믿을만한 얼굴로 행복한 얼굴을 만듦.

우리는 우리의 안면 특징을 바꿔 더 신뢰할 만하지만 더 유능하지 않게 만들 수 있습니다.

새로운 연구는 데이트, 커리어 네트워킹 사이트, 소셜 미디어 게시물 등의 상황에서 자신을 시각적으로 표현하는 데있어 한계와 잠재력을 모두 지적합니다.

뉴욕 대학 심리학 조교수 인 조나단 프리맨 (Jonathan Freeman)은 "우리의 연구 결과에 따르면 신뢰도를 나타내는 안면 신호는 가역성이 있으며, 능력 및 능력을 전달하는 얼굴 신호는 훨씬 적습니다.

"결과는 다른 사람이 당신을 안면 사진으로 인식하는 정도에 어느 정도 영향을 미칠 수 있음을 시사하지만, 당신의 능력이나 능력에 대한 인식은 변함이 거의 없습니다."

근육과 뼈

그 차이는 신뢰성에 대한 판단이 얼굴의 역동적 인 근육 조직에 약간의 변화가있을 수 있다는 사실에 기인합니다. 중립적 인 얼굴은 행복한 표정을 닮아 있고, 똑같이 중립적 얼굴은 성난 표정과 닮았습니다. 얼굴이 겉으로 드러나지 않거나 분노하지 않은 경우에도 신뢰할 수없는 것으로 간주됩니다.


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그러나 능력에 대한 인식은 얼굴의 골격 구조에서 비롯된 것으로 변경 될 수 없습니다.

연구 내용은 저널에 발표 성격과 사회 심리학 게시판연구원은 여성과 남성 피험자가 성인 남성의 사진과 컴퓨터 생성 이미지를 모두 조사한 4 회의 실험을 수행했습니다.

첫 번째 실험에서 피험자들은 다른 종족의 10 성인 남성 사진을 5 장씩 보았습니다. 여기에 그려진 사람들의 신뢰도에 대한 피험자의 인식이 크게 달라졌습니다. 더 신뢰할 수있는 얼굴이 더 신뢰할 수없는 얼굴로 보였습니다. 그러나 능력이나 능력에 대한 피실험자의 인식은 정적 인 채로 남아 있었는데, 개인의 어떤 사진이 심사 대상이 되더라도 상관 없었다.

행복하고 화난 표현

두 번째 실험에서는 첫 번째를 복제했지만 여기에서는 40 컴퓨터 생성 얼굴을 "약간 행복하다"에서 "약간 화가 나서"천천히 진화하여 각 개인 얼굴의 20 중립적 인 인스턴스를 행복하게 또는 화난 표현과 약간 닮았습니다.

첫 번째 실험에서와 마찬가지로, 피험자의 신뢰성에 대한 인식은 얼굴의 감정과 평행을 이루었습니다. 얼굴이 약간 더 행복하게 나타 났을 때, 얼굴이 약간 화가 났을 때 얼굴이 더 믿을만하고 신뢰할 수있는 것처럼 보였습니다. 그러나 다시 한번, 능력에 대한 인식은 변하지 않았다.

세 번째 실험에서 연구원은 실제 시나리오를 구현했습니다. 여기서 피험자는 컴퓨터 생성 얼굴 배열을 보여 주었고 두 가지 질문 중 하나를 물었습니다. 그들은 자신의 재정 고문 (신뢰할 수 있음)을 선택하고 역도 경쟁 (역량)에서 가장 높은 점수를 얻게 될 것이라고 생각했습니다.

이 조건 하에서 피험자들은 재정적 조언자로서보다 긍정적이거나 행복한 표현과 닮은 얼굴을 선택할 확률이 훨씬 높았다. 대조적으로, 정서적 인 유사성은 피실험자가 성공적인 역도 선수를 선발하는 데 아무런 차이가 없었습니다. 오히려 그들은 특정 형태의 얼굴을 선택할 확률이 더 높았습니다. 이전의 연구에서 신체 능력과 테스토스테론과 관련된 비교적 넓은 안면 구조를 가진 사람들이었습니다.

네 번째 실험에서 연구원은 "역 상관"기법을 사용하여 피실험자가 신뢰할 수있는 얼굴을 시각적으로 표현하는 방법과 신뢰할 수있는 금융 고문 또는 유능한 역도 챔피언의 얼굴을 시각적으로 표현하는 방법을 밝혀 냈습니다. 이 기법을 통해 연구원들은 사전에 어떠한 단서도 지정하지 않고 가능한 모든 안면 단서가 이러한 뚜렷한 인식을 유도 할 수 있는지 판단 할 수있었습니다.

여기서 행복하고 화가 난 표현에 대한 유사성은 신뢰감을 전달했으며 상상력이 풍부한 재정 고문의 얼굴에 더 널리 퍼져 있었고 넓은 얼굴 구조는 능력을 전달했으며 상상력이 많은 역도 챔피언의 얼굴에 더 널리 퍼졌습니다.

이러한 결과는 앞의 세 가지 실험 결과를 확인하고, 신뢰성 또는 지각 능력이 변하지 않는 반면 신뢰성에 대한 인식은 가단적이라는 연구자의 결론을 더욱 확고히했다.

NYU 박사후 연구원 인 Eric Hehman과 University of Connecticut의 박사 후보 인 Jessica Flake는이 연구의 공동 저자입니다.

출처: NYU


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