Определение политической ориентаций по фото

Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале Scientific Reports, технология распознавания лиц может точно предсказать политическую ориентацию по фотографии в профиле Facebook*. Примечательно, что алгоритм показывает большую точность, чем человеческое суждение или личностный тест.

По мере того как технология распознавания лиц стремительно развивается, программное обеспечение становится все более способным идентифицировать и отслеживать людей. Хотя выражается озабоченность по поводу конфиденциальности этих новых возможностей наблюдения, как говорит автор исследования – эти опасения представляют собой лишь верхушку айсберга.

“Вот уже более десяти лет я изучаю риски конфиденциальности, связанные с алгоритмами и большими данными”, – говорит доцент Стэнфордского университета Михал Косински.

“Компании собирают данные и разрабатывают алгоритмы, направленные на извлечение информации из таких данных, но неохотно раскрывают, насколько точны такие модели. Например, Facebook* еще в 2012 запатентовал алгоритм, направленный на определение психологических черт по “лайкам” . Я изучил этот подход и продемонстрировал, что он может точно выявлять различные черты личности от сексуальной ориентации и до характера.”

“Совсем недавно я переключил свое внимание на алгоритмы распознавания лиц, разработанные компаниями и компьютерщиками. Мое последнее исследование подтверждает их утверждения: к сожалению, по изображениям лиц можно точно предсказать политическую ориентацию”, – поясняет Косинский.

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 принадлежали пользователям сайтов знакомств в США, Великобритании и Канаде, которые самостоятельно сообщили о своей политической ориентации. Остальные 108 018 лиц принадлежали пользователями Facebook* в США, которые также самостоятельно сообщили о своей политической ориентации и дополнительно прошли 100-балльный личностный тест.

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

Результаты показали, что алгоритм был способен предсказать политическую ориентацию с пугающей и одинаковой точностью в разных странах и на разных платформах социальных сетей. Среди американских пользователей Facebook* эта точность достигла 73%. Среди американских пользователей сайтов знакомств точность составила 72%. Среди пользователей сайтов знакомств в Великобритании и Канаде точность достигла 70% и 71% соответственно.

Косинский отмечает, что алгоритм работает существенно лучше, чем люди, которые способны отличить либерала от консерватора только с 55%-ной точностью, что немного лучше, чем просто случайность.

“Алгоритмы превосходно распознают закономерности в огромных наборах данных, которые не смог бы обработать ни один человек”, – говорит автор, отмечая, что эта технология по-прежнему превосходит людей в визуальных задачах.

Политическая ориентация связана с определенными демографическими чертами, которые легко прослеживаются по лицу. Например, в США консерваторы чаще бывают белыми, пожилыми мужчинами. Чтобы проверить, влияют ли эти демографические особенности на точность алгоритма, Косинский провел новый анализ, сравнивая только пары лиц одинакового пола, возраста и этнической принадлежности. Точность снизилась только примерно на 3,5%, что говорит о том, что многие черты лица, помимо демографических, указывают на политическую ориентацию.

Более того, технология распознавания лиц предсказывала политическую ориентацию лучше, чем личностные тесты, которые прошли пользователи Facebook*. “В совокупности пять личностных факторов предсказали политическую ориентацию с точностью 66%, что значительно меньше, чем это сделал классификатор на основе изображений лиц в той же выборке (73%)”,-сообщает Косинский.

“Иначе говоря, одно изображение лица раскрывает больше информации о политической ориентации человека, чем его же ответы на вопросы довольно большой анкеты со многими пунктами, якобы связанными с политической ориентацией.”

Наконец, исследователь выяснил, связаны ли определенные особенности лица с политической ориентацией, такие как выражение лица, наличие очков, волосы на лице и положение головы. Косински обнаружил, что ориентация головы отражает 58% способности прогнозирования, причем либералы с большей вероятностью смотрят прямо в камеру. Выражение эмоций имело способность прогнозирования 57%, причем либералы чаще проявляли удивление и реже – отвращение.

Косинский говорит, что его результаты, скорее всего, не в полной мере используют интеллект этой технологии, говоря, что более высокая точность, вероятно, будет достигнута с помощью изображений с более высоким разрешением, если будут использованы несколько изображений или при помощи алгоритма, специально созданного для определения политической ориентации. “Даже умеренно точные прогнозы могут иметь огромное значение, когда они применяются к большим группам населения в ситуациях, связанных с высокими ставками, такими как выборы”, – предупреждает автор. “Например, даже грубая оценка психологических особенностей аудитории может резко повысить эффективность массового убеждения. Мы надеемся, что ученые, политики, инженеры и граждане обратят на это внимание.”