11/06/2015

De certa forma, parece um eterno Big Brother. Tem provas de resistência, competições pela liderança e constantes riscos de paredão. Tudo exibido para milhares de espectadores. O cenário é a savana africana. Lá, entre 2010 e 2013, pesquisadores americanos e ingleses registraram o vaivém de mais de 322 mil mamíferos — ao todo, são 40 espécies. A megaprodução contou com 225 câmeras, dispersas por todo o Parque Nacional de Serengeti, um patrimônio mundial da Unesco na Tanzânia, e acionadas por calor ou movimento. Ao todo, foram mais de 1,2 milhão de retratos, agora disponíveis em um site, onde os cientistas recrutam internautas para ajudá-los a desenvolver um estudo.
A meta é registrar o comportamento das espécies — por exemplo, se os predadores dividem a mesma presa e o horário em que vão atrás dela. Algumas imagens impressionaram os pesquisadores, como a agressão de leões a guepardos, ou a convivência harmônica entre as arredias e noctívagas raposas-orelhas-de-morcego e os chacais-de-dorso-preto. As câmeras penduradas em árvores e postes também fizeram flagrantes mais divertidos, como a insaciável exibição das zebras, que estão presentes em 70 mil fotos, e das gazelas, que se aproximavam da câmera a ponto de parecerem interessadas em um “selfie”.
Com a imagem das câmeras, faltava alguém para traçar um “dossiê” dos animais — identificar a espécie, onde fica, como se desloca, do que se alimenta, com quem interage. A pilha de fotos foi postada na internet em 2012, e 28 mil pessoas já se cadastraram para ajudar o trabalho científico.
— Como queremos cobrir uma área de 1,1 mil quilômetros quadrados, precisamos de muitas câmeras. Só assim é possível ver se os animais estão se evitando, ou mudando suas presas e o horário em que caçam — revela Margaret Kosmala, pesquisadora do Departamento de Ecologia da Universidade de Minnesota e coautora do estudo, publicado ontem na revista “Scientic Data”. — É o retrato de um conjunto. E isso só foi possível porque temos milhares de voluntários que não são cientistas.
A equipe de Margaret desenvolveu um algoritmo para agregar as informações fornecidas pelos usuários de cada imagem, até chegar a um consenso no “diagnóstico” dos animais.
— Mostramos cada imagem para, pelo menos, dez voluntários. Se nove dizem que o animal é um elefante e um afirma que é um leão, então concluímos que registramos um elefante — explica a pesquisadora. — Já testamos este método em mais de 4 mil imagens e ele tem 97% de precisão.

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