對于長期以來關于人類性取向問題的爭論，斯坦福大學最近的一項研究給出了一個新的視角。這項今天發(fā)表的研究分析了超過35000副臉部圖像，并建立了一個準確推測實驗者性取向的算法。
這個算法僅僅通過一張照片，就能以81%的準確率猜測一個男性是同性戀還是異性戀。對于女性實驗者的推測準確率稍低，但74%依然是一個令人印象深刻的數字。如果把輸入的圖像數量提高到每個實驗者5張，算法的準確率還會進一步上升，達到男性91%，女性83%。
研究人員Michal Kosinski和Yilun Wang首先從一家在線交友網站上下載了上千張公開發(fā)布的照片。除了這些數量驚人的照片，在網站的用戶信息中還可以找到照片中人的性偏好。在此基礎上，研究人員使用深度神經網絡對數據進行編輯并對提取的面部信息進行整理。
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最終他們發(fā)現，男同性戀者往往具有“性別不典型”的臉部特征、表情，以及服飾風格。簡而言之，對于這個算法來說，這些男性通常顯得更加女性化，相比直男們下巴更窄、鼻子更長、前額更大。
與此相反，女同性戀們一般下巴更大，前額也更小。
有意思的是，研究人員認為算法對女性的性取向進行推測時準確率更低的結果支持了一種廣泛的說法，即與男性相比，女性的性取向更加“善變”——當然也可能是因為女性同性戀和異性戀之間的外在差異比男性更小。
盡管可能對于任何一種性別和任何一種性向來說，這個算法都過于簡單化了。但是算法本身依然能以遠超任何人類的準確率來區(qū)分同性戀與異性戀。人類根據照片區(qū)分男性性向的準確率僅有61%，對于女性的照片來說這個數字則是54%。
另外，該項研究最有前景的部分在于，它有力地支持了性向不同是由于人出生之前暴露在不同激素中的理論?；蛘?，用人話說就是，有些人的確生來就是同性戀。
本文譯自thenextweb，由譯者 Freez Sun 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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