话说,大家可能听说过类似的话:
他天庭饱满、地阁方圆,长得就像个有钱人。
或者...
他看上去一脸穷酸相!
看脸能看出一个人有没有钱,社会地位又如何么?
好吧,这年头,我们可能已经听说过各种看面相的理论....
那么,从科学上呢?
能不能从科学上严谨的证明?
还真有人文科学家,做了一系列的实验.... 就想看看
“究竟看脸能不能看出一个人有没有钱...”
好吧,多伦多大学心理学系的Thora Bjornsdottir博士学生和Nicholas Rule教授,做了一系列的实验...
就为了搞清楚这个问题...
今年,他们在《人格与社会心理学》(Journal of Personality and Social Psychology)杂志上发表了篇论文,题目是:
面部特征可以看出社会阶层的可视性。
好吧,究竟他们要怎么从科学的角度来论证这个问题呢?
Bjornsdottir和Rule做了7个实验,
她们在2013年就做准备,先是在美国各大城市的婚恋广告上,随机找出160个征婚求偶的人。
恩,这些婚恋广告的样子一般长这样,有照片,他们的年龄和收入.....
(以下两张图是随便搜的)
在这些照片里,
她们随意挑出80个男人、80个女人,年龄18-35岁。
为了消除照片上各种背景可能给人的印象造成的影响,
他们把这些人的脸从背景上扣下来,把他们各异的发型去除。 又为了去掉可能的肤色的影响,把所有人的脸都调成了同一明暗的灰色了
又把大家脸的大小调成一致......
经过这一系列的数据处理之后,研究的样本,就变成了这样....
脸已经准备好了,那么社会阶层这个东西,如何算呢?
Rule教授她们根据一个人的年收入来区分社会阶层,简单粗暴地讲就是此人属于‘有钱族’,‘穷人族’...
美国当年的平均收入是56,798美元,
凡是在婚恋广告中说自己年收入高于150,000美元的人,就属于‘有钱族’,如果是低于35000美元,那就是妥妥的‘穷人族’。
他们选的这些脸里,正好一半属于有钱族,一半属于穷人族。
之后,研究人员请来81个加拿大本科生,
让他们看这些婚恋广告主的脸,仅凭第一反应判断,对方是属于哪一族,
结果....
学生们的正确率有61%....
好吧,这靠谱么?
万一只是这些学生正好蒙对了呢?
学生的社会经历还不够,他们的判断靠谱么?
为了让整个研究更为严谨,他们决定在另一群人身上重复一次整个实验。 如果结果类似,那么久代表他们的重复了实验结果,那就是靠谱的....
而且这一次,他们去找来了一些社会经验更丰富的人 ---80个来自美国机械工人协会的工人们,让他们对着婚恋广告主的脸判断...
结果,这一次,
正确率更高,有64%....
在实验中,有时是让测试者们想看多久就看多久,
有时是只给他们半秒种时间看....
因为样本中穷富的比例是一半对一半的50%....
结果两组不同的人都达到了60%以上的正确率,
虽然达不到高的离谱的准确率,研究人员表示,这至少说明了一个问题...
从一定的程度上来说,人们是能从脸大概的猜出哪些是‘有钱族’,哪些人是‘穷人族’的......
这就结束了么?
必然不....
一个博士论文级别的研究哪会那么快就搞定...
为了进一步消除整张脸可能的影响....
研究人员又做了几个实验... 在这个试验里,他们将婚恋广告主的脸切成两半,只给参与实验的对象看一半...
或者是左右反转....
或者是只给出眼睛和嘴.....
每一次,人们都能高于随机概率地猜对答案。
上下颠倒的正确率63%,左右翻转的正确率56%, 只给看上半脸的正确率59%, 只给看下半脸正确率60% ,只给看嘴巴的正确率58%。
不过在只给看眼睛的测试上有点崩.. 正确率只有52%.. 也就比乱蒙的正确率好了一点点... (看眼睛看不出贫富啊好吧... )
那都到这里了....
是不是可以从科学的角度上说,看脸真的在一定给程度上能看出一个人贫富了呢?
还不能啊!!
还要再更严谨一点....
于是,研究人员又开始了而下一个猜想...
万一是那些婚恋广告的照片上的脸有偏见呢?毕竟每个人都是自己拍的照片,虽然他们尽可能中性的处理了那些照片。
但是万一可能还是有影响呢? 比如拍照角度的普通,拍照时自信心的状态不同...情绪不同... 微表情不同等等等等....
那,我们实验就要做得更严谨一点!
这次,研究人员又找来了160个多伦多本科生,白人和亚洲人的比例各50%,男性和女性的比例同样各50%....
研究人员把他们找来,重新用统一标准化的方式拍照.....
她们在照相机前指导学生,让他们做出最平静,最面无表情的脸,然后统一调成灰色,得到这些照片....
这160个本科生里,她们根据学校数据库里这些学生自己填写的家庭收入,来区分了他们的社会阶层。
在2013年,加拿大全家收入的中位数是$76,550,所以学生中,凡是家庭收入小于$60,000的都算‘穷人’,高于$100,000的都算‘有钱人’。
经过她们的挑选,‘有钱人’和‘穷人’的数量各有80人。
好吧,这下足够严谨了... 都可以说,大家的脸都是经过标准化的方式拍下来的照片.. 大家都面无表情,大家脸的大小都一样,颜色也都一样....
没有什么其他可以影响判断的因素...
真的,一切看脸......
如果这些大家还能判断对的话,是不是就真的可以说,看脸是能看出有没有钱的了额???
这次,他们又找来了76个机械工业协会的人...
让他们进行判断,凭自己的第一印象,猜这些学生是属于有钱人,还是没钱人........
好吧....
这下,结果果然崩了.....
这一次,正确率是52%....
只比随机乱猜,高了一点点......
一个个这么面如死灰,臣妾真的猜不出来了啊!!!
眼看着研究要崩....
研究人员又做了一个打分式的实验....
让参与对象只看脸,给学生打分,
内容包括:魅力、教养、同情心、领导力、智慧、勤奋、健康和暖心,以及正面形象(按3到-3计算)。
结果显示,属于‘有钱组’的学生在前8个因素的分数上比‘没钱组’的更高,但高的还不算明显,
但在‘正面形象’上,有钱组(平均0.74分),超过了没钱组(平均-0.66分),
这意味着,形象上的‘正面’与有钱没钱挂钩,人们可能是通过看外貌上某些正面特点(比如炯炯有神的眼睛),来判定对方是不是有钱人....
好吧,
这一个个的实验下来,研究人员解释到....
可能是过往的经历在人们的脸上留下痕迹...
‘你处在不同的社会阶层时,脸上经常会露出不同的表情。’
‘这些表情很微妙,但因为人类对脸的敏感,能够一眼就看到。’
‘比如,如果你很有钱,那么你觉得开心、满足的日子会更多,脸上经常露出笑容,这会带来眼部和嘴部肌肉的变化。就算我们现在没有露出什么表情,这些过往情绪的印迹,仍然会留在我们脸上.....’
看婚恋的照片,大家判断的准确性相对比较高....
看面无表情的照片,大家判断的准确性低,基本乱蒙...
也许,
只看脸部特征,很看出谁穷谁富....
而当脸部特征带上了能反应自己状态的各种细小的表情,哪怕只是一点点痕迹,却又能让人看出你所在的阶层.....
所以,
与其说,看脸能不能看出穷富....
不如说,看脸其实是看出了那种当你或穷或富时,表现在脸上的那种心态吧.....
在她们最后一个实验中,
教授们收集了40个刚刚从会计专业毕业的学生照片。
照片同样经过了一系列灰化,去掉头发和装饰物等,只露出脸,然后给75个参与对象看看,让他们从1到8打分,看这些毕业生是‘1分的很不可能找得到会计工作’,还是‘8分的极其有可能找到会计工作’。
这些毕业生根据家庭资产,也分为‘有钱’和‘没钱’,受测人员并不知道。
数据结果显示,家里有钱的毕业生,他们可能找到会计工作的平均分是5.37分.. 而家里没钱的那些毕业生,人们对他们可能找到会计工作的评分是4.47分...
又一次分出了差异....
受测人员都认为,有钱毕业生更可能找到工作.....
好吧,在这些受测人员里,有27个有过招聘经验的人也表示,自己更愿意招拥有‘有钱脸’的毕业生....
根据这个结果,Bjornsdottir博士说,
有钱人拥有一张‘有钱脸’,也许是一个自证预言....
‘看脸后得到的第一印象可能会影响人们之后的交往,和机会。’
‘生活条件好的人,面部表情可能更为阳光,也就成了一副“有钱脸”,从而更招面试官喜爱,他们更可能得到工作,生活质量更高,也更有钱。’
‘而生活条件不好的人,可能因为一些隐形的歧视在脸上的反应,得到工作的可能性更低,之后也就更穷,脸看上去也更像穷人脸....这是一个恶性循环。’
在论文最后,
教授们批判了这种情况,但毫无办法,因为这是人们在潜意识之外做出的判断。
她们最后表示,在未来会更多地研究老年人和他们的脸,也许‘有钱没钱’带来的印迹,会更加明显......
好吧....
看脸,这真是一个从古自今的命题....
如果让我要来理解这个研究的话,
我觉得我看到了两点...
如果光看一个人的先天的面部特征... 也许很难看出一个人或贫或富...毕竟这次研究里也发现,专门处理拍摄的面无表情的脸... 大家猜得出的正确率真的很低... 也就比乱蒙好一点点...
然而,当一个人的面部特征上融入生活,融入感情,融入个人情绪,融入自信。一个人的脸大概真的会反应自身的状态....
这大概就有了一种从内而外散发出的“境遇好(或是有钱)”的气质,别人也会对你好一些....
最后的最后...
感觉中国古人早就用4个字点破了整个的实质...
相由心生......
大概就是这样的吧...
ref:
https://www.researchgate.net/publication/317252320_The_Visibility_of_Social_Class_From_Facial_Cues
https://www.sciencedaily.com/releases/2017/07/170705133020.htm
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