ruua

Технология распознавания лиц способна предсказать нашу политическую ориентацию


Согласно новому исследованию, опубликованному в Scientific Reports, технология распознавания лиц может достаточно точно предсказать политические убеждения человека по его фотографии в профиле Facebook. Примечательно, что алгоритм показывает значительно большую точность в определении политической ориентации человека, чем человеческое суждение или личностный тест.

Технология распознавания лиц быстро развивается и программное обеспечение всё лучше обеспечивает идентификацию и отслеживание людей. И хотя некоторые выражают озабоченность по поводу конфиденциальности в связи с этими новыми возможностями наблюдения, автор нового исследования говорит, что подобные опасения представляют собой лишь верхушку айсберга.

Технология распознавания лиц способна предсказать политическую ориентацию
Изображение: Tumisu/Pixabay

«Уже более 10 лет я изучаю риски для конфиденциальности, создаваемые алгоритмами и большими наборами данных», — сказал исследователь Михал Косински, доцент Стэнфордского университета.

«Компании собирают данные и разрабатывают алгоритмы, нацеленные на извлечение информации из таких данных, но не хотят раскрывать, насколько точны такие модели. Например, еще в 2012 году Facebook запатентовал алгоритм, нацеленный на извлечение психологических черт из лайков Facebook. Я изучил их подход и продемонстрировал, что он может точно выявить различные черты характера, от сексуальной ориентации до личности».

«Совсем недавно я переключил свое внимание на алгоритмы распознавания лиц, разработанные компаниями и компьютерными учеными. Мое последнее исследование подтверждает их утверждения: к сожалению, по изображениям лиц можно точно предсказать политическую ориентацию», — пояснил Косински.

В исследовании Косински алгоритм распознавания лиц был применен к 1 085 795 лицам, полученным из профилей в социальных сетях. Из этого набора данных 977 777 поступили от пользователей сайтов знакомств в США, Великобритании и Канаде, которые сами сообщили о своей политической ориентации. Остальные 108 018 лиц были от пользователей Facebook в США, которые также сообщили о своей политической ориентации и дополнительно прошли личностный тест из 100 пунктов.

Алгоритм сравнивал черты лица каждого участника со средними чертами лица либералов и консерваторов. Технология использовала эти измерения сходства, чтобы определить вероятность того, что участник был консерватором или либералом.

Результаты показали, что алгоритм оказался способен предсказывать политическую ориентацию тревожаще хорошо и с одинаковой точностью для разных стран и платформ соцсетей. Среди пользователей Facebook в США эта точность составила 73%. Среди пользователей сайтов знакомств в США точность составила 72%. Среди пользователей сайтов знакомств в Великобритании и Канаде точность достигла 70% и 71% соответственно.

Косински отмечает, что алгоритм работал значительно лучше, чем люди, которые способны отличить либерала от консерватора лишь с точностью 55%, что лишь немного лучше, чем случайность.

«Алгоритмы превосходно распознают закономерности в огромных наборах данных, которые ни один человек не сможет обработать», — говорит автор, отмечая, что эта технология по-прежнему превосходит людей в визуальных задачах.

Политическая ориентация связана с определенными демографическими чертами, которые легко заметить по лицу. Например, в США консерваторы чаще белые, пожилые и мужчины. Чтобы проверить, влияют ли эти демографические характеристики на точность алгоритма, Косински пересчитал анализ, сравнивая только пары лиц одного пола, возраста и этнической принадлежности. Точность снизилась лишь примерно на 3,5%, что свидетельствует о том, что на политическую ориентацию указывают многие другие черты лица, помимо демографических.

Более того, технология распознавания лиц предсказывала политическую ориентацию лучше, чем личностные тесты, выполненные пользователями Facebook.

«В совокупности 5 личностных факторов предсказывали политическую ориентацию с точностью 66%, что значительно меньше, чем было достигнуто классификатором на основе лиц в той же выборке (73%), — сообщает Косински. — Другими словами, одно изображение лица раскрывает больше о политической ориентации человека, чем их ответы на довольно длинный личный вопросник, включающий множество вопросов, якобы связанных с политической ориентацией (например, «Я отношусь ко всем людям одинаково» или «Я тоже считаю, что много денег из налогов идет на поддержку артистов»).

Наконец, учёный выяснил, были ли определенные черты лица связаны с политической ориентацией, включая выражение лица, очки, растительность на лице и поза головы. Косински обнаружил, что ориентация головы показывала 58% предсказательной силы, при этом либералы с большей вероятностью смотрели прямо в камеру. Эмоциональное выражение имело предсказательную силу 57%, при этом либералы с большей вероятностью выказывали удивление и реже проявляли отвращение.

Косински утверждает, что его результаты могут даже недооценивать интеллект такой технологии, говоря, что более высокая точность может быть обнаружена в случае с изображениями с более высоким разрешением, несколькими изображениями человека или алгоритмом, специально созданным для определения политической ориентации.

«Даже умеренно точные прогнозы могут иметь огромное влияние при применении к большим группам населения в условиях высоких ставок, таких как выборы, — предупреждает автор. — Например, даже грубая оценка психологических качеств аудитории может резко повысить эффективность массового убеждения. Мы надеемся, что ученые, политики, инженеры и граждане обратят на это внимание».