埃克塞特大学和马克斯普朗克进化人类学研究所的一组研究人员建立了一个模型，以显示人与动物的互动在哪些方面最符合动物的利益。在他们发表在皇家学会开放科学杂志上的论文中，该小组描述了他们用来创建模型的因素。

轶事证据表明，动物很难确定哪些人该信任，哪些人该回避。例如，有些人可能会伸出一只装满食物的手，而另一些人可能会掏出枪开始射击。正因为如此，动物对人类采取了不同的方法。在这项新的努力中，研究人员建立了一个模型来评估不同种类的动物在不同的场景中遇到人类的危险程度。

该模型基于计算机算法，该算法根据各种场景评估风险因素——例如，在城市地区觅食的鹿比在农村地区觅食的鹿被枪杀的可能性要小得多。另一方面，熊更有可能在城市地区被枪杀。研究人员还考虑了一些变量，以评估动物在多大程度上能够区分好的或安全的个体与可能伤害它们的个体。例如，城市公园里的鸽子学会识别喂它们的常客，同时避开那些不喂它们的人。研究人员还增加了评估动物直接学习与社会学习的能力。例如，鸟类在成长过程中往往会学会避开家猫——他们从其他鸟类，甚至其他动物身上学到了这些技能。例如，在孩子们可能试图捕捉它们的院子里寻找蠕虫时，它们也可以直接学习。

该模型表明，快速了解人类行为的动物往往在人类行为相同的地方表现最好，无论是友好还是恶意。这可能会有所帮助——鹿迁入安全的城市地区例如，为了逃避在乡下打猎。但它也表明，快速学习也有其缺点——鹿学习信任人类通常会导致它们在狩猎场景中不够小心。当动物学会信任个体时，该模型也显示出不同的结果。在某些情况下，它可能是有益的，例如当他们吃饱时。但这也可能导致花费大量时间来学习可用于为自己寻找食物的人类行为。