ヨーク大学ヘスリントン校のリチャード・バーノン率いる研究者らは、研究のために1,000人以上の顔の特徴の詳細を系統的に記録した。 65 個の個別パラメータがデータベースを形成しました。たとえば、眉毛の幅、口の部分の寸法と角度、頬骨の形成面などです。各顔も評価のために被験者に提示されました。個人の特性に関して、異なる価値観を彼らに割り当てる必要があります。研究者らはこれらを、親しみやすさ、優位性、魅力という 3 つの主要なカテゴリに分類しました。この文脈では、たとえば、信頼性は親しみやすさのカテゴリーの 1 つの側面です。
次に研究者らは、考えられる関連性を明らかにするために、両方のデータセットをコンピューターに入力しました。結果: 写真に写っている人物の個人的特徴を割り当てる際の差異の 58% は、測定可能な顔の特徴によるものでした。言い換えれば、研究者らは、各写真について、被験者がそれぞれの人物にどの特徴を割り当てるかを比較的高い確率で予測できるモデルを開発しました。例えば、口の特徴は、その人をよそよそしいと感じるかどうかの評価に特に関連しており、目の特徴は魅力の評価に大きく関連しているようです。
コンピューターで生成された顔も読み取ります
この結果を裏付けるために、研究者らはいわば形勢を逆転させました。彼らはモデルを使用して、さまざまな特徴を持つコンピュータ生成の漫画のような画像を開発しました。その後、彼らは再び被験者を評価することになっていました。つまり、漫画の絵の中の人物の個人的特徴の第一印象を与えることになっていました。これは、テスト参加者が、モデルが予測したコンピュータ生成画像の性格特性を正確に解釈することが多いことを示しました。
研究者らによると、この結果は、他の人間の顔を見たときの第一印象は、それぞれの観察者の拡散した知覚基盤に基づいているだけではないことを示しているという。顔には、個人の特徴との関連性を生み出す客観的な要因があるようです。ソーシャルメディアの重要性が高まっている世界において、この発見は特に興味深いと研究者らは言う。なぜなら、今日の人々は第一印象を形成する顔にますます直面しているからです。
