新着Pick
450Picks
Pick に失敗しました

人気 Picker
あんまり性的指向・政治の話と混同させたくないので、「個人情報の一部が7割くらいの精度でわかる」と置き換えた上で。

そこそこの精度(6~8割)出るだろうなとは思ってたし、逆にそこそこの精度だろうなと思う。顔ってそれなりに後天的な要素もあるので、生活がちょっとずつ滲み出てくるし、その複合判断で二分した時にそれなりに当たる、って感じに見える
「顔を見たらどういう人間かわかる」は言いすぎだけど、傾向は出ちゃうよね、とも。
ただまぁ、人間って「7割くらいそうだけど3割くらいは違う」って情報を扱うのがだいたい滅茶苦茶下手なので、個々人が判断材料にすることは避けたほうがいいかと。この「避ける」っていうのも極端な判断なんだけど、使おうとすると信じ過ぎちゃう人が多いので、避けるのが無難かな。
人間には必ず支持政党があるという前提自体がどうなの?って感じ。政党も宗教もどうでもいいって人たちもたくさんいるし、場面に応じて鞍替えできるのも人間。性的嗜好だって一生変わらないわけじゃないし、相手によっても変わる。こういう唯一無二アイデンティティ神話ははやく崩壊してほしいものです。
このマイケルコジンスキーとはサイコメトリクス、計量心理学の権威で、あのブレグジットとトランプを勝たせたケンブリッジアナリティカが最初に口説いた(結果断られた)教授、それなりに真実味、精度があると思われます。
同じような研究を、イタリアのロンブローゾという学者がずいぶん昔に行いました。
顔の骨格(?)で、先天的犯罪者を解明すると言うものです。

最近の研究でも、「横広顔の男性」は攻撃性が強いという結果が発表されています。

攻撃性の強さは経営者としての大きな資質にもなるようで、日本の著名な経営者の顔相を見ていると「横広顔の男性」が多いような印象を受けます。
Facebookの投稿データ分析により、政治的な嗜好性を把握し、広告メッセージを吐き分けるアルゴリズムを開発した英国のケンブリッジアナリティカは、2017年の米国大統領選やブレグジットの国民投票において多大な影響を与えました。

ケンブリッジアナリティカは、不正にデータをクローリングしていたこともあり廃業に追い込まれましたが、様々なデータを活用することで一人ひとりの嗜好性を把握することは可能だという事実とその危険性を明示しました。

今回のケースでも、解析結果が何に使われるのかを注視する必要があると感じます。
数年前に速水健郎さんが「フード右翼とフード左翼」と言う本を出した。曰く、ラーメン二郎好きには右翼が多いと言う大胆な仮説を検証した本で、すごく長く検証した結果、なんと結論が出ないと言う高度な展開が待っていたのだが、おそらく傾向と言うのはそれなりにあるんだと思う。
研究者自身がそんなわけないと思っていたのに実は結果が出ちゃったと言うところも面白いですね。
アルゴリズムはプログラマーありき。そのプログラマーは、人間です。つまり、その主体的な見方、嗜好が入ってくる。
アルゴリズムは完璧ではないということを念頭に置かなければならないと思います。
「ステレオタイプ」の新定義が必要ですねぇ

ちょっとそれますが、なんで「ステレオ」なんですか?
顔認証のスコアリングでプロファイリングできる。思想、信条、嗜好、出身地、経済水準、教育水準。技術の精度を上げればあり得る話。問題は精度より信憑性(どう信じられるか)と、その技術を誰が使うか(権力者が使い得るか)。重要問題をはらみます。
自分の欲しい答えでは無かった場合に、その事実を隠すことはできますが、公表しようと考えた点で非常に学ぶべきことが多いです。
そして、顔つきや身体の仕草から人となりを想像してきた私ですが、科学的根拠も少し現実味を帯びてきたというところは非常に興味深いです。

性的嗜好は置いておいても、教育における生徒の能力等もある程度わかるようになるのでしょうか?楽しみですね。
ただ、わからないからこそ人間関係が幅広くなるのであって、全てを知った状態で出会うことには魅力を感じません。今日の自然科学、社会科学等のあり方について、深く考えるきっかけにもなりそうです。