Student Researchers: David Hans Pascarat and Muhammad Usman Sethi

Abstract

For  years,  domestic  cats  were  considered  not  self-aware  due  to  “failing”  the  very  flawed mirror  self-recognition  test.  In  our  study,  we  resolve  some  issues  regarding  a  traditional  mirror self-recognition  test  by  administering  an  at-home  procedure  and  using  TikTok  filters,  ultimately catering  to  a  cat’s  adaptations  and  reliances  in  determining  familiarity.  We  created  our  own coding  system  of  five  behavioral  components  (ear  position,  whisker  position,  pupil  size, vocalization,  and  face  position)  and  scored  them  using  a  scale  of  one  through  five  (1-2 representing  passive  behaviors,  3  being  neutral,  and  4-5  showing  aggressive/fearful  behaviors). The  findings  of  these  coding  systems  were  analyzed  using  a  one-way  ANOVA  to  evaluate  if there  were  differences  in  behaviors  throughout  the  various  filters  used.  The  fifteen  completed subjects  in  our  study  exhibited  consistent  passive  and  neutral  behaviors  when  presented  with  a cat  face  and  blurred  filter.  In  future  endeavors,  we  aim  to  extend  the  scope  of  our  study  by increasing  the  sample  size  and  reducing  manual  coding  through  CatFACS.