최근 사이언스지에 발표된 연구에 따르면 미국 옐로스톤 국립공원에서 늑대가 큰 먹이를 사냥할 때 까마귀가 아주 짧은 시간에 사체에 도착할 수 있는 이유는 공중에서 늑대를 오랫동안 따라가기 때문이 아니라 '고수익 사냥 지역'의 기억력과 탐색 능력에 의존해 늑대가 사냥할 가능성이 더 높은 지역으로 미리 날아가기 때문인 것으로 나타났다. 비엔나 수의과대학 야생동물 생태학 연구소, 독일 막스 플랑크 동물 행동 연구소 및 기타 기관이 주도하는 이 국제 협력 프로젝트는 "까마귀는 늑대를 바짝 따라가기만 하면 먹을 수 있다"는 사람들의 오랜 직관적인 이해를 뒤집기 위해 장기적으로 정확한 위치 파악 및 추적을 사용합니다.

수십 년 동안 관찰자들은 늑대가 옐로스톤에서 순록, 들소 또는 사슴을 성공적으로 사냥할 때마다 거의 항상 까마귀가 빠르게 나타나 늑대가 식사를 마치기도 전에 고기 조각을 움켜쥐기 위해 근처에 모인다는 사실을 관찰해 왔습니다. 이 거의 "동시적인 출현" 행동은 한때 까마귀가 장거리에 걸쳐 늑대의 움직임을 계속 추적하여 가능한 한 빨리 최신 사냥 장면을 찾을 수 있다는 것으로 간단히 설명되었습니다. 그러나 연구팀은 체계적인 데이터 분석을 통해 이 말이 사실이 아님을 확인했다. 까마귀가 보여주는 것은 더욱 복잡한 인지 전략입니다.

연구팀은 2년 넘게 옐로스톤 공원에서 추적 작업을 진행했다. 이 기간 동안 공원에 있는 늑대 중 약 4분의 1은 위치 확인 목걸이를 착용하고 있었으며, 이를 통해 과학자들은 늑대의 움직임과 사냥 위치를 실시간으로 추적할 수 있었습니다. 동시에 연구원들은 69마리의 까마귀에 마이크로 GPS "배낭"을 설치했는데, 이는 이러한 유형의 연구에서는 표본 크기가 드문 대규모 시도였습니다. 까마귀를 잡는 과정은 새들이 환경에 극도로 민감하고 낯선 물체에 대해 매우 경계하기 때문에 매우 어렵습니다. 연구원들은 경계심을 낮추기 위해 포획 장치를 캠프 쓰레기나 심지어 패스트푸드 잔재물로 위장해야 했습니다.

까마귀와 늑대가 가장 자주 상호작용하는 계절인 겨울 동안 연구자들은 까마귀의 GPS 위치를 30분 간격으로, 늑대의 위치를 ​​1시간 간격으로 기록하여 순록, 들소, 사슴과 같은 대형 먹이를 늑대가 죽이는 시간과 위치를 기록했습니다. 놀랍게도 연구팀은 2년 반 동안의 모니터링 동안 '까마귀가 1㎞ 이상, 1시간 이상 계속해서 늑대를 따라다녔다'라고 명확히 정의할 수 있는 사례는 단 1건에 불과했다. 이 결과는 "까마귀가 먹이를 찾기 위해 늑대에 의존한다"는 이전 가설과 분명히 일치하지 않으며, 또한 왜 까마귀가 여전히 그렇게 빨리 "현장으로 돌진"할 수 있는지에 대해 연구팀을 당황하게 만들었습니다.

보다 심층적인 궤적 분석을 통해 새로운 설명이 나왔습니다. 까마귀는 늑대가 현재 있는 위치가 아니라 "역사적으로 늑대가 사냥에 성공할 가능성이 더 높았던" 특정 지역으로 자주 이동했다는 것입니다. 데이터에 따르면 늑대 사냥은 지형이 더 평탄한 계곡 바닥에 집중되는 경향이 있으며, 이러한 지역은 먹이 사체를 발견할 확률이 더 높은 "수익률이 높은 지역"인 것으로 입증되었습니다. 까마귀는 이 지역을 훨씬 더 자주 방문했고 역사적으로 사냥 행사가 거의 일어나지 않았던 장소를 덜 자주 방문했는데, 이는 그들이 다양한 풍경 지역에서 먹이 풍부함의 장기적인 차이를 "학습하고 기억"했다는 것을 보여줍니다.

연구에 따르면 일부 까마귀는 하루에 최대 155km까지 날 수 있으며, 비행 경로는 늑대의 실시간 이동 경로를 따라 목적 없이 탐색하는 것이 아니라 이전에 많은 사냥 사건이 발생한 특정 지역을 가리키는 매우 직선적인 경우가 많습니다. 이는 까마귀가 근시안적으로 "현재를 추적"하는 것이 아니라 과거 경험을 바탕으로 "음식 핫스팟 지도"를 구축한 다음 우수한 공간 기억 및 탐색 기능을 사용하여 광범위한 지형 규모에서 검색 결정을 내리는 것을 보여줍니다. 논문의 제1저자인 마티아스 로레토(Matthias Loretto)가 지적했듯이, 까마귀는 이익을 얻기 위해 하루 종일 늑대를 따라갈 필요 없이 "사체가 있을 수 있는" 지역으로 직접 날아가면서 몇 시간 동안 날아갈 수 있다고 지적했습니다.

연구팀은 이것이 까마귀가 짧은 거리에서 늑대의 행동 신호를 사용하지 않는다는 의미는 아니라고 강조합니다. 땅이 충분히 가까우면 까마귀는 늑대의 행동을 관찰하거나 심지어 늑대 울부짖음과 같은 단거리 신호를 듣고 살해 위치를 정확히 찾아낼 가능성이 높습니다. 그러나 더 큰 규모에서는 단순히 "늑대 바로 옆으로 걷는 것"보다는 장기간의 경험을 바탕으로 한 메모리 기반 탐색이 먹이 찾기 결정을 지배합니다. 대규모 메모리 선택부터 즉각적인 단서를 기반으로 한 소규모 정밀 위치 지정까지의 이러한 조합 전략은 매우 유연하고 복잡한 수렵 행동 패턴을 반영합니다.

옐로스톤 늑대에 대한 장기 연구원이자 수석 생물학자인 댄 스탈러(Dan Stahler)는 현장 관찰에서 까마귀가 움직이는 늑대 바로 위를 맴돌거나 사냥하는 동안 근거리에서 늑대의 속도를 따라가는 것을 종종 본다고 지적했습니다. 이 이미지는 "음식을 위해 늑대에게 달라붙는 까마귀"라는 인상에 깊은 영향을 미칩니다. 그러나 이전의 어떤 연구도 "청소부 관점"에서 이러한 활동을 체계적으로 정량화한 적이 없으며 까마귀가 행동 분석의 실제 주제도 아니었습니다. 이번 연구는 까마귀를 연구의 중심에 놓고 동기화된 새와 포식자의 궤적 데이터를 사용하여 "밀접히 따르라"는 단순한 규칙을 뒤집고 그 뒤에 있는 보다 정교한 인지 메커니즘을 밝힙니다.

이전 연구에 따르면 까마귀는 매립지와 같은 안정적인 먹이 공급원을 기억할 수 있으며 기억력과 문제 해결 능력이 새 중에서 가장 뛰어난 것으로 나타났습니다. 이 연구는 이러한 이해를 "확률 분포가 고정되지 않은" 자연 시나리오로 더욱 확장합니다. 단일 늑대 살해 사건의 특정 시간과 위치를 예측할 수 없더라도 까마귀는 "미래에 먹이를 얻을 가능성이 더 높은 지역"을 장기간 축적된 경험에서 추출하고 그에 따라 대규모 이동을 계획할 수 있습니다. 공동 저자이자 워싱턴 대학교 교수인 John M. Marzluff에 따르면, 이러한 유연성은 까마귀가 특정 늑대 무리에 의존하지 않고 예리한 감각과 과거 기억에 의존하여 넓은 공간에서 여러 채집 기회 중에서 선택한다는 것을 보여줍니다.

연구팀은 이 연구가 까마귀-늑대 상호작용에 대한 사람들의 전통적인 이해를 바꿀 뿐만 아니라 청소부들이 먹이를 찾는 방법에 대한 전체 이론적 틀에 대한 수정을 제안한다고 믿습니다. 과거에 사람들은 복잡한 환경에서 공간적, 시간적 정보를 통합하여 행동을 단순화하여 포식자를 수동적으로 따르거나 즉각적인 냄새를 기반으로 단거리 검색에 의존하는 동물의 능력을 종종 과소평가했습니다. 옐로스톤 공원의 까마귀가 보여주는 "예측적 채집" 전략은 과학자들에게 다른 청소 동물 종은 물론 더 넓은 범위의 야생 동물의 인지 상한선을 재평가할 필요가 있음을 상기시켜 줍니다.

"까마귀는 광범위한 규모의 늑대 살해 장소를 예상합니다"라는 제목의 연구는 2026년 3월 12일 사이언스 저널에 발표되었으며 오스트리아, 독일 및 미국의 여러 기관의 과학자들이 공동으로 완료했습니다. 급변하는 지구생태환경 속에서 동물들이 학습과 기억을 통해 자원분배의 불확실성에 어떻게 대처하는지 이해하는 것은 종의 적응성을 예측하고 보존 전략을 수립하는 데 매우 중요하다고 지적했다. 연구자들이 말했듯이, 인간은 오랫동안 이 겉보기에 청소부처럼 보이는 동물의 지능을 과소평가했을 수 있으며, 옐로스톤 위에 까마귀가 그린 발자국은 이러한 편견에 대한 강력한 교정입니다.