主要观点：新研究支持关注系统集体行为分析而非底层交互机制，通过代表网络研究机制与行为关系，传统方法常模糊此区别，Robiglio 等人通过考虑高阶相互作用网络及评估节点值间统计依赖关系来解决此问题，展示了高阶行为签名及协同效应，指出传统从成对行为提取机制策略会导致未解释统计依赖，应专注于识别行为特征以限制可能机制，同时强调机制对于预测系统响应的重要性，此平衡方法与统计推断视角紧密相连。
关键信息：

• 以鸟群为例说明个体行为创造集体行为及研究中存在的问题。
• 研究通过考虑高阶相互作用网络及相关模拟观察统计依赖模式。
• 利用基于多元分布熵的动态 O 信息来量化观察模式与高阶机制的关系。
• 指出传统方法的局限性及应采取的更好研究方向。
  重要细节：
• 介绍了不同研究的相关文献，如 T. Robiglio 等人的研究等。
• 提及作者 Daniele Marinazzo 的背景信息。
• 列出相关文章如关于节能神经网络训练等。