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在动物交流研究中，“社会复杂性促进交流复杂性假说”（SCHCC）备受关注，但仍存在争议。为探究该假说，研究人员对比了红额狐猴（E. rufifrons）和环尾狐猴（E. mongoz）的多模态交流系统，发现 E. rufifrons 交流系统更复杂，这为理解动物交流进化提供了新视角。
在动物行为学的研究领域中，关于动物交流复杂性的探索一直是个引人入胜的话题。“社会复杂性促进交流复杂性假说”（SCHCC）认为，更复杂的社会环境会推动动物发展出更复杂的交流系统。这是因为在大型且社会互动多样的群体中，个体间的社会互动存在更多不确定性，此时多样化且灵活的信号能更有效地传递信息、管理其他个体行为，从而具有明显优势。然而，这一假说虽然在一些研究中得到支持，但也有不少相悖的结果。而且，以往许多研究在验证该假说时，往往仅选取单一的社会复杂性和交流复杂性指标，且多聚焦于单一感官模态，这使得研究可能忽略系统层面的模式，难以全面理解社会与交流复杂性之间的关系。因此，深入探究不同社会系统动物的交流复杂性，寻找更全面、准确的研究方法迫在眉睫。
为了解开这一谜团，来自国外研究机构的研究人员开展了一项针对两种狐猴的多模态比较研究。他们将目光聚焦于红额狐猴（E. rufifrons）和环尾狐猴（E. mongoz），这两种狐猴同属真狐猴属，形态和生态相似，但社会系统截然不同。研究人员通过深入研究，发现红额狐猴具有更复杂的社会系统，其交流系统也更为复杂，表现为拥有更大的信号库、更高的信号发出率、更多的信号组合，且信号网络的可预测性显著更低。该研究成果发表在《Animal Behaviour》杂志上，为理解动物交流复杂性的演化提供了重要依据。
在研究方法上，研究人员采用了多种关键技术。他们选择在马达加斯加的自然栖息地，即基林迪森林和安卡察贝森林，对 13 只野生成年红额狐猴和 10 只野生成年环尾狐猴进行观察研究。研究期间，收集了它们的行为和声学数据，每天使用数字固态录音机和定向麦克风进行录音，并开展 1 小时的焦点行为观察，记录视觉和嗅觉等多模态的信号行为。之后，利用 R 软件进行数据分析，构建信号网络并计算相关属性，还通过多种统计方法对比两个物种的信号网络特性。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- 信号库大小：环尾狐猴被识别出 6 种声学、3 种嗅觉和 4 种视觉信号，红额狐猴则有 12 种声学、7 种嗅觉和 5 种视觉信号。红额狐猴拥有更多独特信号，多与群体内社交互动相关，这表明其在大型平等群体中管理关系需要更广泛的信号。
- 信号发出率：红额狐猴的平均声学和嗅觉信号发出率显著高于环尾狐猴。例如，红额狐猴的咕噜声（grunt）发出频率是环尾狐猴的 10 倍以上，这可能与红额狐猴更大的群体规模，需要更多协调行为和调节社会互动有关。在视觉信号方面，不同物种存在差异，但与社会功能关联不明显。
- 信号网络的可预测性：环尾狐猴信号网络的平均相关性显著高于红额狐猴，这意味着从部分信息预测其信号行为更可靠，反映出环尾狐猴信号使用的同质性更高、灵活性更低，而红额狐猴在复杂社会环境中需要更高的交流灵活性。环尾狐猴的信号网络模块性系数大于随机预期，即其个体在模态内的行为更易预测，而红额狐猴的该系数与随机预期无差异。
- 信号组合数量：红额狐猴使用的信号组合类型（48 种）多于环尾狐猴（24 种）。环尾狐猴特有的组合多与干扰情境相关，红额狐猴的则更多与社交情境相关。
综合研究结果与讨论部分，该研究意义重大。一方面，证实了红额狐猴更复杂的社会系统与其更复杂的交流系统之间的关联，为 SCHCC 提供了有力证据，也为研究动物交流复杂性的演化路径提供了新方向。另一方面，研究人员提出的多模态网络分析框架，有助于量化交流系统复杂性，为跨物种研究提供了新方法，有望推动对动物交流多样性演化的全面理解，鼓励更多研究者在不同物种中应用该框架，深入探究动物交流的奥秘。
