Нейросеть научили определять черты «Большой пятерки» по лицу

Российские исследователи создали алгоритм автоматического предсказания черт характера из «Большой пятерки» по фотографии лица человека. Для обучения алгоритма и проверки его работы ученые собрали более 30 тысяч снимков 12,4 тысячи мужчин и женщин. Коэффициент корреляции между предсказанной и реальной чертой был положительным, но довольно небольшим (равнялся 0,243), хотя вероятность правильного определения черты (примерно 58 процентов) все же выше случайного попадания. Статья опубликована в журнале Scientific Reports. 

В процессе общения человек делает выводы о собеседнике не только по разговору; также важны и невербальные средства коммуникации, в частности — эмоции, выражение лица и внешний вид в целом. Исследования показывают, что по разным особенностям внешнего вида человека можно определить, к примеру, болен ли он и способен ли он на измену. 

При этом понятно, что определение каких-то особенностей поведения или характера по внешнему виду требует системы, то есть определенные внешние черты всегда должны быть связаны с определенными личностными чертами. У этой зависимости есть некоторая биологическая основа: с одной стороны, наследоваться могут и черты характера, и внешние черты, что означает что зависимость между ними в действительности может сохраняться поколениями. С другой стороны, и на черты характера, и на внешние черты влияет внутриутробное развитие: например, повышенный уровень тестостерона.

Один из самых действенных способов оценки подобной зависимости — проверка автоматически на большом массиве данных: схожим методом три года назад ученым удалось научиться определять по лицу сексуальную ориентацию. Александр Качур (Alexander Kachur) из компании AIPictor и его коллеги для оценки зависимости между чертами лица и характера собрали 31367 фотографий 12447 человек — мужчин и женщин. Все фотографии были сделаны при хорошем освещении и в анфас, а участников попросили не наносить макияж и не надевать украшения, а также сохранять нейтральное выражение лица.  Кроме того, все участники исследования заполнили стандартизированный опросник на определение черт характера из «Большой пятерки»: экстраверсии, доброжелательности, сознательности, невротизма и открытость опыту. 

Полученные фотографии далее разметили с помощью остаточной сверточной нейросети ResNet так, чтобы можно было выделить определенные черты лица, по которым людей можно классифицировать. Эти черты лица затем соотнесли с результатами опросника «Большой пятерки» с помощью многослойного перцептрона, получив коэффициент корреляции между предсказанной чертой характера и настоящей.

Коэффициент корреляции для всех черт характера, определенных по фотографии лица, был положительным, но сильно варьировался: хуже всего предсказывалась открытость новому опыту женщин (коэффициент 0,137), а лучше всего — добросовестность, причем как мужчин, так и женщин (коэффициенты 0,386 и 0,358 соответственно). 

Авторы отметили, что в среднем полученные данные соответствуют правильному определению черт характера по лицу с вероятностью 58 процентов (средний коэффициент корреляции — 0,243). Каждая черта «Большой пятерки» в работе рассматривалась в качестве бинарной переменной, так что 58 процентов — это чуть выше случайного попадания. Тем не менее, авторы утверждают, что полученные ими коэффициенты корреляции выше тех, которые были получены при оценке черт по фотографии незнакомыми людьми: другими словами, их нейросеть оценивает характер людей по фотографии лучше, чем люди, которые никогда не видели человека на фотографии.

Вообще, несмотря на то, что «Большая пятерка» — это довольно известный и используемый инструмент в психологии, у него есть и свои недостатки: например, в прошлом году ученые выяснили, что опрос по «Большой пятерке» в формате интервью менее валиден, чем онлайн-опрос, а в развивающихся странах не обнаруживаются те зависимости, характерные для развитых стран (в частности, США). Тем не менее, по «Большой пятерке» людей все равно характеризуют — и даже делят на четыре типа личности.

Елизавета Ивтушок

Источник: nplus1.ru

Комментарии: