Специалисты по психологии и искусственному интеллекту из НИУ ВШЭ, ОГЭУ и компании BestFitMe (Великобритания-Россия) научили каскадную нейронную сеть определять черты личности по фотографии лица. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.
Физиогномика — метод определения характера человека по его внешности, который всегда пользовался популярностью в европейской культуре. Физиогномика претерпела несколько стадий оценки, от признания наукой до полного отрицания ее научной базы. Однако исследования последних лет все же показывают, что связь черт лица и личностных особенностей существует.
Ряд исследований показывает связь черт лица с предрасположенностью к определенным способам поведения, выраженных в виде пяти базовых черт личности: экстраверсии (ориентированности на внешний мир), дружелюбия и готовности к компромиссам, добросовестности и сознательности, эмоциональной стабильности, открытости к новому опыту.
Обычно люди достаточно точно угадывают по чертам лица отдельные особенности характера. У профессиональных психологов и специалистов по невербальному общению процент совпадения прогнозов с реальностью ещё выше. Это значит, что подобному навыку можно обучить и искусственный интеллект.
В своей новой работе специалисты из НИУ ВШЭ и технологических стартапов собрали через социальные сети 77 346 фотографий лиц от 25 202 добровольцев. Все фото были созданы с помощью веб-камер в контролируемых условиях (нейтральное выражение лица, фронтальный вид, взгляд направлен в объектив, хорошее освещение и отсутствие макияжа или украшений). Респондентов также попросили пройти усовершенствованную версию пятифакторного опросника личности для определения портрета их личности и выраженности психологических черт из «Большой пятёрки». После отсева незаполненных или не до конца пройденных опросников, а также не подходящих для условий исследования фотоматериалов, был сформирован финальный датасет. В нём осталось 12 447 полностью описаний черт личности из опросников и 31 367 фото.
Первые опубликованные результаты пока далеки от идеальных и скорее выглядят как доказательство концепции. Коэффициент корреляции между данными опросников и предсказаниями алгоритма колебался от небольшого 0,14 до более уверенного 0,36. Лучше всего нейросеть оценивала добросовестность и сознательность — корреляция в 0,36 для лиц мужчин и 0,335 для женщин, а хуже всего — открытость новому опыту. Интересно, что в целом алгоритм гораздо лучше предсказывал экстраверсию и эмоциональную стабильность для женщин, чем для мужчин.
При дальнейшем усовершенствовании работы алгоритма его можно применять в рекомендательных системах интернет-магазинов. Для HR-департаментов алгоритм обеспечит быструю психологическую диагностику прямо во время zoom-интервью с кандидатами на должность. Особенно эффективен метод будет в случае массового набора персонала в сферу обслуживания — таксистов, продавцов. Появится возможность быстро отсеивать агрессивных, психически нестабильных и недобросовестных людей.
Также алгоритм найдет применение на сайтах для знакомств и поможет обезопасить женщин при личных свиданиях с мужчинами из Интернета.
Иллюстрация: Andreus / ru.123rf.com
