En primer lugar ¿por qué se gastan tantos miles de dólares y horas/hombres para desarrollar estos softwares? ¿Cuál es la finalidad de estos programas? Aparentemente no tienen un uso práctico o comercial, salvo que sirva para reclutadores de recursos humanos, pero... si voy en busca de trabajo y mi mandibula le dice al jefe de personal que soy agresivo, ¿qué pasará? ¡Pues no me va a contratar... ¡Quizá nadie me contratará, seré un eterno desempleado, por tener los genes de mi abuelo...
Por otro lado, ¿quién impone los canones de belleza? ¿quién nos puede decir qué es bello y qué no lo es?
Si bien es cierto que la belleza está en los ojos que mira, hay determinados rasgos universalmente bellos. Rasgos que generalmente son síntoma de buena salud, por ejemplo, o una gran fertilidad. En una mujer, por ejemplo, los rasgos que se consideran más atractivos son los pómulos relativamente altos, la mandíbula delgada y los ojos grandes en relación al tamaño de la cara. Luego hay otra proporción áurea proporcionada por Pamela Pallett, de la Universidad de San Diego, y Kang Lee, de la Universidad de Toronto: la distancia vertical entre los ojos y la boca debe ser del 36 % de la longitud de la cara; y la distancia horizontal entre sus ojos debe ser del 46 % de la anchura del rostro.
Pero ¿cómo saber con seguridad que uno es atractivo o no lo es? Preguntar a la abuela no es muy fiable, aunque sin duda pueda subir la autoestima.
Quizá sería útil preguntar al programa que han desarrollado investigadores de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB), en colaboración con investigadores del Departamento de Psicología de la Universidad de Princenton (EE UU), que, entre otras cosas, ayuda a los ordenadores a determinar si una cara entra dentro de la categoría de rostro atractivo, según se recoge en un estudio publicado en la revista PLoS ONE.
El software, concretamente, es capaz de predecir 9 juicios basados en rasgos faciales: atractivo, competente, fiable, dominante, tacaño, miedoso, extrovertido, amenazador y simpático.
Los investigadores entrenaron y probaron sus algoritmos en un grupo de imágenes faciales sintéticas, generadas en anteriores estudios. En ese trabajo, se les pidió a un grupo de personas describir y valorar un conjunto de imágenes faciales y estos resultados fueron utilizados para generar imágenes faciales sintéticas, cada una de ellas asociada con rasgos específicos. Tres rasgos (dominante, amenazador y tacaño) resultaron ser predecibles con una efectividad situada entre el 91 y el 96 por ciento.
Además, el estudio tenía como objetivo descubrir qué tipo de información es, a nivel informático, útil para la tarea de predicción. Por ejemplo, descubrieron que el área que rodea los ojos contiene más información sobre el atractivo, mientras que la zona que rodea la boca presenta más información sobre la extroversión.
Si la información en la que se basa la evaluación de las caras se pudiera aprender de forma automática, podría ser utilizada como una herramienta para diseñar mejores sistemas interactivos.
Podéis leer un poco más sobre los rasgos universales asociados a la belleza en el artículo doble ¿Por qué nos gustan las Superbellezas? (I) y (y II).
Vía | EuropaPress
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