De första intrycken av sociala drag, såsom pålitlighet eller dominans, uppfattas på ett tillförlitligt sätt i ansiktet, och trots deras tvivelaktiga giltighet kan de få betydande verkliga konsekvenser. Vi försökte avslöja den information som driver sådana domar, med hjälp av ett attributbaserat tillvägagångssätt. Attribut (fysiska ansiktsdrag) mättes objektivt från funktionspositioner och färger i en databas med mycket varierande "ambienta" ansiktsfotografier, och användes sedan som input för ett neuralt nätverk för att modellera faktordimensioner (tillämpbarhet, ungdomlig-attraktivitet, och dominans) trodde att ligga till grund för sociala attributioner. En linjär modell baserad på denna metod kunde stå för 58 % av variansen i mätares intryck av tidigare osynliga ansikten, och faktor-attribut korrelationer kunde användas för att rangordna attribut efter deras betydelse för varje faktor. Reversering denna process, neurala nätverk användes sedan för att förutsäga ansiktsattribut och motsvarande bildegenskaper från specifika kombinationer av faktorer poäng. På detta sätt skulle de faktorer som driver sociala drag intryck kunna visualiseras som en serie datorgenererade tecknade ansiktsliknande bilder, som skildrar hur attribut förändras längs varje dimension. Denna studie visar att trots enorma variationer i omgivande bilder av ansikten, en betydande andel av variansen i första intryck kan redovisas genom linjära förändringar i objektivt definierade egenskaper.
Ansikts fysiska attribut från omgivande ansiktsfotografier kan vara en viktig faktor för att modellera dragfaktor dimensioner underliggande sociala egenskaper REF.
Modeling first impressions from highly variable facial images
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}