Menschen können gewisse Affenarten anhand ihrer Sprache unterscheiden. Entscheidend dafür, ob das menschliche Hirn dazu in der Lage ist, Laute einer Affenart zu identifizieren, ist laut einer neuen Genfer Studie nicht nur, wie nah die Affenarten mit Menschen verwandt ist. Im Gegensatz zu früheren Studien zeigten die Forschenden, dass auch die Frequenz der Laute einer Affenart eine Rolle spielt, wie die Universität Genf mitteilte.

Ist die Frequenz ähnlich wie beim Menschen, erkannten Studienteilnehmerinnen und -teilnehmer die Art besser. Diese Entdeckung soll laut dem Forschungsteam helfen, besser zu verstehen, wie sich das menschliche Gehirn entwickelt hat. Denn auch Menschen brauchen neben der Sprache Laute wie "Aaaah" oder "Oh!", um sich zu verständigen, wie die Universität Genf betonte.

Makaken und Schimpansen besonders gut "verständlich"

Um zu testen, ob das menschliche Gehirn in der Lage ist, Laute einer Affenart zuzuordnen, spielten die Forscherinnen und Forscher Studienteilnehmerinnen und Studienteilnehmern verschiedene Laute vor. Die Resultate publizierten sie im Fachblatt "Cerebral Cortex Communications". Dabei zeigte sich: Die Studienteilnehmenden konnten die Laute von Makaken und Schimpansen gut zuordnen. Bei diesen Affenarten wurde im Gehirn der Studienteilnehmerinnen und -teilnehmer die gleiche Hirnregion aktiviert wie beim Erkennen menschlicher Laute.

Bei den Lauten von Bonobos, die ebenfalls nahe Verwandte des Menschen sind, waren die betroffenen Hirnareale jedoch weit weniger aktiviert, wie die Universität erklärte. Gleichzeitig erfolgte bei dieser Affenart die Zuordnung der Laute zufällig. Die Rufe der Bonobos sind sehr schrill und können denen einiger Vögel ähneln. Diese akustische Distanz in Bezug auf die Frequenzen, die Menschen nutzen, erklärt laut den Forschenden unsere Unfähigkeit, die Rufe zu entschlüsseln. In einem nächsten Schritt wollen die Forscherinnen und Forscher nun herausfinden, ob Menschen auch in der Lage sind, die Bedeutung der Laute der Affen zu verstehen.

Service: Fachartikelnummer DOI: 10.1093/texcom/tgad019