Evaluering av personalighestrekk hos hund : konseptuelle og metodiske aspekter

Animal personality is defined by consistent between-individual differences in behaviour through time or across contexts. Behaviour is further organised into broader behavioural dimensions referred to as personality traits (e.g. fearfulness, aggressive- ness or boldness). While animal personality is a relatively new field, researchers have been interested in quantifying and predicting stable behavioural traits or dimensions in domestic dogs (Canis lupus familiaris) for over fifty years. Nonetheless, deciding which personality traits are most relevant or which traits behaviours reflect remains a difficult task for animal (as well as human) personality researchers. Largely, this is because personality is something we infer from behavioural data rather than directly observe, which depends on the conceptual and methodological approach taken. For dogs in particular, the predictive validity of personality assessments has been inconsis- tent, such as in behavioural assessments of shelter dogs. Moreover, there have been a diverse number of traits and behavioural dimensions proposed, with little consensus across studies on which traits are most relevant for describing dog behaviour. This thesis evaluated conceptual and methodological issues of assessing personality and personality traits in dogs. In particular, the papers addressed key aspects of the statistical analysis of behavioural data on dogs for making inferences about personality and personality traits, drawing upon perspectives across both ethology and human psychology. The papers demonstrate three broad results. First, research to understand which personality traits underlie dog behaviour would benefit from moving from largely exploratory-based to hypothesis-driven frameworks. Personality traits in dogs are usually inferred by using exploratory latent variable sta- tistical models, such as principal components analysis, and studies have applied a mix- ture of latent variable models that have differing underlying assumptions. Confirma- tory, reflective latent variable models provide a more powerful framework for testing competing hypotheses about the latent structure of behavioural data in dogs and for verifying the robustness of the derived personality traits. Using data on inter-context aggressive behaviour towards people and dogs in shelter dogs, we found two, corre- lated latent variables: aggressiveness towards people and dogs, respectively. However, these posited traits failed to account for all of the co-variation between aggressive be- haviour across contexts, violating the assumption of local independence. Moreover, in- teractions between aggression contexts and the sex and age of the dogs demonstrated a violation of measurement invariance. That is, sex and age differences in aggressive behaviour could not be simply explained by differences in latent aggressiveness traits. The robustness and reproducibility of other personality traits in dogs could be verified by applying similar approaches to multivariate data. Secondly, dogs do not only differ in how they behave on average (i.e. personality), but in the amount they change their behaviour across time (behavioural plasticity) and the amount of day-to-day fluctuation around their average behaviour (predictability). By applying the framework of behavioural reaction norms, popular within behavioural and evolutionary ecology, we studied these different components of variation in dogs’ reactions to meeting unfamiliar people over time at a shelter. Accounting for indi- vidual differences in intra-individual behaviour (i.e. plasticity and predictability) in addition to personality improved the predictive accuracy of our results compared to focusing on personality variation only. The results also highlighted the importance of gathering repeated measurements on individuals when estimating behavioural varia- tion. Specifically, behavioural predictions at the individual level were highly uncertain compared to those at the group-level (aggregating data across dogs), since the amount of data available on each dog individually was often small. Together, these results em- phasised the benefits of longitudinal assessments of dog behaviour in shelters, and the importance of systematic modelling of both inter-individual (i.e. personality) and intra-individual variation in dog behaviour. Thirdly, predominant approaches to conceptualising of animal personality traits are faced with a number of challenges. Inspired by recent work in human psychology, we elucidated how animal personality, and integrated behavioural phenotypes in general, can be re-conceptualised using a network perspective. The network perspective repre- sents the behavioural repertoire of individuals as a system of causally connected, au- tonomous behaviours. Behavioural dimensions or traits are, thus, viewed as emergent patterns of causally related clusters of behaviours, rather than separate underlying variables. We demonstrated the application of network analysis to survey data col- lected on behavioural and motivational characteristics of police patrol and detection dogs. Our analyses emphasised a number of close, functional relationships between variables consistent with previous research on dog personality, as well as unique in- sights from novel network statistics into the organisation of police dog behaviour. We highlighted the merits of this perspective for furthering work on the organisation of behavioural phenotypes and animal personality, and situating this research within work on a diverse range of complex systems across science. In summary, this thesis has drawn upon advancements across ethology and human psychology to present novel directions for understanding personality in dogs. The work will be of benefit to researchers determining which personality traits explain individual differences in dog behaviour and those aiming to predict future dog be- haviour. Lastly, the results should stimulate a greater awareness of the conceptual issues involved in making inferences about personality in dogs and other animals.Dyrs personlighet er definert som konsistente forskjeller i atferd mellom individer over tid eller på tvers av ulike sammenhenger, kontekster. Atferden er videre organisert i bredere atferdsdimensjoner som kalles personlighetstrekk (for eksempel fryktsomhet, aggressivitet eller dristighet). Selv om dyrs personlighet er et relativt nytt felt, har forskere vært interessert i å kvantifisere og forutsi stabile atferdsegenskaper eller at- ferdsdimensjoner hos hunder (Canis lupus familiaris) i over femti år. Likevel, å avgjøre hvilke personlighetstrekk som er mest relevante eller hvilke egenskaper en atferd re- flekterer, er fortsatt en vanskelig oppgave for personlighetsforskere på dyr (og mennesker). Stort sett skyldes dette at personlighet er noe vi analyserer utfra atferdsdata i stedet for å observere direkte, og noe som avhenger av den konseptuelle og metodol- ogiske tilnærmingen som er gjort. For spesielt hunder har personlighetsvurderinger ikke gitt konsekvente forutsigelser av hundens atferd, for eksempel i bedømmelser av atferd hos hunder i omplasseringsinstitusjoner (hjelpesentre). Videre har det vært foreslått varierende antall atferdstrekk og atferdsdimensjoner, med liten konsensus på tvers av studier angående hvilke trekk som er mest relevante for å beskrive hundens atferd. Denne doktoravhandlingen evaluerte konseptuelle og metodiske aspekter i forbindelse med vurdering av personlighet og personlighetstrekk hos hunder. Artiklene behandlet viktige aspekter ved den statistiske analysen av atferdsdata fra hunder for å beskrive personlighet og personlighetstrekk, og de benytter perspektiver på tvers av etologi og humanpsykologi. Artiklene viser tre brede resultater. For det første, forskning for å forstå hvilke personlighetstrekk som ligger til grunn for hundens atferd vil ha nytte av å endres fra et hovedsakelig undersøkelsesbasert til et hypotesebasert utgangspunkt. Personlighetstrekk hos hunder er vanligvis ut- ledet ved å bruke statistiske modeller med utforskende latente variable, for eksem- pel prinsipalkomponentanalyse, og studier har benyttet en blanding av modeller med latente variabler som har ulike underliggende forutsetninger. Bekreftende, reflek- terende modeller med latente variabler gir et kraftigere rammeverk for å teste konkur- rerende hypoteser om den latente strukturen av atferdsdata hos hunder, og slike mod- eller kan verifisere robustheten av de utledede personlighetstrekkene. Ved å bruke data om aggressiv atferd i ulike sammenhenger rettet mot mennesker og hunder i omplasseringsinstitusjoner, fant vi to korrelerte latente variabler: aggressivitet mot henholdsvis mennesker og hunder. Disse egenskapene forklarte imidlertid ikke all samvariasjon mellom aggressiv atferd på tvers av sammenhenger, noe som er i strid med antagelsen om lokal uavhengighet. Videre viste interaksjoner mellom aggresjon- skontekster og kjønn og alder hos hundene et brudd på prinsippet om måleinvari- asjon. Det vil si at forskjeller i aggressiv atferd med hensyn på kjønn og alder ikke kunne forklares bare av forskjeller i latente aggressivitetstrekk. Robustheten og repro- duserbarheten av andre personlighetstrekk hos hunder kunne bekreftes ved å anvende liknende tilnærminger til multivariate data. For det andre varierer hundene ikke bare i hvordan de oppfører seg i gjennomsnitt (dvs. personligheten), men i hvor mye de endrer sin atferd over tid (atferdsplas- tisitet) og i hvor store svingninger det er fra dag til dag i forhold til den gjennomsnit- tlige atferden (forutsigbarhet). Ved å ta utgangspunkt i atferdsreaksjonsnormer, som er populært innen atferdsøkologi og evolusjonær økologi, studerte vi disse forskjel- lige variasjonskomponentene i hunders reaksjoner når de møter ukjente mennesker over tid i et omplasseringssenter. Ved å ta hensyn til individuelle forskjeller i intra- individuell atferd (dvs. plastisitet og forutsigbarhet) i tillegg til personlighet, kunne vi forbedre nøyaktigheten i forutsigelsene av resultatene våre sammenliknet med når vi fokuserer kun på personlighetsvariasjon. Resultatene fremhevet også betydningen av å foreta gjentatte målinger på enkeltindivider ved estimering av atferdsvariasjon. Spesielt var atferdsprediksjoner på individnivå svært usikre sammenliknet med dem på gruppenivå (samlet for alle hundene), siden datamengden som var tilgjengelig for hver hund ofte var for liten. Sammen understreket disse resultatene fordelene ved langsgående vurderinger av hundens atferd i omplasseringsinstitusjonene, og betyd- ningen av systematisk modellering av variasjoner i hundens atferd både innen indi- videt (dvs. personlighet) og mellom individer. For det tredje møter de mest vanlige tilnærmingene til konseptualisering av dyrs per- sonlighetstrekk en rekke utfordringer. Inspirert av nylige arbeider innen humanpsykologi belyste vi hvordan dyrs personlighet, og integrerte atferdsfenotyper generelt, kan kon- septualiseres på nytt ved hjelp av et nettverksperspektiv. Nettverksperspektivet består i å analysere individets atferdsrepertoar som et system med kausalt forbundne, au- tonome atferder. Atferdsdimensjoner eller atferdstrekk betraktes således som frem- voksende mønstre av kausalt relaterte atferdsklynger, i stedet for separate under- liggende variabler. Vi demonstrerte anvendelsen av nettverksanalyse for å undersøke data fra skjemaer for atferdstrekk og motivasjonstrekk hos politiets patrulje- og søk- shunder. Våre analyser understreket en rekke tette, funksjonelle relasjoner mellom variabler som er i tråd med tidligere undersøkelser av hunders personlighet, samt unik innsikt ervervet fra ny nettverksstatistikk om hvordan politihunders atferd er organisert. Vi fremhevet fordelene ved dette perspektivet for å fremme arbeid med organisering av atferdsfenotyper og dyrs personlighet, og plassere denne forskningen innen arbeid på et mangfold av ulike komplekse systemer på tvers av vitenskaper. For å summere opp, denne avhandlingen har dratt nytte av fremskritt innen etologi og humanpsykologi for å presentere nye retninger for å forstå personlighet hos hunder. Arbeidet vil være til nytte for forskere som vil avklare hvilke personlighetstrekk som forklarer individuelle forskjeller i hunders atferd og for de som har som mål å forutsi fremtidig atferd hos hunder. Til slutt bør resultatene stimulere til en større bevissthet om de konseptuelle problemene som er involvert når en skal lage utledninger om personlighet hos hunder og andre dyr