信頼と魅力が関係に与える影響
私たちの脳が社会的なやり取りで信頼や見た目をどう判断するかを調べる。
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信頼は日常生活でめっちゃ重要だよね。他の人との良い関係を築く手助けにもなるし。最近、フェイクニュースや誤情報が原因で社会の信頼が傷ついて、大きな問題になってる。あと、他人との関わり方に影響を与える要素として、その人の魅力の見方もある。デジタルメディアがこの perception の形成に大きく関わってるんだよね。他人をどう評価するかを見れば、偏見と戦って信頼を再構築する手助けができるかも。
人がこういう判断をどうやってするかを理解する一つの方法は、脳の活動を研究することなんだ。人の写真を見るとき、どれだけその人を信頼できるか、どれだけ魅力的に感じるかを決める必要があるからね。研究者たちは、参加者がいろんな顔を見て信頼と魅力を評価している間に脳の活動を記録した実験を行ったんだ。
見た目が大事な理由
昔から、人は他人の見た目、特に顔を基に第一印象を形成してきたんだ。顔を見るだけで、性別や年齢といった基本情報から、知性や信頼性といった複雑な要素まで判断できるからね。第一印象が長続きすることもよくあるし。
研究によれば、信頼できそうに見える人と魅力的な人には関連があるんだ。一般的に「美しいは善い」という考えがあって、魅力的な人は信頼されやすいってこと。さらに、顔に表れる感情も判断に影響を与えたりする。幸せそうに見える人は、悲しそうや怒っている人よりも信頼されやすい。
信頼の perception に影響を与えるもう一つの要因は性別だよね。研究によると、女性や柔らかい顔の特徴を持つ人は、しばしばより信頼されるって言われてる。この perception は、信頼できそうな顔を持っている人が他の人からより多くの承認を得る様々な社会的状況で見られる。ビジネスの世界でも、相手が信頼できそうに見える場合、投資が増える傾向があるし、オンライン取引でも信頼できそうな写真の売り手は売れる可能性が高いんだ。
マスクの役割
最近の数年間はパンデミックのおかげで大変だったし、たくさんの制限やマスクを着用する必要があった。マスクをつけると、顔の表情を読み取るのが難しくなって、不安感や信頼の低下を引き起こすかもしれないんだけど、興味深いことに、マスクをしている人に対する信頼の低下が見られない研究もあったんだ。むしろ、マスクをしている見知らぬ人が信頼できそうに見えることもあったんだって。
顔の脳処理
人間は幼いころから顔を認識する能力があるんだ。顔を検出するのに脳は100ミリ秒ちょっとしかかからない。脳は顔を段階的に処理して、最初は性別といった基本的な特徴を拾い上げて、次に性格や感情といった複雑な特徴を見るようになるんだ。
顔を見るとき、脳の異なる部分が活性化される。信頼性を判断するときは、扁桃体や前頭前皮質などの部分が活発になるんだ。扁桃体は社会的・感情的な信号を分析するのに重要な役割を果たしていて、信頼できそうな顔かどうかでその活動が変わるんだ。
研究デザイン
実験では、参加者に男性と女性のいろんな写真を見せて、その人をどれくらい信頼できそうか、どれくらい魅力的かを評価してもらった。その間、参加者の脳の活動が記録されたんだ。
研究者たちはコンピュータ生成の画像ではなく、実際の人々の写真のデータベースを使用したんだ。こうしないと、信頼性に悪影響を与える可能性があるからね。いろんな感情を表現した顔の写真が含まれている二つの特定のデータベースから選ばれたんだ。この研究では、一貫性を保つためにニュートラルな表情の写真だけが選ばれ、男性と女性の顔が同じ数選ばれたんだ。
パイロットスタディの結果
メインの研究の前に、パイロットスタディが行われて、参加者が写真の顔の自信や魅力を評価したんだ。この研究で、研究者たちは写真を「魅力的で信頼できる」「魅力的で信頼できない」「魅力的でないが信頼できる」「魅力的でないかつ信頼できない」という四つのカテゴリーに分類するのに役立ったんだ。そして、メインの実験では、これらの評価に基づいて選ばれた写真を使用した。
実験の実施
参加者の脳活動は、高品質な機器を使って EEG 信号を記録したんだ。この研究には61人の若者が参加して、健康な参加者だけが含まれることが重要だったから、実験の数日前にアルコールを避けるように指示されたんだ。
実験中、参加者は写真を一枚ずつ見て、信頼性と魅力について5段階で評価したんだ。写真を表示する時間や質問はランダムに変わって、参加者の関心を維持できるようにしてた。
データ分析
データを集めた後、研究者たちはロジスティック回帰分析を使って、脳の活動と参加者の信頼と魅力の評価との関係を分析したんだ。脳のどの部分がこれらの判断に寄与しているかを見たんだ。
分析の結果、画像を見てから約250ミリ秒から350ミリ秒後に最も重要な脳の活動が見られたんだ。評価中に特に活発になる脳の特定の部分も発見された。
脳の領域の重要性
信頼評価において、いくつかの脳の領域が特に重要であることがわかったんだ。例えば、班状皮質、前頭極、紡錘状回なんかが含まれてて、これらは社会的信号を処理するのに役立ったり、感情を評価するのに重要なんだ。
同様に、魅力を評価する際には、異なる脳の領域が関与していて、顆状皮質や下側頭領域なんかも関係してるんだ。これらの領域も視覚処理や顔認識に責任を持ってるんだ。
結論
この研究は、脳の活動と顔の特徴に基づいて信頼と魅力をどう判断するかがリンクしていることを示してるんだ。結果は、こういった評価を行う際に特に活発になる脳の特定の領域を強調してる。これらのプロセスを理解することは、科学的な観点から興味深いだけでなく、私たちの他者との関わりにおける信頼と魅力に関連する社会問題を扱うのにも役立つかもしれない。
要するに、信頼と魅力は人間関係において重要な役割を果たしてる。実験は、私たちの脳がこういった判断をどう処理してるか、そして他者に関する決定をする際に活性化される特定の領域を明らかにしてるんだ。未来の研究では、これらの判断に性格特性もどんなふうに影響するかを探求できるかもしれないね。
タイトル: How are the people in the photos judged? Analysis of brain activity when assessing levels of trust and attractiveness
概要: Trust is the foundation of every area of life. Without it, it is difficult to build lasting relationships. Unfortunately, in recent years, trust has been severely damaged by the spread of fake news and disinformation, which has become a serious social problem. In addition to trust, the factor influencing interpersonal relationships is perceived attractiveness, which is currently created to a large extent by digital media. Understanding the principles of judging others can be helpful in fighting prejudice and rebuilding trust in society. One way to learn about people's choices is to record their brain activity as they make choices. The article presents an experiment in which the faces of different people were presented, and the participants' task was to assess how much they can trust a given person and how attractive they are. During the study, the EEG signal was recorded, which was used to build models of logistic regression classifiers. In addition, the most active areas of the brain that participate in the assessment of trust and attractiveness of the face were indicated.
著者: Bernadetta Bartosik, Grzegorz M. Wojcik, Andrzej Kawiak, Aneta Brzezicka
最終更新: 2023-06-15 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.09171
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.09171
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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