全球面部表情一體化?

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美劇「囧男大爆炸」(The Big Bang Theory)劇照。

在面對同一情況時,世界各地的人會否出現同一表情?近日一項研究分析來自 144 個國家及地區,多達 600 萬段影片,結果顯示,各地區的人在特定情況下,像觀看球賽、幽默情景、在婚禮上,面部表情近乎一致。

該項研究近日發表在「自然」期刊,研究運用「人工神經網絡」(Neural network)分析數百萬段人類面部表情影像,結果證明只要是在同一情況,即使是不同地區的人,也會出現類似表情。在建立深度神經網絡之前,研究作者需要一個龐大的影片庫,並要聘請觀眾評斷影片中的人對不同情況所作之反應,以進行機器學習。最終印度籍英語人士小組完成任務,分析了 186,744 段約 1 到 3 秒的 YouTube 影片,並作出 273,599 個評分。研究小組使用該分析結果,使人工神經網絡學會分辨 16 種與情感相關的表情標籤,並能夠標示出影像中肅穆、困惑及憤怒等表情。

研究人員利用完成訓練的人工神經網絡評估數百萬段影片,找出各地人士的面部表情與其所處社交環境的關聯。團隊發現,一種表情普遍會在特定情境下出現,例如標籤為「勝利」(Triumph)的面部反應,通常與體育賽事有關,但與地理區域無關。

波士頓東北大學教授兼心理學家 Lisa Feldman Barrett 指出,使用影片作分析,並慮及所處情境,會是該研究領域上「絕對的進步」。她指出該研究:「提出的問題,正正是情緒本質的核心。」但她也提醒,只用這些資訊作判斷,可能仍未夠成熟及全面,因仍有多種方向可解讀相關結果。研究首席作者 Alan Cowen 同意 Barrett 的說法並指出,使用機器學習來研究情緒生理學,仍處於起步階段。「我們只是專注於機器學習是否可以,以及如何幫助研究人員解答有關人類情感的重要問題。」

不過,在測試中,不論是哪個區域的人,特定的表情的確較常出現在某個情景,例如看到玩具時會有「歡樂」(Joy)的表情、惡作劇下會出現「愉悅」(Amusement)的表情,而「疼痛」(Pain)的表情標籤,總與不適有關,像是在舉重時出現。雖然,平均而言,所有地區的人在特定情況下都會出現相類似的表情,但研究團隊發現,地理上相鄰的人有時表現會更相似。像非洲人與中東人,特定表情及其情景關聯最為相近,但與位處較遠的印度人則稍有差別。

不過,對該研究進行同行評審(Peer review)的匹茲堡大學心理學教授 Jeffrey Cohn 就警告,這些面部表情並不能完全讀取所有情感或意圖。「那確是與所處情境相關,但要以此推斷所有特定表情的含意,仍相距很長一段路。面部表情和情緒之間並非完全對等。」