da agua.
Los perros deben ser entrenados donde cada vez que escuchan el sonido de «leche» tocan el objetivo y cuando escuchan el sonido de «agua» eligen no tocarlo. Esa es la primera etapa del entrenamiento y todo está controlado por una computadora, por lo que no hay intervención humana para confundir los resultados.
Ahora llega el momento interesante: la máquina está configurada para darles un sonido que está en algún lugar entre el sonido que da leche y el que da agua. Luego, los investigadores observan qué sucede y cómo responden los perros a las nuevas señales ambiguas …
¿Verá el perro que «el vaso está medio lleno» y lo intentará de todos modos, o verá que «está medio vacío» y dejará de intentarlo?
Lo que los investigadores están descubriendo es, que algunas personalidades tienen una resistencia diferente cuando las cosas no salen según el plan.
Los perros más optimistas están preparados para arriesgarse a la decepción y tocan el objetivo con la nariz incluso si el tono es solo una nota diferente de la relacionada con la que da agua, mientras que los perros pesimistas son mucho más cautelosos y no quieren arriesgarse a la decepción, para ellos el vaso está medio vacío.
¿Te imaginas que se desarrollara un dispositivo similar para los caballos, que se atornillara en la pared del establo para medir el optimismo de tu caballo?
Fuente: horsesandpeople.com.au
