La migración de cotorras argentinas a España creció en los últimos años y desde el país europeo la consideran una “plaga”. Sin embargo, gracias a esta inmensa cantidad de aves que fueron a su territorio, decidieron estudiarlas y encontraron un rasgo fascinante que las distingue de todos los animales del mundo. Se trata de uno que, hasta el momento, solo se sabe que lo tienen los seres humanos.
Esta característica recién descubierta es que las cotorras tienen una voz distinta para cada individuo. Un grupo de científicos alemanes y catalanes del Instituto Max Planck de Comportamiento Animal y el Museu de Ciències Naturals de Barcelona fueron quienes llevaron a cabo la investigación. “Tiene sentido que las cotorras argentinas tengan una huella de voz subyacente (es decir, un tono de voz singular, llamado huella vocal)”, primer autor del artículo publicado en Royal Society Open Science, Simeon Smeele.
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La capacidad de los loros de aprender nuevos sonidos a lo largo de su vida los ayuda a acumular un repertorio vocal enorme: hacen llamadas que los miembros de su bandada pueden reconocer individualmente, por lo que un grupo de expertos se propuso estudiar cómo estos animales pueden identificar estos sonidos individualmente. En este sentido, Smeele añadió: “Es una solución para un pájaro que cambia dinámicamente sus llamadas, pero necesita ser reconocido en una bandada muy ruidosa”.
Los animales sociales usan “señales vocales” para reconocerse entre sí. Las aves, los murciélagos y los delfines tienen una “llamada característica” única que les permite ser reconocidos por los otros miembros de su grupo. No obstante, esas comunicaciones no son “firmas únicas subyacentes” para cada individuo, como pasa con las personas y, ahora según la investigación, también por las cotorras argentinas.
Para llegar a esta conclusión, los científicos grabaron las voces de cientos de individuos y recopilaron más de 5 000 vocalizaciones. Se trata del mayor estudio de loros silvestres marcados individualmente realizado hasta ahora. Cada cotorra fue grabada repetidamente durante dos años y, con un modelo de aprendizaje informático, lograron determinar cómo se reconocían los individuos dentro de cada uno de los cinco tipos principales de sonidos de la especie.
