表情によって相手の性格や能力は見抜けないけど無意識に思い込んでしまう！？

ツイッター社データアナリストをしているでクリス・サイードは、人々は、性格を正確に反映しているという証拠はほとんどないにもかかわらず、顔の外観に基づいて特性を推論すると考え、これらの推論は部分的には感情的な表現との構造的な類似性によって引き起こされるという仮説を検証した。(1)

著者は最初に、参加者に一連の感情的に中立な顔を判断してもらった。

次に、顔の画像を感情表現で検出するようにアルゴリズムによって分けた。

分類子を使用することにより、さまざまな性格特性を持っていると認識されている中立的な顔が感情的な表現に客観的に類似していることを示すことができまたから。

一般に、正の価数を持つと認識される中立の顔は幸福に似ており、負の価数を持つと認識される顔は嫌悪感や恐怖に似ており、脅迫していると認識されている顔は怒りに似ているということ。

つまり、ネガティブな表情と信頼性の低さが関連していたら、例え両者が客観的に似ていなくても、信頼性が低い顔を怒りの表現が強いように評価してしまう可能性があった。

そのため、視覚アルゴリズムの判断にゆだねた。

このアルゴリズムは表情を中立、幸福、怒り、嫌悪、恐怖悲しみ、驚きにされるようにしてあり、人間の先入観を受けないために、感情的に中立的な顔が感情表現に似ている程度を客観的に測定してくれるものだった。

アルゴリズムは両者の顔を感情的に中立であると分類したが、一方の顔の方がもう一方の顔より怒りなどの表現をする可能性があることも推測した。

感情表現との類似性のこうした推測は、参加者の印象を強く強く予測させた。

その結果、幸福な顔に似た顔は、参加者によって情緒が安定し、社交的で責任能力があり、信頼できると判断された。

一方で、怒りに似た顔は、攻撃的で支配的、意地悪で威嚇的だと評価された。

また、恐怖感や嫌悪感を表す顔に似た顔は、知力に劣ると評価された。

こうした人はそれぞれ違う人物だったが、同じロジックは同一人物の異なる画像についても当てはまった。

これらの結果で、特性の推論は部分的に感情認識システムの一般化の結果であるということがわかった。