計算モデリングと実験心理学的アプローチによる顔印象知覚メカニズムの探求

DOI: http://doi.org/10.14947/psychono.37.14

計算モデリングと実験心理学的アプローチによる

顔印象知覚メカニズムの探求

中 村 航 洋

a_{早稲田大学理工学術院，}b_{日本学術振興会，}c_{慶應義塾大学先導研究センター}

Computational modeling and experimental psychological understandings of

perceptual mechanisms in forming facial impressions

Koyo Nakamura

a _{Faculty of Science and Engineering, Waseda University,} b _{Japan Society for the Promotion of Science,} c _{Keio Advanced Research Centers}

Judgments of facial impressions such as attractiveness, trustworthiness, and dominance affect wide-ranging social outcomes. Research on perceptual mechanisms in forming such impressions is therefore central to the understanding of social cognition. This article provides a brief overview of two disparate approaches to understand how people form impressions from faces: computational modeling and experimental psychological approaches. The computational modeling approach allows for identifying the links between facial features and impressions in a data-driven manner, and thus for manipulating a face along an arbitrary impression dimension. The experimental psychological approach contributes to an understanding of how we perceive facial impressions in our cognitive systems by adopting perceptual and cognitive psychological experimental paradigms. In future studies, increased theoretical and methodological cross-talk between the computational modeling and the experimental approach would benefit progress in both fields.

Keywords: face, trait impressions, computational modeling, experimental psychology

1. は じ め に

私たちは他者の顔から年齢や人種，性別といった多様 な社会的情報を読み取ることができる。それだけでな く，ヒトは顔からその人物の感情や性格特性までも推測 し，その人物に対してどのように振る舞うかべきかを判 断している。Hassin & Trope （2000）によると，顔からそ の人物の性格を多少なりとも推測できると考えている人 はおよそ4人のうち3人にものぼるという。外見として の顔にその人物の実際の性格や気質があらわれるかどう かは別にしても，顔を見ると一瞬にして魅力や信頼，脅 威や知性などの印象が形成され，顔印象は無意識のうち に多様な社会的判断に影響を及ぼす。例えば，魅力的な 顔の持ち主は，交際相手の選択 （Rhodes, Simmons, &

Peters, 2005）や経済活動において恩恵を受けやすく （Frieze, Olson, & Russell, 1991），量刑判断においてさえも 優遇的な措置を受けやすい（Sigall & Ostrove, 1975）。ま た，有能そうな顔つきの人物は選挙において当選しやす く （Todorov, Mandisodza, Goren, & Hall, 2005），科学者と

して価値の高い研究を行っていると評価されやすい

（Gheorghiu, Callan, & Skylark, 2017）。このような実社会 における顔印象の影響力を踏まえると，顔印象の知覚メ カニズムを明らかにすることはヒトの社会的認知を理解 する上で最も重要な課題の1つであるといえる。 我々が顔から読み取る印象は世代や性別，人種を超え て多数者の間でかなりの程度一致していると言われてお り，印象の評価基準は各人各様ではなく，顔特徴に基づ く客観的な印象評価基準が存在すると考えられている （Cunningham, Roberts, Barbee, Druen, & Wu, 1995; Langlois

et al., 2000）。しかし，印象の評価自体は直感的かつ自動 的に行われるため，顔を見ればその顔がどのような印象 を与えるかを判断することはできても，美しく魅力的な Copyright 2018. The Japanese Psychonomic Society. All rights reserved. Corresponding address: Faculty of Science and

Engineer-ing, Waseda University, 3–4–1 Ohkubo, Shinjuku, Tokyo 169–8555, Japan. E-mail: koyo@fennel.sci.waseda.ac.jp

顔や知的に見える顔とはどのような顔で，どのようにし てその印象が生み出されるのかを説明することは容易で はない。本稿では，ヒトが顔の「どのような特徴」から 「どのようなプロセス」を経て印象を読み取っているの か，その知覚メカニズムを探る試みとして，評価対象と なる「顔」の側と評価の主体となる「人間」の側からの 顔印象研究について概説する。 「見られる顔」の側からの顔印象研究では，顔印象を 規定する顔特徴を明らかにすることを主な目的とする。 本稿の前半部では，ヒトが顔から印象を知覚する際にど のような顔特徴を利用しているかについて計算モデリン グを導入して検討した研究を紹介し，その有用性につい て論じる。後半部では，「顔を見る人間」の側からの顔 印象研究の枠組みで，顔印象を読み取る人間側の認知プ ロセスと顔印象知覚特性を明らかにする研究を紹介す る。顔印象を規定する顔特徴を明らかにしただけでは， 顔印象の知覚に至るまでの認知処理過程や印象評価に個 人差が生まれる要因までは十分に明らかにすることがで きない。本稿では，これら2つの研究アプローチによっ てこれまで明らかにされてきた知見を概観し，これらが いかに顔印象知覚メカニズムの解明に貢献しうるかにつ いて考察する。 2. 「見られる顔」の側からの顔印象知覚研究 2.1. 顔印象の評価次元 顔印象についての根本的な問題の1つは，我々が顔か らどのような印象を読み取っているのかということであ る。顔に知覚される印象には魅力や信頼性，支配性，攻 撃性，有能さ，知性，外向性など，多様なものが存在す る。しかしながら，こうした多様な顔印象は実際には互 いに独立したものではなく，これらの印象評価の間には 相関関係が認められる場合が多い。例えば，顔の魅力印 象と有能さ印象の評価には正の相関が認められる一方 で，攻撃性と信頼性の印象の間には負の相関があること が知られている （Oosterhof & Todorov, 2008）。したがっ て，一見すると多様な顔印象が存在しているようであっ ても，これらの印象はその背後にある共通した評価次元 から派生する形で評価されている可能性がある。こうし たアイデアは，多様な顔印象の評定値を因子分析や主成 分分析によって分析し，多様な評価に共通する成分を抽 出 することで検証されている。例えば，Oosterhof & Todorov （2008）は，魅力，信頼性，支配性，有能さなど の印象評定値を主成分分析によって解析すると，第1主 成分として情動価 （不快–快），第2主成分として支配性 （服従的–支配的）が得られ，多様な印象を2つの直交す る評価次元の枠組みに集約できるとしている。同様に， Sutherland et al. （2013）は魅力，支配性，幼稚性，知性， 攻撃性などの印象評定値を因子分析により分析し，親し みやすさ，若々しい魅力，支配性の3つの因子が得られ ることを報告している。 こうした顔印象の評価次元については，日本人の顔の 印象評価においても，類似した結果が得られることが分 かってきた。中村・上崎・太田・前田・川畑 （2017）は 日本人女性の顔印象について日常的に用いられる「きれ いな」，「社交的な」，「周りに流されやすそうな」，「知的 な」などを含む18種類の顔印象の評定値を主成分分析に より分析すると，これらの印象評価の分散の73.5％を説 明する情動価次元（不快–快）と分散の8.7％を説明する 支配性次元（服従的–支配的）が得られることを明らか にした。顔印象の評価次元については，各研究で分析対 象とされる顔刺激やその印象カテゴリ，分析手法の違い により，抽出される評価次元とその解釈が異なる場合が あるが，概して言えば，感情的意味における快–不快の 評価次元が顔印象の中で最も中核に位置づけられる点で は文化や社会を越えた共通性が認められるようである。 2.2. 計算モデリングによる顔印象規定要因の検討 「見られる顔」の側からの印象研究では，印象を規定 する要因は顔の形態や表面の構造の中に存在することを 前提としている。実際に，顔印象は形態や表面にあらわ れる複数の手がかりをもとに評価されていることが示唆 されている。例えば，大きな目や膨らんだ口唇を持つ女 性の顔は魅力的に見え （Perrett et al., 1998; Rhodes, Hick-ford, & Jeffery, 2000），隆起した眉弓を持つ男性の顔は男 性らしく，攻撃的な印象を与える （Třebický et al., 2013）。 また，目と口の間の距離が離れている顔は知的な印象を 与える （Kleisner, Chvátalová, & Flegr, 2014）。

顔印象規定要因に関する研究では，ある顔特徴が印象 に及ぼす影響を検討するために，ある特定の顔特徴のみ を操作し，それ以外の特徴を一定に統制した顔刺激を生 成し，その顔に対する印象評価を求めることが多い （Langlois & Roggman, 1990; Perrett et al., 1998）。こうした 手法は，あらかじめ特定の仮説に基づいて操作する顔特 徴を選定するため仮説駆動型アプローチと呼ばれ，厳密 な統制下で顔印象を規定する要因を個別に検討できる点 で優れた方法であるといえる。ただし，検討対象となら なかった顔特徴が顔印象形成に与える影響が考慮されな いため，現実場面での多様な顔特徴手がかりに基づく印 象評価とは乖離してしまうリスクがある （Foo, Simmons, & Rhodes, 2017; Said & Todorov, 2011）。

こうした仮説駆動型アプローチのオルタナティブとし て，データ駆動型アプローチによる顔印象研究が近年注 目を集めている （Adolphs, Nummenmaa, Todorov, & Haxby, 2016）。現実に存在する顔は，目のサイズや輪郭の形状， 肌の色等の多次元的な要素において様々に異なる特徴を 持っている。仮に，顔を構成する要素が 20個存在し， それぞれの顔特徴を2値 （例えば，目が大きいか否か） で表現できると仮定すると，その組み合わせから生み出 される顔は100万通りを超える。データ駆動型アプロー チでは，多様な特徴の違いを持つ顔を多数サンプリング し，どの顔特徴がある顔印象にどの程度寄与しているか を計算モデリングによって明らかにする。この手法は， 顔印象に及ぼす顔特徴についての研究者の事前知識のバ イアスを最小限にしつつ，顔印象を規定する特徴量を特 定できる点で優れている（Sutherland, Rhodes, & Young, 2017）。ここではそのデータ駆動型アプローチによる顔 印象研究の一例として，中村・渡邊 （2017）の顔魅力印 象の研究を紹介する。 中村・渡邊（2017）では，顔の形態と表面のレベルで 多様な特徴を持つ東アジア系人種の顔をモデリングソフ トウェアで多数生成し，それらの顔に対する魅力度評定 値と各顔を構成する100次元の顔特徴量の量的関係につ いての計算モデルを構築した （Figure 1）。中村・渡邊 （2017）は，構築した魅力印象のモデルに従って顔の形 態と表面情報を変換することで，魅力顔が持つ顔特徴を 可視化し，日本人は目が大きく，鼻翼が狭く，肌色が明 るい顔を魅力的と評価することを明らかにした。さら に，データ駆動処理による魅力印象のモデル化により， モベルベースで任意の顔の魅力印象を定量的に操作する ことが可能になり，様々なレベルの魅力印象の顔刺激を 生成できることが確認された。 3. 「顔を見る人間」の側からの顔印象知覚研究 「顔を見る人間」の側から顔印象の知覚メカニズムを 検討する場合，実験心理学の領域で用いられてきた知 覚・認知心理学的実験パラダイムを導入することで，顔 印象が知覚されるための条件や印象知覚の背後にある認 知処理過程を検討することができる。本項では，顔印象 の中で最も中核に位置づけられる魅力を中心に，これま でに明らかになってきた顔印象の知覚特性について紹介 する。加えて，実験心理学アプローチでは，魅力を評価 する側の人間の過去経験やその人を取り巻く社会や文 化，対人関係の特質によって生み出される評価の個人差 とそれを規定する要因を検討することも目的としてい る。「美は見る者の目に宿る」といわれるように，顔印 象は目に見える顔特徴だけで一義的に決定されるもので はない （Hönekopp, 2006; Leder, Goller, Rigotti, & Forster, 2016）。 ここではこうした顔魅力評価に個人差をもたらす要因と して過去の接触経験と対人関係の影響について紹介す る。 3.1. 即時的かつ自動的な顔印象知覚 他者の顔印象を評価するとき，我々は顔をおよそ 100 ms程度観察しただけで十分な精度でそれを評価する ことができる（Goldstein & Papageorge, 1980; Willis & Todorov, 2006）。また，顔魅力評価中の脳波を計測した研究から は，顔の観察から潜時 200–300 ms付近で魅力を反映し た脳波信号の変化が生じることから，顔魅力の内的評価 はかなり早いタイミングから始まっていることが示唆され ている （Rellecke, Bakirtas, Sommer, & Schacht, 2011; Werheid, Figure 1. Schematic diagram of data-driven computational modeling of facial attractiveness.

Schacht, & Sommer, 2007）。さらに，近年，顔魅力はそれ を評価することを明示的に求められていない場合にも即 時的に評価され，魅力な顔には自動的な注意の捕捉が生 じていることが明らかになってきた （Nakamura, Arai, & Kawabata, 2017; Nakamura & Kawabata, 2014; Sui & Liu, 2009）。

ここでは高速逐次視覚提示課題（Rapid Serial Visual Presentation: RSVP）を用いて，魅力的な顔に対して即時 的な注意捕捉が生じていることを示したNakamura, Arai, & Kawabata （2017）を一例として紹介する。RSVPでは， コンピュータ画面上の同一位置に多数の視覚刺激を短時 間のうちに逐次的に提示し，そのうち2つの標的刺激を 検出することが求められる。しかし，短時間のうちに 2つの標的に同時に注意を向けることは難しく，標的刺 激の見落としが頻繁に生じる。この時，刺激系列中で先 に提示される標的を第 1標的 （T1），後続する標的を第 2標的 （T2）と呼ぶが，T1が提示された後200–500 ms以 内に提示されたT2の検出は著しく妨害される。この現 象は注意の瞬き（Attentional blink: Broadbent & Broadbent, 1987; Raymond, Shapiro, & Arnell, 1992） と し て 知 ら れ， 注意の時間的限界を反映した現象であると考えられてい る （Chun & Potter, 1995）。Nakamura, Arai, & Kawabata （2017）は，実験参加者に本実験が魅力知覚に関する研 究であることを伝えず，RSVPにおいて妨害刺激系列 （動物顔）の間に挿入された2名の女性顔を同定するこ とを求めた （Figure 2a）。この時T1となる女性顔の魅力 を常に中性的に設定する一方で，T2となる女性顔の魅 力度を 3段階に設定した （非魅力的vs. 中性的vs. 魅力 的）。実験の結果，T1とT2の提示時間間隔にかかわら ず，T2の女性顔が魅力的であるときには，中性的およ び非魅力的であるときよりも正しく同定される頻度が高 いことが明らかになった （Figure 2b）。このことは，たと え顔魅力を評価することが求められていなくても，魅力 は即時的に評価され，魅力的な顔には注意が捕捉されや すいことを示唆している。 3.2. 顔印象知覚の個人差とその規定要因 どのような顔が自分にとって自然な印象を与え，魅力 的と感じられるかは，必ずしも顔の見た目によって一義 的に決定されるのではなく，評価者自身がこれまでにど のような顔に接触してきたかという履歴に依存する （Buckingham et al., 2006; Rhodes, Jeffery, Watson, Clifford, & Nakayama, 2003）。実際，ある特定の顔特徴が強調され た顔に反復接触すると，それに近似する顔特徴を持つ顔 を魅力的で，信頼できそうで，有能な顔であると評価す るようになる （Dotsch, Hassin, & Todorov, 2016）。こうし た顔特徴への単純接触に加え，接触時の顔に対する印象 評価の履歴が現在の顔魅力評価に及ぼす影響についても 検討されている （Nakamura & Kawabata, 2013）。Nakamura & Kawabata （2013）は，同程度に魅力的な顔を選択肢と して，そのうちより魅力的に感じる顔を選択することを 求めると，その後，自分が魅力的と判断した顔に対して 魅力の過大評価が生じるようになることを報告してい る。つまり，ある顔に対する印象判断は，記憶に蓄積さ れた自分の印象評価の結果と合致する方向で行われる。 このように，顔への接触経験や印象評価の履歴は印象評 価の個人差を生み出す一因となっている。 さらに，対人関係の特質によって調整される顔魅力評 価も報告されている。例えば，1人の特定の異性相手と 交際状態にある人は自分自身の交際相手の顔魅力を，第 Figure 2. An example of a rapid serial visual presentation task （a）, and correct T2 identification rates for each attractiveness

level by time lag （b）. Error bars represent the SE of the mean. Note SOA stimulus onset asynchrony. Figures are redrawn us-ing data from Nakamura, Arai, & Kawabata （2017）.

三者がその顔を評価する場合よりも過大評価することが 明らかになっている（Barelds & Dijkstra, 2009; Nakamura et al., 2017; Swami, Stieger, Haubner, Voracek, & Furnham, 2009）。Nakamura, Arai, & Kawabata （2017） は， 異 性 の パートナーと交際中の成人に，自分の交際相手の顔と自 分の友人の顔，他の実験参加者の交際相手の顔を提示 し，それらの顔魅力度を評価してもらうと，自分の交際 相手の顔はその他の顔よりも魅力的な顔であると評価さ れることを報告している。さらに，この交際相手の顔魅 力の過大評価バイアスは，交際相手に対する熱愛感情を 強く経験する人において顕著に認められることがわかっ た。こうした魅力評価のバイアスは特定の交際相手との 長期的な関係性の維持していくための適応として機能し ている可能性が指摘されており（Karremans, Dotsch, & Corneille, 2011; Miller, 1997），顔印象が目に見える顔特徴 のみで決定されるわけではなく，対人関係などの社会的 文脈が統合される形で評価されていることの証左となっ ている。 4. お わ り に 本稿では，顔印象の知覚メカニズムへの研究接近法と して，計算モデリングを導入した「見られる顔」の側か らの顔印象研究と実験心理学的手法による「見る人間」 側からの顔印象研究について紹介してきた。本稿で述べ てきたように，「見られる顔」の側からの印象研究では， データ駆動型の計算モデリングにより顔印象を規定する 顔特徴を特定し，顔の印象を定量的に操作することが技 術的に可能になりつつある。その一方で，実験心理学的 アプローチによる研究では，知覚心理学や認知心理学の 実験パラダイムを顔印象研究に導入することで，顔印象 の知覚が即時的かつ自動的に行われ，顔に対する注意の バイアスを引き起こすことが明らかにされてきた。加え て，顔印象評価は必ずしも顔にあらわれる特徴によって 一義的に決定されるのではなく，個人の経験や記憶に よって個人差が生まれることも明らかにされてきた。 本稿で紹介した2つの顔印象研究アプローチは，顔印 象知覚をめぐる心理学的問いに，評価対象の「顔」の側 と評価の主体の「人間」の側から，それぞれ別の視点で 答えようとするものだが，「どのような顔特徴」から「ど のようなプロセス」で顔印象が知覚されるかを明らかに するうえでは，今後これら2つの研究アプローチが理論 面と技術面の両方で統合されることでさらなる相乗効果 を期待できる。例えば，データ駆動型計算モデリングに よって定量的に顔印象を操作した顔画像を実験心理学的 アプローチによる研究で用いることで，即時的な印象評 価や顔への注意捕捉がどのような顔特徴によって可能に なっているのかといった問題をこれまで以上に詳細に検 討することができるだろう。顔印象のモデリングでは， 同一人物の顔を魅力化あるいは非魅力化したり，顔の平 均性を一定に統制したうえで魅力印象を操作したりと いったことが可能であるので，顔に対してある心理的反 応が生じた時にどのような顔特徴がそのトリガーとなっ ていたかを特定しやすくなる。 その一方で，実験心理学的アプローチで明らかになっ た知見を顔印象のモデリング研究に反映させていくこと も必要になるだろう。顔印象評価においては個人差や文 化差が存在することが明らかにされているが，データ駆 動型アプローチによる印象研究においても，今後個人差 や文化差を考慮したモデリングを行っていく必要がある だろう。現状では，データ駆動型計算モデリングと実験 心理学的アプローチによる顔印象研究を統合した研究例 は少ないが，今後両アプローチが統合されることで顔印 象研究がさらに加速することが期待される。 引用文献

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