顔 | ダーウィン・ジャーナル

顔写真からあなたの政治的指向がばれる？顔認識AI技術の現状

チャールズ（管理人） — Mon, 01 Mar 2021 17:31:18 +0000

あなたがリベラルか保守（左か右か）かはすでにAIが顔写真から判定できるようです。思想の自由や心のプライバシーといった基本的人権について、真剣に議論を始めなければならない段階にすでに来ています。

英科学誌「サイエンティフィックリポーツ」で2021年1月に発表されたMichal Kosinski氏の研究では、Facebookなど100万人の顔写真を用いてAIに政治指向性を予測させたところ、72%の確率でリベラルか保守かを正しく判定できたようです。

AI（人工知能）技術の光と闇

AIテクノロジーは私たちの生活を便利で豊かにする可能性を持つ一方で、悪用/誤用された場合は、監視、差別、その他の危険をはらんでいます。

AI・顔認証大国中国の現状

参考動画｜VICE News：中国の顔認識監視の現状。信号無視者の特定、飲食店での注文、公衆トイレ、施設入場など生活のあらゆる領域で普及しているが、中国では政府がどの程度の個人情報を収集できるかについて制約はないとのこと。

参考動画｜教育現場でも様々なAI技術が導入されている。チップ入りの制服での位置情報追跡、教室内の監視カメラによるスマホ閲覧やあくびの頻度チェック、子供たちが集中しているかどうか脳波のデータによる監視など。

※脳波を利用したテクノロジーについては次の過去記事でも紹介しています。

脳で機械を直接操作するBMIで将来「心のプライバシー」が問題に？最新動画集

BMI（ブレインマシンインターフェース）など神経科学技術の急速な進歩によって、他人の脳にアクセスして情報を収集したり、他人の脳を操作できるようになる可能性がある。他人に勝手に心を読み取られないための社会基盤が必要だ。学術雑誌「生命科学、社...

AIは顔画像からどんな個人情報を読み取れるのか？

顔画像からAIが予測できる情報としては、性別・年齢・民族・感情の状態だけでなく、性的指向（Wang, Y. & Kosinski 2018）や性格（Kachur, A. et al., 2020）も報告されています。

これらに加えて、本研究では顔画像から政治的指向も予測できることが明らかになりました。

顔写真から政治的指向の判定に成功

今回、Michal Kosinski氏の研究では、Facebookやオンラインデートサイトなどから集めた約100万人の画像を使って、AI（機械学習）にリベラル派か保守派かを判定させました。

アメリカ・イギリス・カナダの3か国の人々の写真が使われましたが、多様な人種が含まれていたため、今回の結果は様々な国や文化の人にも適応できるだろうとのことです。

被験者は政治指向を自己申告し、一部の人は性格診断のようなものにも回答したようです。

※クレジット：以下の図はMichal Kosinski氏の研究（CC）より引用

↑今回の予測に用いられた手順。写真から顔の部分を切り取ったのち、顔の特徴を抽出し、平均的なリベラル派 / 保守派の顔と比較したようです。

どれくらい正確に判定できたか？（精度・結果）

↑サンプル数が最大のアメリカのデートサイトの顔写真では、72%の精度でリベラル派と保守派を判別できたようです（ランダムなら50%、人間が判定した場合は55%）。右には別な研究の参考値として政治指向以外にも感情（emotions）、性的指向（sexual orientation）、性格（personality）の精度もAI（Algorithms)と人間（Humans）それぞれ記載されています。

顔の各特徴や性格と判定精度の関係

↑開放的な性格などでもある程度判定できたようですが、それでも性格全体の情報や個々の顔の特徴を合わせたものよりも、1枚の顔写真の方がより高い精度で政治指向を判定できたようです。

新たな監視社会とどう向き合うべきか？

今回の結果から、論文の著者はプライバシーや自由な人権の侵害・選挙活動への不正利用などを懸念しています。学者、政治家、エンジニア、一般市民のいずれもが、こうしたAI技術の使い方や問題についてよく考えて議論することが大切でしょう。

法律的な整備を含めて、色々な動きがあるようです。

米国で広まる顔認証システムの利用と、動き始めた市民たち

集合住宅からサマーキャンプ、レストラン、フェスまで。米国ではあらゆるところで顔認証システムが採用されようとしている。だが、プライヴァシーへの懸念があるにもかかわらず、このシステムを巡る規制の動きは始まったばかり。先に動いたのは、しびれを切らした市民たちだった。

「顔認識技術を禁止せよ」　黒人差別を受けハイテク大手の対応は？

米国で顔認識技術への批判が強まっている。IBM、Amazon、Microsoftが相次いで、警察など法執行機関への顔認識技術の提供を中止すると発表した。以前から顔認識技術は「人種差別、性差別を助長する」との批判があった。事件を機に大手テクノロジー企業が顔認識技術の提供中止に追い込まれた形だ。

参考動画｜TED：顔認証による監視について私たちが知るべきこと（日本語字幕あり）

参考動画｜WIRED.jp：監視社会を「飼いならされた監視」「共生的監視」として受け入れるという捉え方もあるようです。

【管理人チャールズの感想】

テクノロジーの急速な進歩とコロナ社会情勢の急激な変化の中にある現在、私たちはこれから人間としてどのように生きていくべきか、重要な分岐点に立っているのかもしれません。

出典論文・参考文献（Creative Commons）Kosinski, M. Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images. Sci Rep 11, 100 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-020-79310-1

以下の記事でもAIやテクノロジーについて取り上げています。

脳で機械を直接操作するBMIで将来「心のプライバシー」が問題に？最新動画集

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ヒトの顔は不完全な写真の方が魅力的に見えると判明ー最新心理学研究

チャールズ（管理人） — Fri, 27 Mar 2020 22:51:30 +0000

女性が実際より美しく見えてしまう「夜目遠目笠の内」ということわざを実証するような研究結果が発表されています。

英科学誌「サイエンティフィック・リポーツ」で2020年1月に発表されたDiana Orghian氏らの論文によれば、不完全な顔写真を用いた実験の結果、他人の顔は、情報が不完全な時の方が魅力的に見える可能性が示されたようです。

つまり、私たちは他人の顔の欠けている情報を補うとき、良い方向で妄想を働かせる傾向があるようです。

私たちは、他人の顔の美しさを正確に評価できているのか？

夜雨宮詣美人図（出典：東京国立博物館研究情報アーカイブズ）

「夜目遠目笠の内」（読み：よめとおめかさのうち）の意味：

夜見る時や、遠くから見る時、また、笠をかぶった顔の一部分を見る時は、姿かたちがはっきりしないので、実際より美しく見えるということ。多く、女性にいう。

（精選版　日本国語大辞典より引用）

不完全な写真の方が、他人の顔は魅力的に見えた

※以下の図はDiana Orghian氏らの論文より引用

本研究では、オリジナルの顔写真（上図左端）と、不完全に加工した顔写真（ぼやけた写真、左側3分の1の写真、小さい写真、の計3種類）を用意して、被験者に顔の魅力を評価してもらう実験をしました。

その結果、不完全に加工した3種類の顔写真の方が、オリジナルの顔写真よりも魅力的だと評価されたようです。

ただし、これらの加工写真では、シワやニキビといったマイナスの特徴が隠されたために魅力的だと評価された可能性もあるため、追加でさらに次のような確認実験が行われました。

ランダムにピクセルを取り除いた加工写真と、顔半分の加工写真を用意することで、人為的な要因で特定のマイナスの特徴（シワなど）が隠れてしまうことがないような条件を作りました。

実験の結果、これら2種類の加工写真も、オリジナルの写真より魅力的だと評価されたようです。

つまり、情報の不完全な顔写真の方が、元の顔写真よりも魅力的と評価される結果となりました。

他人の顔の不完全な情報を補うときには、ポジティブなバイアスが生じる

↑不完全に加工した顔写真では、魅力の評価にポジティブなバイアスが生じた。

つまり、他人の顔の魅力について不完全な情報しか得られない場合には、良い方向に推量する傾向があるようです。

ちなみに、ヒトの顔写真の代わりに、イヌの顔や、花、風景の写真で美しさを評価してもらった場合には、このようなポジティブなバイアスは見られなかったとのことです。

また、評価を行う人が男性の場合の方が、バイアスは強かったようです。

管理人チャールズの感想

不完全な情報を補う際の認知バイアスに関する興味深い研究でした。

女性の場合、化粧をせずにすっぴんで外出する際などにもマスクをつけることがあるようですが、本研究の結果から単純に推測するなら、女性の顔の魅力はマスクをつけることで高まるような気がします。

しかし、ある日本の研究によれば、マスクをつけることで、不健康な印象がもたらされたり、もともと美しい女性では逆に魅力が損なわれたりする可能性もあるそうです。（Miyazaki & Kawahara, 2016)

一方で、怖い都市伝説として知られる「口裂け女」はマスクをつけて魅力を高めていることは明らかですし、顔を隠すマスクの使い方は、状況次第でプラスにもマイナスにもなるのかもしれませんね。

主要参考文献・出典（Creative Commons）Orghian, D., Hidalgo, C.A. Humans judge faces in incomplete photographs as physically more attractive. Sci Rep 10, 110 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-019-56437-4

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心理学の面白い研究論文まとめ

チャールズ（管理人） — Thu, 26 Mar 2020 21:29:02 +0000

当サイト「ダーウィン・ジャーナル」では、ブログ形式でさまざまな最新研究論文や科学ニュースを簡単にわかりやすく紹介しています。

このページでは、心理学や人間の感情・行動などについて管理人が面白いと感じた最近の研究をまとめました。今後も新しい論文を追加していく予定です！

⇒ 心理学に関連する記事一覧はこちら（新着順）

⇒「人間行動・心理学」カテゴリーの記事一覧はこちら（新着順）

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心理学の面白い本

管理人が多少とも読んだことがある中で、面白かった記憶のある心理学に関わる本を紹介します。（Amazonへのアフィリエイトリンクを含んでいます）

★『影響力の武器』なぜ、人は動かされるのか（R.B.チャルディーニ著）

おそらくビジネスの現場で生かせる心理学の本で、マーケティングなど仕事で成果を出すために使える気がします。読み物としても面白い話が盛りだくさんでしたが、悪用されると怖いです。

⇒ 影響力の武器 : なぜ、人は動かされるのか

★予想どおりに不合理: 行動経済学が明かす「あなたがそれを選ぶわけ」（D.アリエリー著）

行動経済学というタイトルですが、心理学にも関わる内容だったと思います。この本もビジネスに応用できるとともに、日常生活の身近な例なども多く挙げられていました。

⇒ 予想どおりに不合理: 行動経済学が明かす「あなたがそれを選ぶわけ」

★ Evolutionary Psychology: The New Science of the Mind（David Buss著）

進化心理学の専門書・教科書です。本格的にこの分野を学びたい人にはいいのかもしれません。

⇒ Evolutionary Psychology: The New Science of the Mind

※このページは新しい情報を追加するなどして随時更新する予定です。

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ヒトの頭蓋骨で「黄金比」を発見？【最新研究】

チャールズ（管理人） — Thu, 10 Oct 2019 04:33:18 +0000

美しい比率といわれる「黄金比」は、植物の葉の配列など自然界でさまざまな例が見られるようです。

今回、学術誌「Journal of Craniofacial Surgery」に2019年9月に掲載されたRafael J. Tamargo氏らの論文では、人間の頭蓋骨でも黄金比のような関係が見つかったと発表されています。

黄金比とは？

↑葉の配列が螺旋（らせん）状になる植物の例（credit: Max Ronnersjö[CC]）

黄金比（英語：golden ratio）とは、次の関係を満たす比のことです。

（大ざっぱに一桁の整数比で近似すると８：５くらいになります）

簡単に言うと、ある線を長い方と短い方に分割するとき、

長：短の比（a : b）が、線全体：長い方の比（a+b : a）と同じになるように分けた比のことです。

古くから芸術家や科学者を魅了してきた比率のようです。

黄金比（a/bの値）はギリシャ文字Φ（ファイ）で表され、その値は1.618033…と無限に続くようです。

黄金比の歴史

黄金比の発見は、古代ギリシャにまでさかのぼれるようです。

黄金比の発見者としては

・無理数を見つけたとも言われるピタゴラス学派のヒッパソス

・パルテノン神殿のアテナ・パルテノス像を作ったといわれる彫刻家ペイディアス（フェイディアス）

などが候補として挙げられているようです。

また、「幾何学の父」と呼ばれるユークリッドも黄金比に触れています。

黄金比はレオナルド・ダ・ヴィンチの絵に使われていた？

↑パチョーリの著作「神聖比例論」の中で描かれているヒトの顔

ルネサンス時代には、イタリアの数学者パチョーリが黄金比に関する著作「神聖比例論」を残していますが、この本ではレオナルド・ダ・ヴィンチが挿絵を提供したようです。

そのこともあってか、ダ・ヴィンチが自分の絵画に黄金比を応用していたと考える人も少なくないようです。

黄金比について数学的に解説した動画

参考動画｜グリネル大学の数学教授Marc Chamberland氏による黄金比の概要と数学・数式についての解説。ダ・ヴィンチのモナリザやダリの絵画にも軽く触れています。（難易度高め、英語のみ）

参考動画｜TED：フィボナッチ数列についての解説。黄金比との関連にも触れています（日本語字幕あり）

フィボナッチ数列とは１、１、２、３、５、８、１３、２１、３４、５５・・・と第3項以降が直前の2つの項の和になっている数列で、隣り合う項の比は黄金比に収束するようです。

数学で自然界を説明できる？

黄金比は、螺旋（らせん）と関連している

↑縦横の辺の長さが黄金比でできた長方形は、黄金長方形と呼ばれるようです。

↑黄金長方形から正方形を取り出した残りも黄金長方形になり、この操作は無限に続けることができます。↑このようにして、黄金螺旋という対数螺旋の一種を近似的に導き出すことができるようです。

　↑オウムガイの殻の断面（クレジット：Chris 73[CC]）

このようにオウムガイの殻は黄金螺旋に一見似ているため、黄金比の例として引き合いに出されることが多いようです。

しかし、実際に計測した結果に基づいて、オウムガイは対数螺旋ではあるものの黄金螺旋ではないと批判する論文も出ています。

植物に見られる「らせん」とフィボナッチ数・黄金角との関係

円周を黄金比で分割（黄金分割）して得られた角度を黄金角と呼びます。

黄金角は約137.5度で、植物の葉序（葉の配列）などにとって重要だとの指摘があるようです。

参考動画（パート1）｜松かさ（まつぼっくり）・パイナップル・花びらなど植物に見られるらせん状構造について、フィボナッチ数との関連から考察しています（日本語字幕あり）

参考動画（パート２）｜パート２では黄金角を含めて考察しています（日本語字幕あり）

黄金比のその他の例

↑魅力的とされる顔のさまざまな比率が黄金比と関連していると指摘した研究もある（Jovana Milutinovic氏らの論文[CC]より引用）

植物の葉序以外にも、黄金比が関わっている可能性のある私たちの身の回りの具体例として、心臓の生理・解剖学的特徴や、歩行のメカニズム、顔の美的特徴などが報告されているようです。

さらには、原子物理学、細胞の形・成長・配置、赤血球の構造、ヒトゲノムにおけるヌクレオチドの頻度などにおいても、黄金比の存在が指摘されているようです。

ヒトの頭蓋骨で黄金比を発見？

今回、Rafael J. Tamargo氏らの研究では、ヒトとその他6種の哺乳類の頭蓋骨を調べた結果、ヒトの頭蓋骨で黄金比に近い比率を発見したようです。ヒト以外の哺乳類では黄金比から離れた値が計測されたようです。

↑本研究の結果（Rafael J. Tamargo氏らの論文[CC]より引用）

脳の複雑化、大脳のサイズの増大といった人間の進化に関連して、黄金比が何らかの意味を持っている可能性がある、と論文の著者らは考えているようです。

管理人チャールズの感想

黄金比に関わる興味深い研究でした。

今回、記事にしておきながら申し訳ないのですが、黄金螺旋・黄金角・フィボナッチ数の関係がいまいち理解できておらず、正直いまだに混乱しています。詳しい方がおられましたら、わかりやすく教えて頂けると幸いです（笑）

また、本研究については、どういう基準で哺乳類を選んで順番に並べているのかがよくわからないのと、黄金比の1.618…という値からそれなりにずれているように見えることから、正直、ちょっとこじつけと思われないこともない・・・というのが率直な感想です。

多くの俗説・都市伝説を含めて、自然界の現象や身の回りのもの・芸術などについて黄金比で単純に説明しようとする試みについては、様々な批判もあるようで、研究者の間でも議論が行われているみたいですね。

いずれにしても、黄金比についての今後のさらなる研究が楽しみです。

参考文献・出典論文Rafael J. Tamargo, Jonathan A. Pindrik. Mammalian Skull Dimensions and the Golden Ratio (Φ). Journal of Craniofacial Surgery, 2019; 30 (6): 1750 DOI: 10.1097/SCS.0000000000005610

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ディープフェイクとは？偽動画の例や仕組み・作り方・危険性などをまとめて紹介

チャールズ（管理人） — Tue, 02 Jul 2019 02:31:19 +0000

人工知能によって本物そっくりの偽動画などを捏造できる「ディープフェイク」という技術が注目されており、悪用などの懸念が広がっているようです。ここでは有名なフェイク動画の例や、仕組み・作り方・対策などについて簡単にまとめて紹介します。

ディープフェイクの実例

参考動画：BuzzFeedVideo｜有名なディープフェイク動画の例。”President Trump is a total and complete dipshit.”（トランプ大統領は完全なアホ）などと発言するオバマ元大統領。

この偽動画を作成したのはコメディアンのJordan Peele氏（画面右に登場）とのこと。フェイク動画の将来の危険性について警告しています。

ディープフェイクとは？

Wikipediaによれば、「ディープフェイク（deep fake）」とは、人工知能の重要技術である「ディープラーニング（deep learning）」と英語で捏造・にせものを意味する「フェイク（fake）」から作られた造語、とのことです。

人工知能によって、本人が実際には話していないことを話させたり、人物の顔を巧妙に入れ替えたりして、本物と見分けがつかないような偽動画などを作ることができる技術のようです。

Fecabookの創業者ザッカーバーグ氏が、データ支配について語る

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‘Imagine this…’ (2019) Mark Zuckerberg reveals the truth about Facebook and who really owns the future… see more @sheffdocfest VDR technology by @cannyai #spectreknows #privacy #democracy #surveillancecapitalism #dataism #deepfake #deepfakes #contemporaryartwork #digitalart #generativeart #newmediaart #codeart #markzuckerberg #artivism #contemporaryart

Bill Postersさん(@bill_posters_uk)がシェアした投稿 – 2019年 6月月7日午前7時15分PDT

参考動画：有名なディープフェイク動画の別な例。

FacebookのCEOマーク・ザッカーバーグ氏が、”Imagine this for a second: One man, with total control of billions of people’s stolen data, all their secrets, their lives, their futures.”（ちょっと想像してみてください。一人の男が、盗んだデータで何億人ものあらゆる秘密、生活、将来を完全に支配している様子を。）などと発言しているフェイク動画です。

しゃべるモナリザ？たった1枚の画像からディープフェイク動画を作成

参考動画｜The Telegraph：従来、人物が話をしているディープフェイク動画の作成には、機械学習のために大量の画像のデータセットが必要だったようです。しかし、サムスン社(Samsung）は、モナリザのような歴史的絵画を含めて、たった1枚の画像からでもフェイク動画を作れる技術を論文で発表しています。

今や、誰もが一流ダンサーになれる！

参考動画｜Caroline Chan：カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、ある人の体の動きを、別な人に移し変える技術を論文で発表しています。

ディープフェイクの仕組み

参考動画｜TED：ディープフェイク動画の概要についての簡単な解説（日本語字幕あり）

参考動画｜Egor Zakharov氏：上で紹介したモナリザのフェイク映像を作る技術について、論文の著者が解説した動画。

元の人物の顔の特徴（眉毛、目、鼻、口、顎）を抽出して、新しい人物の顔に対応させることによって表情をコピーしているようですね。人物の顔写真は多ければ多いほど精度は高くなるようですが、1枚だけからでもフェイク動画を作ることができるようです。

参考動画｜Christian Theobalt氏：別な論文の著者による、フェイク動画作成技術の解説。こちらの手法では、顔の表情だけではなく、顔全体の立体的な位置、視線の方向、まばたきなども別な人物の顔へ移行しているようです。

素人でもディープフェイクが作成できる！？

誰でも簡単にディープフェイクを自作できるサイト・ソフトやスマホアプリがすでに誕生しています。

Deepfakes Web β（オンラインディープフェイク動画作成サービス）

参考動画：ディープフェイクス・ウェブ｜ディープフェイク動画を誰でも簡単に作成できるサイトの例。フェイク動画の作成手順が解説されています。

⇒　Deepfakes web βの公式ページ

FakeApp（ディープフェイク動画を作成できるアプリケーション）

参考動画｜tech 4tress：ディープフェイク動画を作成できるフリーソフトツールとして有名な「FakeApp」のダウンロード・インストール方法や使い方などが解説されています。

中国のスマホアプリ「ZAO」

中国ではZAOという無料アプリが登場して、たった1枚の画像からわずか数秒で誰でも簡単に映画の主人公と顔を交換できるようになったようです↓

世界まるみえテレビでも紹介！iOSアプリ「Xpression」

参考動画｜EmbodyMe：iOS用アプリ「Xpression」バーチャル乗っ取りフェイス

日本国内でも、スマホでフェイク動画を作れるiPhoneの無料アプリが登場しています。誰かの顔を乗っ取って遊べるツールとして紹介されていますね。Xpression公式サイトによれば、Android用のアプリももうすぐ登場する予定のようです。

Androidでも使える！スマホ顔交換アプリ「Doublicat」

参考動画｜RefaceAI：顔を入れ替えられるスマホアプリ「Doublicat」

こちらは英語ですが、Android / iOS ともに使えるフェイススワップ・アプリで、有名人などに自分の顔をはめ込んだGIF画像をスマホで作成できるようです。

⇒ Doublicatの公式サイト

「フェイクポルノ」の脅威

他にも例えば、服を着た女性の写真をワンクリックで裸にしてしまう”Deep nude”（ディープヌード）というアプリが公開されたとMotherboardは報じていますが、まもなく、リベンジポルノなどの潜在的な危険性から、公開が停止されたようです。（以下のtwitter投稿参照）

The DeepNude app shows what deepfakes were always about: claiming ownership over women’s bodies. https://t.co/DUBt4VWBR4

— VICE (@VICE) 2019年6月26日

他にも、スマホなどで簡単にフェイク動画や画像を作れるアプリがどんどん出てくるのも、もはや時間の問題といえそうです。

素人でも簡単に画像や動画を捏造できる環境ができつつあるため、芸能人・女優やアイドルの顔をコラージュしたアダルトビデオ（AV）やポルノ動画（=フェイクポルノ）もすでに現れており、海外のみならず日本国内でも問題が顕在化し始めているようです。

有名人だけでなく、どんな人でも被害者になりうるため、非常に怖い脅威となりつつあります。

このように偽動画などを簡単に作れるようになることで、有名な政治家のフェイク動画が選挙結果に影響を及ぼしたり、捏造動画が新たないじめの手段に使われたりと、様々な可能性が懸念されています。

ディープフェイクを見破る方法や対策など

参考動画｜東京新聞：フェイク動画を見破る人工知能AIについての報道。

ディープフェイクのアルゴリズムによる巧妙な偽動画は、すでに人間の目では本物と見分けることは難しくなりつつあるため、AIによってディープフェイクを見破る技術の研究が進んでいるようです。

ただ、偽造技術の方も日々進歩しているため、結局いたちごっこになってしまうのでは？と個人的には危惧しています。

他にも、たとえば透かしを入れる方法などが検討されているようですね。

法律の整備などもこれから急速に進んでいくでしょう。

（関連記事）

⇒ディープフェイクによるリベンジポルノも違法に–米バージニア州

⇒カリフォルニア州、政治やポルノのディープフェイクを法律で規制へ

フェイクポルノで日本初の逮捕者

フェイクポルノによる名誉棄損及び著作権法違反の疑いでついに逮捕者が出たようです。

いずれにしても、インターネット上では、自分が目にしているものが本物かどうか判断できない時代がすでに到来しつつあるようです。どんな情報も鵜呑みにせず、各自が総合的に判断していく能力が今まで以上に求められることになりそうですね。

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人間も顔負け？世界最小のマレーグマは仲間の顔の表情をマネできる事が判明ー最新研究

チャールズ（管理人） — Mon, 25 Mar 2019 20:11:22 +0000

顔の表情を真似する事は、人間やゴリラだけの特権ではなかったようだ。英科学誌「サイエンティフィック・リポーツ」に2019年3月に掲載されたDerry Taylor氏らの研究によると、世界で最も小さいクマ「マレーグマ」は、仲間の顔の表情を正確に真似できることがわかったという。

アイキャッチ画像クレジット：Kabacchi [CC]

世界最小！マレーグマとは？

マレーグマはクマの仲間では最も小さく、体長は100～150cm程度で、国際自然保護連合（IUCN）によって絶滅危惧II類（VU）に分類されている。マレーグマは野外で見つけにくいため、その生態はよくわかっていないが、熱帯雨林に生息し、雑食性であることは知られている。過去のある研究によれば、マレーグマは、繁殖行動以外には、めったに社会的な交流は行わないとされ、主に単独行動のライフスタイルをとっていると考えられる。

注目すべき特徴として、母親が２頭の子供を同時に育てることがよくあるという。子供は生まれて3か月は母親からの十分な保護・世話を必要とし、その間に母親とよく交流するようだ。

参考動画 | Inside Edition　イングランドの動物園にて、12週のマレーグマの赤ちゃん（英語のみ）

雪の日のマーネちゃん♪その① 1/14 #マレーグマ #マーネ #東山動植物園 pic.twitter.com/wiRhShQqD7

— ぺっこ (@tomotomotomomo) 2017年1月14日

参考動画：東山動植物園のマレーグマ

人間とゴリラ以外で初！顔の表情を正確にマネする動物

人間は、他個体の表情を模倣することが最も得意な動物だ。他には、たとえばオラウータンやイヌも顔の表情を模倣することが知られているが、人間と同じくらい正確に顔の表情を真似できる動物は、これまでゴリラしか報告されていなかった。

今回、Derry Taylor氏らの研究では、マレーシア・ボルネオの保護施設のマレーグマ22頭の行動をビデオ録画して、遊んでいるときの顔の表情やそのタイミングなどを分析した。

参考動画｜Polish Dr Dolittle　かわいらしく遊ぶマレーグマ

参考動画 | Science Magazine：本研究の概要を解説した動画（英語のみ）

本研究で、マレーグマは口を開ける表情を見せたが、その表情は次の2種類に区別できた。

①上あごの門歯が見えるくらい上唇を上げて口を開ける

②上あごの門歯は見えない程度に口を開ける

★マレーグマたちがこの表情をみせるのは、遊び相手とお互いの顔が向き合っているときの方が多かった。

★口を開ける表情は、遊び相手が口を開ける表情を見せた直後に示されることが多かった。

★遊び相手が示す2種類の顔の表情へ反応するときは、同じ種類の表情をみせることが多かった。

このような結果から、マレーグマは遊び相手の顔の表情を正確に真似できることが示唆された。

マレーグマは主に単独で生活をしていると考えられるため、人間のように複雑な社会環境がなくても、顔の表情を生かした複雑なコミュニケーションは発達しうることがわかった。

主要参考文献・出典情報（Creative Commons）

Taylor, D., Hartmann, D., Dezecache, G. et al. Facial Complexity in Sun Bears: Exact Facial Mimicry and Social Sensitivity. Sci Rep 9, 4961 (2019). https://doi.org/10.1038/s41598-019-39932-6

管理人チャールズの感想

クマが顔の表情を繊細に（？）利用してコミュニケーションをとっているらしいという、面白い研究でした。しかし、口を開ける表情によって、いったい何を伝えようとしているのかは、まだ全く不明のようです。

その可愛らしさのため、特にマレーグマの赤ちゃんはペットしての需要があるようですが、残念ながら、違法なペット取引やそれに伴う母親の殺害なども起きているようです。マレーグマは絶滅危惧種ですので、保護団体のリンクもいくつか一応ご紹介しておきます↓

Survival of the Sun Bears

Sabah, Malaysia, one of the most biologically diverse regions in the world, is home to many endangered and endemic species that are currently threatened with ex...

Sun Bear Outreach - Helping the Sun Bears

⇒　オランウータンはヒトの声をマネできる事が判明！【動画】最新動物行動研究

⇒　【動画】チンパンジーはカメを叩き割って食べることが判明ー最新研究

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あなたの顔に一瞬現れる「微表情」からAIが本音の感情を読み取る！？ー最新心理学研究

チャールズ（管理人） — Thu, 28 Feb 2019 22:11:08 +0000

顔の「微表情」とは、無意識のうちに本音の感情がかすかに一瞬現れるもので、怒りや喜び・悲しみなどの感情が読み取れるという。この微表情を人工知能で自動分析しようとする試みが、近年注目されている。セキュリティ分野や臨床診断、法廷での科学捜査など様々な応用が期待される一方で、AIによってあなたの感情さえも監視される社会が、もうすぐそこまで来ているのかもしれない。2018年10月に学術誌「applied sciences」に掲載されたYue Zhao氏らの論文では、顔の微表情を機械学習により自動で認識する新たなフレームワークが提案されている。

（アイキャッチ画像クレジット：Yue Zhao et al. Necessary Morphological Patches Extraction for Automatic Micro-Expression Recognition [CC]）

顔の「微表情」（micro-expression）とは？

微表情をとらえた画像。数字の単位はミリ秒。画像クレジット：Wen-Jing Yan et al. CASME II: An Improved Spontaneous Micro-Expression Database and the Baseline Evaluation [CC] より引用

微表情とは、とても短い時間（たいてい、0.04～0.2秒）、無意識のうちに、かすかに生じる顔の表情で、本当の感情（本音）を隠そうとするときに現れると考えられている。

微表情研究の第一人者といわれる心理学者ポール・エクマン（Paul Ekman）氏のサイトでは、普通の表情と微表情の違いを次のように比較して説明している。

普通の表情（macro-expression）	微表情（micro-expression）
見ると明らかにわかる、いわゆる表情	しばしば見逃されるか、間違って解釈される
0.5～4秒続く	0.5秒以下しか続かない
話している内容やトーンと表情が一致	隠された感情が無意識に表れる

微表情は非常に短い時間で消えてしまい、しかもわずかな動きしかないため、特別な訓練を受けた人であっても、肉眼で認識することはなかなか難しいようだ。

万国共通の感情は6つある？

顔の表情と感情の関係については、進化論で有名なダーウィンも考察している。近年では、例えばポール・エクマン氏は実験で、西欧圏と非西欧圏の人がどちらも共通に顔の表情から、①怒り　②恐れ　③嫌悪　④驚き　⑤喜び　⑥悲しみ　の6つの感情を認識できることを示したという。

微表情の動画から、感情を分析してみる

参考動画：MICRO EXPRESSIONS in 4K – LIE TO ME Style Analysis （Patryk Wezowski）（英語のみ）：Patryk Wezowski氏による、微表情の分析。７つの動画の微表情とその感情について解説している。

VideoⅠ（1:04～）怒りと驚き　VideoⅡ（2:40～）怒りと驚き　VideoⅢ（4:21～）怒りと恐れVideoⅣ（6:09～）軽蔑と喜び　VideoⅤ（7:30～）軽蔑と悲しみ　VideoⅥ（9:32～）嫌悪と悲しみ　VideoⅦ（11:44～）怒りと嫌悪と驚き

微表情で嘘が見破れる？

参考動画：FOX TVシリーズ『Lie to me　嘘の瞬間』予告編（FoxTVdrama）（日本語あり）：

心理学者ポール・エクマンを主人公のモデルとしたと言われる、微表情をテーマとしたサスペンスドラマの予告編（※フィクションです）。微表情は意識的に隠すことができないと言われており、このドラマのように、嘘を見破るツールとしての応用研究も実際に行われている。

人工知能による微表情の自動分析

Yue Zhao氏らが示したフレームワークの模式図（Yue Zhao et al. Necessary Morphological Patches Extraction for Automatic Micro-Expression Recognition [CC]の図を引用）

近年、コンピュータ能力や画像・動画処理技術が進歩したことで、微表情を機械学習によって自動認識・分析する試みが注目を集めている。

顔認識テクノロジーの進歩

参考動画：”Facial recognition technology will change the way we live” （The Economist）（英語のみ）

顔認識テクノロジーが私たちの生活をどのように変えるかについての解説動画。顔認証テクノロジーは、パスワードとしてiPhoneのロック解除や銀行のアカウント認証に使われたり、日常的な購買プロセスや監視システムのために使われるのみならず、その人の性的指向（ストレートかゲイか、など）や遺伝性疾患を明らかにすることさえ可能だという。

The Guadian紙： New AI can guess whether you’re gay or straight from a photograph

顔画像から性的指向を判別するスタンフォード大学の研究：Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images

顔から遺伝子疾患を判別する人工知能「DeepGestalt」の論文：Identifying facial phenotypes of genetic disorders using deep learning

顔認識テクノロジーによる監視社会・中国の現状

参考動画： China: “the world’s biggest camera surveillance network” （BBC News）（英語のみ）

中国ではすでに、人工知能を利用した多数のカメラが街中に広く設置されており、顔の自動認識や年齢・民族・性別の推定などを行うことができる。プライバシーのあり方について、私たちは根本的な見直しを迫られているのかもしれない。

コンピュータによる微表情の自動分析によって、セキュリティ分野やうつ病などの臨床診断、科学捜査など様々な応用が期待される一方で、AIが私たちの感情さえ監視する社会の到来も近いと言えるかもしれない。

主要参考文献・出典論文

Yue Zhao et al. Necessary Morphological Patches Extraction for Automatic Micro-Expression Recognition Appl. Sci. 2018, 8(10), 1811; https://doi.org/10.3390/app8101811

Oh Y-H, See J, Le Ngo AC, Phan RC-W and Baskaran VM (2018) A Survey of Automatic Facial Micro-Expression Analysis: Databases, Methods, and Challenges. Front. Psychol. 9:1128. doi: 10.3389/fpsyg.2018.01128

Paul Ekman Group “Micro Expressions” https://www.paulekman.com/resources/micro-expressions/

管理人チャールズの感想

本音の感情が顔に無意識に表れるという「微表情」についての興味深い記事でした。純粋な心理学研究の域を超えて、社会への応用がすでに始まっているようですね。近年のテクノロジーの目覚ましい進展には本当に驚かされます。どんな技術もそうだと思いますが、使い方次第で、有用な道具にも、恐ろしい凶器にもなり得るんだろうな、と改めて強く感じました。

人工知能や監視社会、顔などに関連するテーマは以下の記事でもご紹介しています。

女性が若く見える顔の特徴・共通点が判明！最新心理学研究

脳で機械を直接操作するBMIで将来「心のプライバシー」が問題に？最新動画集

人工知能AIが脳を解読して、心の中のイメージの画像化に成功

顔写真からあなたの政治的指向がばれる？顔認識AI技術の現状

あなたがリベラルか保守（左か右か）かはすでにAIが顔写真から判定できるようです。思想の自由や心のプライバシーといった基本的人権について、真剣に議論を始めなければならない段階にすでに来ています。英科学誌「サイエンティフィックリポーツ」で20...

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化粧の科学ー女性の顔の魅力を高める鍵はコントラストと対称性！？最新心理学研究

チャールズ（管理人） — Wed, 16 Jan 2019 02:37:42 +0000

目の上側の化粧は顔の魅力を高めるのに、目の下側の化粧は顔の魅力をそこねるー最新の心理学研究で面白い結果が明らかになった。心理学論文誌「フロンティアーズ・イン・サイコロジー」に2018年12月に掲載されたA.C. Killian氏らの研究では、化粧が顔の魅力にどのように影響するかが実験で調べられた。彼らが注目したのは、目や口などのコントラストの変化と、顔の対称性の変化だ。

対称性は顔の魅力と関係している！？

左がオリジナルの写真、中央が顔左半分を完全に左右対称にした画像、右は顔右半分を完全に左右対称にした画像。人の顔は完全には左右対称ではない。（Killian氏らの論文から引用）

何が顔の魅力を高めるのか？についてはこれまで様々な研究がなされてきた。心理学者たちは長年、対称性と顔の魅力の関係について調べてきた。顔や体の対称性が配偶者選択において好まれることを示す研究がすでにある（Rhodes, 2006）。対称性が好まれる理由の説明としては例えば、対称性が健康の指標になっているという説や、あるいは視覚システムの単なる副産物に過ぎないという説などがある。

そのため、もしかしたら化粧というのは、顔の対称性を高めることによって顔の魅力を高めているのかもしれない。この仮説を確かめるために、本実験が行われた。

顔の魅力を高めるもう1つの鍵：コントラスト

顔の魅力についてもう1つの重要な要因はコントラストだ。目と口の部分のコントラストを増すことによって、より女性らしく認識されるようになるとの研究報告がある。また、Jones氏らの研究によれば、女性ではまゆげのコントラストが男性より弱いが、逆に目の部分のコントラストは女性の方が男性よりはっきりしているという。さらに、こうした男女の目のコントラストの差は、女性が目に化粧をすることでより強調されている可能性が示唆されている。（Jones et al. ,2015*）

*Cosmetics Alter Biologically-Based Factors of Beauty: Evidence from Facial Contrast A.L.Jones et al. Evbolutionary Psychology https://doi.org/10.1177/147470491501300113

目や眉毛部分のコントラストには、男女で差がある。（Jones et al. ,2015より引用）

※顔のコントラストと見た目の年齢の関係については以下の記事で取り上げています。

関連記事 ⇒ 女性が若く見える顔の特徴・共通点が判明！最新心理学研究

本実験の概要

実験で用いた4種類の画像の例　左上：すっぴん（化粧なし）　右上：目の上のみ化粧　左下：目の下のみ化粧　右下：口のみ化粧　（Killian氏らの論文から引用）

被験者30人の化粧前後の顔の対称性を計測した。化粧は次のいずれかの部位にのみ行われた。

・目の上

・目の下

・口

化粧によって該当部位のコントラストが増すことが確かめられた。色の影響を排除して化粧によるコントラストの影響だけを調べるために、白黒の画像が使われた。34人の評価者が、30人の化粧あり/なし画像計60枚を見てその魅力を点数で評価した。

実験の結果は・・・

・目の上の化粧によって顔の魅力は高まったが、対称性には有意な変化が見られなかった。

・目の下の化粧によって顔の魅力は低下した。対称性も有意に低下していた。

・口の化粧では、顔の魅力にも対称性にも有意な変化は見られなかった。

本実験での結論！

・化粧が顔の魅力を高めるメカニズムとしては、対称性以外の別な要因があるようだ。

・目の上の化粧については例えば、まつ毛が長く見える・目が大きく見えるといったことが魅力を高めている可能性がある。

・目の下が暗くなることは、不健康な印象を与えるかもしれない。

・口の化粧については色が重要なのかもしれないし、あるいはそれほど顔の魅力を高めないのかもしれない。

・コントラストを高めることによる化粧の作用は、顔の部位によって様々に異なることがわかった。

管理人チャールズの感想

ひとまずのところ、化粧と顔の対称性の間には直接の関係が見つけられなかったようですが、顔の魅力についての興味深い研究でした。ただ、目の下だけの化粧というのはどこまで一般性があるのかな・・・・と正直ちょっと疑問に思いました（笑）。余談ですが、念のため肌や体の健康を気にされる方は、化粧品に含まれる化学物質などのリスクについても注意を払っておかれることをおすすめします。

主要参考文献・出典情報（Creative Commons）Killian AC, Mitra S and Peissig JJ (2018) The Role of Regional Contrast Changes and Asymmetry in Facial Attractiveness Related to Cosmetic Use. Front. Psychol. 9:2448.　https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.02448

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女性が若く見える顔の特徴・共通点が判明！最新心理学研究

チャールズ（管理人） — Wed, 01 Nov 2017 03:15:38 +0000

若く見られるにはどうしたらいいだろう？鍵は、あなたの眉毛や目や口かもしれない。

心理学論文誌「フロンティアーズ・イン・サイコロジー」に先月掲載されたAurélie Porcheron氏らの研究によると、顔のパーツが周囲から際立っていると若くみえるようだ。

若い女性と年配女性の顔はどう違う？

Aurélie Porcheron氏らの論文より

顔のコントラスト

Aurélie Porcheron氏らの研究では、年をとると、基本的に顔のコントラスト（目や眉毛や口と、その周りの皮膚との色や明るさの違い）が小さくなることがわかった。

つまり、年をとると眉毛や目・口が目立たなくなるようだ。

どっちが若く見える？合成写真で実験

左の方が顔のコントラストが大きい（Aurélie Porcheron氏らの論文より）

Aurélie Porcheron氏らの研究では、白人・アジア人・ラテンアメリカ人・アフリカ人女性の顔のコントラストを変えた合成写真を使い、どちらが若くみえるか実験をした。

実験の結果、顔のコントラストの大きい写真の方が、約80%の確率で若いと判定された。

つまりどの人種でも、顔のコントラストが年齢を判断する手がかりになることがわかった。

今回の研究によって、顔のコントラストを高める化粧は女性を若く見せるのに役立つことが科学的にも支持されることになった。

主要参考文献・出典情報（Creative Commons）

Porcheron A, Mauger E, Soppelsa F, Liu Y, Ge L, Pascalis O, Russell R and Morizot F (2017) Facial Contrast Is a Cross-Cultural Cue for Perceiving Age. Front. Psychol. 8:1208. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2017.01208/full

管理人チャールズの感想

顔のコントラストが年齢の印象に影響していたとは、意外でした。若返りメイクの参考になるかもしれませんね。

ヒトの顔や外見からは、無意識のうちに色々と判断しているのかも知れません。しかし・・・そうは言ってもやはり見た目だけでなく、心も若々しくありたいものですね！

顔や化粧に関わるテーマは、以下の記事でも取り上げています。

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モナリザの微笑は喜び？悲しみ？名画の魅力の秘密、最新研究が分析！

チャールズ（管理人） — Wed, 14 Jun 2017 15:26:51 +0000

世界的に有名なレオナルド・ダ・ヴィンチ作の絵画「モナリザ」。「モナリザ」の大きな魅力と言えば、その表情の曖昧さだ。微笑んでいる彼女は喜んでいるのだろうか？それとも悲しんでいる？

今回、ネイチャーの姉妹誌「サイエンティフィック・リポーツ」に掲載されたEmanuela Liaci氏らの研究によって、基本的にモナリザは喜んでいると認識されることがわかった。

ヒトの認識は意外とあいまい！？

ヒトの認識は意外と曖昧だ。1つの同じモノを見ているのに、複数の解釈ができる場合がある。

例えば・・・

◆ネッカーの立方体

Author: BenFrantzDale

次の2通りの解釈ができる。

◆ルビンの壺

壺にも、向かい合った顔にも見える。

◆ボーリングの妻と義母

どちらの絵も、若い女性と老婆の2通りの見方ができる。

では、モナリザの一番の魅力であるあいまいな表情は、どのように解釈できるだろうか？

モナリザの口を修正して曖昧さを科学的に測定

嬉しそうな顔から悲しそうな顔まで9段階作成

Emanuela Liaci氏らの論文の図を改変

Emanuela Liaci氏らの研究では、心理物理学の手法を用いて、「喜び – 悲しみ」軸でモナリザの表情の曖昧さを科学的に測定した。

モナリザの表情を曖昧にしている鍵は口の部分だ。そこでこの研究では、原画の白黒コピーを使い口角を上げ下げする修正を施して、原画よりも嬉しそうな顔と悲しそうな顔をそれぞれ4枚ずつ計8枚作った。

12人の被験者が喜び・悲しみを判定

これに原画を含めた計9枚の画像を、12人の被験者にランダムな順番で30回見てもらい、喜び・悲しみの判定を下してもらった。また、判定までにかかった時間や、自分の判定にどれだけ自信があるかも数字として記録された。

もう一つ別な実験条件では、原画を一番嬉しそうな顔として、原画よりも悲しい顔を8枚作って、計9枚を被験者に見せ、同様に喜び・悲しみの判定などをしてもらった。

モナリザの微笑みは、ほぼ常に「喜び」だった！

実験の結果をまとめると・・・

・どちらの実験条件でも、ダヴィンチの原画は、ほぼ100%喜びと判定された。

・最も曖昧な表情は、原画よりもっと口角を下げた画像だった。

・最も悲しい顔と最も喜んだ顔はどちらもほぼ100%の確率で正しく判定されたが、最も喜んだ顔の方が、判定のスピードが速く、被験者が自分の判定により強い自信を持っていた。

・全く同じ顔の表情でも、実験条件によって、被験者の喜び・悲しみの判定が変化した。

モナリザの微笑みは昔から謎めいたものとして議論されてきたが、本研究によって初めて、基本的に喜びと認識されることがわかった。

また、感情の認識というのは必ずしも絶対的なものではなく、文脈によって変化する相対的なものであることが示唆された。

管理人チャールズの感想

喜んだ顔の方が悲しい顔よりも早くかつ自信を持って判定されたというのは面白いですね。しかし実験の被験者数が12名というのは、ちょっと少なすぎるように思います。個人差もあるのではないでしょうか。

自分の場合はむしろ、他人のネガティブな表情の方により敏感に反応してしまう傾向がある気がします。改めてこのモナリザを眺めてみても、自分はやはり喜びと断定できそうにはないです。眉毛もなくて怖いですし・・・

主要参考文献・出典情報（Creative Commons）Liaci, E., Fischer, A., Heinrichs, M. et al. Mona Lisa is always happy – and only sometimes sad. Sci Rep 7, 43511 (2017). https://doi.org/10.1038/srep43511（画像中の日本語などは記事作成者が追加）

※2019年1月31日追記：モナリザの魅力の謎は、やはりまだ解決していない！？

モナリザを見るとき、絵からの距離（近くで見るか、遠くから見るか）によって表情が違ってみえることを研究した論文がすでにあったようです。空間周波数の関係で、モナリザは遠くから見るほど喜んでみえるようです。ダヴィンチがこの曖昧さを生み出す効果を狙って絵を描いたかどうかは不明ですが、モナリザの微笑みの秘密はまだまだ奥が深そうですね。

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