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型男不适合投资区块链,怎样的脸给人的第一印

发布时间:2019-05-06 17:29编辑:中国制造浏览(136)

    (秦鹏/译)根据最近发表在《神经科学期刊》(Journal of Neuroscience)上的一项研究,在我们意识到自己看到一张脸之前,我们的脑就已经判断出了那张脸的可信赖性。

    近日网上在热传一句“小孩子才分对错,大人只看脸”——真的是这样吗?先不考虑小孩看不看脸,7月28日发表在《美国国家科学院院刊》上的一项研究[1]表明,成年人在对别人建立社会评价和社会印象时,确实会受别人的面部特征影响。在论文中,研究人员还总结出了部分面部特征和印象之间的对应关系。

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     “研究表明,相对于可信赖性中等或者较高的脸,可信赖性较低的脸会使脑内杏仁核更加活跃,哪怕看到的脸是隐蔽的(未被有意识地感知到)。”芝加哥大学心理学家约翰·卡乔波博士(John Cacioppo)说。 “这一发现与某些行为学研究的结果一致,那些研究表明与可信赖性相关的面部特征被处理得非常快。”

    社会评价(social judgment)是社会知觉(social perception)的重要部分,这类知觉只在有限的社会物种中存在,并在人类中发展到了极致。社会评价受第一印象的影响很大,几乎不经意识处理——像可信度、强势程度和吸引力这样的有关社会特征(social traits)的第一印象,在100微秒内就能形成。人类特别的地方还在于,我们对面孔天生敏感,不仅能分辨面容的细微差别,还有专门的脑区负责“认出”面孔[2]。在面孔识别的应用愈加广泛的今天,理解、量化这样的印象形成过程或许能够掘出社会评价形成机制的冰山一角,对认知神经学的和人工智能领域的发展都极有帮助。

    据《经济学人》报道,型男做投资,可能更糟糕……

    先前的研究已经证明杏仁核——脑内一个处理社会和情感行为的区域——对人脸的可信赖性做出反应。其他的研究已经识别出与可信赖性判断有关的特定面部特征,比如大眼睛和类似婴儿的特征,卡乔波博士解释道。

    文章的通讯作者汤姆·哈特利(Tom Hartley)和同事们分析了1000张各种各样的脸部图像,并召集被试根据第一印象对原图像进行评分。随后,研究小组整合了65项生理特征,包括眉毛宽度、嘴巴面积和颧骨位置等,每种特征用多种图像属性来描述。

    新的研究表明,雄性激素偏高的交易者,获得的回报较低。

     “杏仁核可能对这种动机相关的刺激性特征格外敏感。当然,一个人日常生活中的可信赖性不仅仅取决于他的面部特征。”

    图片 2研究者在人脸上定义出179个基准点,用以描述65项不同的容貌特征。Vernon et al. (2014)PNAS.

    这其中应该也包括数字货币交易者。

    图片 3这几张脸庞(从左至右)表示出可信赖性的三个等级:低、中、高。图片来源:《神经科学期刊》

    研究人员将面孔图像描边后,根据65个特征和由此涵盖的363项图形属性对人脸进行分析,并在后期根据这些属性来生成虚拟面孔。根据这些量化后的数据,研究者构建了一个模型进行统计分析,结果发现,评分者对陌生人给出的印象描述中,58%的差异都和生理特征显著线性相关,并且存在一定的对应关系。例如嘴巴的形状和面积与可接近程度的印象相关,而眼睛的形状和面积则和吸引力相关。

    通常在流行文化中,专业的交易者被刻画成具有侵略性、充满竞争力的型男形象。比如你也许看过的 1987 年《华尔街》电影里刻画的 Gordon Gekko,以及出现在 Michael Lewis 小说《说谎者的扑克》的「Big Swinging Dicks」卓越交易者们。

    在这项研究中,研究人员着力于确定杏仁核是否能在一张脸被意识感知到之前评估出它的可信赖性。研究者向一些人展示了一系列真人的脸以及计算机生成的脸。基于先前关于可信赖以及不可信赖的面部特征的发现,计算机生成的脸上的可信赖性线索经过了人工操控。可信赖的特征包括内侧眉毛较高以及颧骨较突出。不可信赖的特征包括内侧眉毛较低以及颧骨较平。

    图片 4研究人员根据相片中人脸的特征生成与之对应虚拟面孔。图片来源:Vernon et al. (2014)PNAS.

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    研究中,一组参试人员被展示了真实的和计算机生成的人脸,并被要求评价每一张脸看起来可信赖的程度。接着另一组人员被展示了同样一批人脸,但是展示时间仅有几毫秒,而且他们身处脑扫描仪中。

    为了验证这些发现的可操作性,研究者们又构建了一个人工神经网络模型来生成不同特色的虚拟面孔,并另招募一批被试,对这些面孔进行印象评价。结果依旧展现出了社会印象与面部特征之间的强相关性。研究小组认为,这系列结果提示,客观定义的生理特征可能是社会印象形成的基础。这些程序生成的脸或许稍带“日和”风,甚至看上去和原来的图像大相径庭,但却依旧能让观看者产生相似的社会印象。不仅如此,这样的转换也让电脑能够更加有序地“识别”这些图像。

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