[en] Moving animal groups, such as flocks of birds, schools of fish, insect swarms, herds of mammals, and human crowds, exhibit intricate and highly coordinated behaviors. This thesis explores the underlying mechanisms of collective behavior by analyzing extensive, high-resolution experimental data of trajectories of schooling fish in a controlled environment. We first introduce a force map technique to investigate the alignment forces experienced by individual fish. After validating the method with an agent-based model, we apply it to experimental data and find evidence of effective alignment with faster neighbors, alongside an unexpected anti-alignment with slower ones. Instead of interpreting this as explicit anti-alignment behavior, we suggest it arises from a selective attention mechanism, where fish are less attentive to slower neighbors. This implies the existence of temporal leadership dynamics based on relative speeds, a hypothesis we support through both agent-based modeling and analysis of leader-follower relationships in the experimental data. Next, we examine how variations in perceived risk influence the behavior and interactions of fish within a group. By merging two subgroups of fish, each with different habituation levels to the experimental tank, we observe that individuals with higher perceived risk tend to occupy more central positions and show increased group cohesion, aligning with the selfish herd hypothesis. Beyond spatial positioning, we note behavioral adjustments in coordination, leader-follower dynamics, and burst-and-coast movement patterns. To further validate these findings, we develop a machine learning tool capable of identifying the subgroup identity of individual fish based on their behavior. We also investigate spontaneous behavioral cascades in schooling fish, focusing on turning avalanches, where large directional shifts are propagated through the group. Using tools from condensed matter physics and seismology, we analyze various avalanche metrics and reveal scale-free behaviour through power-law distributions, data collapses and scaling relationships. This confirms a necessary condition for criticality in fish schools. We also explore the biological role of turning avalanches, linking them to collective decision-making processes that govern changes in the school's direction. Boundary effects from interactions with the tank walls, as well as the influential roles of boundary individuals, are also identified. Furthermore, by applying the nearest-neighbor declustering method from seismology, which is based on identifying main events and aftershocks, we uncover spatiotemporal correlations in avalanche events and an Omori-Utsu law with a faster decay rate compared to typical earthquake dynamics. Finally, we explore and extend the nearest-neighbor declustering technique for analyzing aftershock correlations in point processes. Using earthquake catalogs, we show that this method can in some cases produce spurious Omori-Utsu and productivity relationships in the absence of true correlations. However, by assessing the robustness of these results under variations in newly introduced parameters, we demonstrate that the method can reliably distinguish genuine aftershocks. Overall, this thesis provides novel insights into the mechanisms driving collective behavior in animal groups, emphasizing the role of selective social interactions and critical dynamics. Our empirical, data-driven approach highlights the complexity of animal collectives and lays a foundation for future studies on collective decision-making, leadership, and information transfer in biological systems.

[es] Grupos de animales en movimiento, como bandadas de aves, bancos de peces, enjambres de insectos, manadas de mamíferos y multitudes humanas, pueden exhibir comportamientos altamente intrincados y coordinados. Esta tesis explora los mecanismos subyacentes del movimiento colectivo analizando datos experimentales extensos y de alta resolución de trayectorias de bancos de peces en un entorno controlado. Primero, introducimos una técnica de mapa de fuerzas para investigar las fuerzas de alineamiento que experimentan los peces individuales. Después de validar el método con un modelo basado en agentes, lo aplicamos en datos experimentales y encontramos evidencia de alineamiento efectivo con vecinos que se mueven más rápido, así como un inesperado anti-alineamiento con vecinos que se mueven más lento. En lugar de interpretar esta observación como un comportamiento de anti-alineamiento explícito, sugerimos que proviene de un mecanismo de atención selectiva, donde los peces prestan menos atención a los vecinos más lentos. Esto implica la existencia de dinámicas de liderazgo temporales basadas en velocidades relativas, una hipótesis que respaldamos a través de simulaciones basadas en agentes y el análisis de relaciones de liderazgo en los datos experimentales. A continuación, examinamos cómo las variaciones en la percepción de riesgo influyen en el comportamiento y las interacciones de los peces dentro del grupo. Al fusionar dos subgrupos de peces con diferentes niveles de habituación al tanque experimental, observamos que los individuos con mayor percepción de riesgo tienden a ocupar posiciones más centrales y forman grupos más cohesionados, de acuerdo con la hipótesis del rebaño egoísta. También observamos adaptaciones de comportamiento en la coordinación, en las dinámicas de liderazgo y en los patrones de aceleración y frenado. Para validar estos resultados, desarrollamos una herramienta de aprendizaje automático capaz de identificar la identidad del subgrupo de los peces individuales a partir de su comportamiento. También investigamos cascadas de comportamiento espontáneo en bancos de peces a partir de avalanchas de giro, donde grandes cambios direccionales se propagan a través del grupo. Utilizando herramientas de la física de la materia condensada y de la sismología, analizamos diversas métricas de avalanchas y revelamos un comportamiento libre de escala a través de distribuciones de ley de potencia, colapsos y relaciones de escala. De esta manera confirmamos una condición necesaria para la criticalidad en bancos de peces. También exploramos el papel biológico de las avalanchas de giro, vinculándolas con procesos de toma de decisiones colectivas de cambios de dirección del grupo. Aplicando la técnica de declustering de vecino más cercano, basada en la identificación de eventos principales y réplicas, descubrimos correlaciones espacio-temporales en eventos de avalanchas y una ley de Omori con un decaimiento más rápido en comparación con la dinámica típica de los terremotos. Finalmente, exploramos y ampliamos la técnica de declustering de vecino más cercano para analizar correlaciones en procesos puntuales. Utilizando catálogos de terremotos, demostramos que este método puede, en algunos casos, producir relaciones espurias de Omori-Utsu y productividad en ausencia de correlaciones reales. No obstante, al evaluar la robustez de los resultados bajo variaciones de nuevos parámetros, demostramos que el método puede distinguir de manera confiable réplicas reales. En resumen, esta tesis aporta nuevas perspectivas sobre los mecanismos que impulsan el comportamiento colectivo en grupos de animales, destacando el papel de las interacciones sociales selectivas y las dinámicas críticas. Nuestro enfoque empírico y basado en datos subraya la complejidad de los colectivos animales y sienta las bases para futuros estudios sobre la toma de decisiones colectivas, el liderazgo y la transferencia de información en sistemas biológicos.