吳志民

(江西師范大學(xué)心理學(xué)院, 江西 南昌, 330022)

古往今來(lái)，人們對(duì)美好事物的追求沒(méi)有停止過(guò)，對(duì)人的關(guān)注也是如此。美麗、漂亮的面部外貌讓人具有更大的吸引力。面孔吸引力(facial attractiveness)指目標(biāo)人物面孔所誘發(fā)的積極愉悅情緒體驗(yàn)并驅(qū)使他人產(chǎn)生一定程度的接近意愿[1]。側(cè)面孔吸引力(Lateral Facial Attractiveness)是對(duì)一個(gè)人的側(cè)面孔所誘發(fā)出的一種愉快或美麗的知覺(jué)。

2006年，美國(guó)整形外科醫(yī)生Stephen Marquardt開(kāi)發(fā)出一套面具覆蓋系統(tǒng)[2]，即Phi Mask(黃金面具)，如圖1標(biāo)準(zhǔn)女性側(cè)面具和圖2亞洲女性側(cè)面具，但其未提供具體的評(píng)分方法。黃金面具由一系列黃金十邊形矩陣構(gòu)成，后者又由黃金比例(1.618:1)組成，“1.618” 稱為“Phi”。筆者最近綜合幾方面的研究、發(fā)展了一種基于馬奎特側(cè)面具的側(cè)面孔吸引力評(píng)分的實(shí)用新方法。筆者稱為側(cè)馬圖潘法，英文縮寫(xiě)為L(zhǎng)MPP法，取Lateral、Marquardt、Photoshop和潘勁輝[3]的英文首字母。本文屬于面部側(cè)貌軟組織分析法。

圖2

圖3

圖4

1 材料、對(duì)象和方法

1.1 研究材料

Photoshop 7.0版 軟 件。 在http://www.beautyanalysis.com/網(wǎng)址，下載面部黃金比例側(cè)面具電子版，制成20cm×16cm×1.5cm有機(jī)玻璃板。在http://download.csdn.net/download/chehe/158396網(wǎng)址，下載由潘勁輝編制的ps面積計(jì)算程序。免冠并與正面呈90°側(cè)面電子版照片1張。照片要求：唇部閉合，頭發(fā)不遮擋耳部，不可見(jiàn)對(duì)側(cè)眉毛、瞳孔、睫毛，眼睛平視前方。

1.2 研究對(duì)象

在網(wǎng)上下載并挑選符合上述要求的52張中國(guó)年輕女性側(cè)面照。同時(shí)找來(lái)大一至大三本科生進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，即人工對(duì)側(cè)面孔吸引力打分。

1.3 研究方法

以亞洲女性側(cè)面具及標(biāo)志點(diǎn)線為例，如圖2。Z-軸線為耳孔頂部到下眼瞼最低部分的連線。口角線為通過(guò)嘴角、與Z-軸線平行的線。Y-軸線為通過(guò)頦前點(diǎn)與Z-軸線垂直的線。C點(diǎn)是眼角膜與Y-軸線相交點(diǎn)、E點(diǎn)為外耳道口或耳孔、S點(diǎn)為口裂點(diǎn)，在口角線上。理想側(cè)面積(ILA)是Marquardt側(cè)面具外圍的輪廓線所圍成的封閉面積。構(gòu)成封閉面積的輪廓線從上部的前額A點(diǎn)開(kāi)始，朝下到鼻尖再下行到下頦Me點(diǎn)(頦下點(diǎn))，接著往后上，去耳后沿弧形奔往前上并回到前額A點(diǎn)。陰影面積是指理想面積之內(nèi)的非皮膚面積或理想面積之外的皮膚面積。

1.3.1 先啟動(dòng)并運(yùn)行Photoshop 7.0，點(diǎn)擊Photoshop左上方的文件，選擇“打開(kāi)”一張待測(cè)量側(cè)面照片；再打開(kāi)PS面積計(jì)算程序。

1.3.2 面積計(jì)算程序中，在“1、輸入原圖比例尺”一欄中選擇“1”；在“4、計(jì)算選區(qū)面積” 一欄中選擇“平方厘米”；然后，如果分別點(diǎn)擊“2、所選區(qū)域象素值”和“3、獲取圖像分辯率”方框；這樣就會(huì)在“4、計(jì)算選區(qū)面積” 一欄中即刻出現(xiàn)我們期待的“××平方厘米”數(shù)值，程序界面如圖5。

1.3.3 放置自制的馬奎特側(cè)面具有機(jī)玻璃板到電腦顯示屏前。

圖5 PS面積計(jì)算程序界面

1.3.4 a 使照片上人的C點(diǎn)和E點(diǎn)分別與馬奎特側(cè)面具上的C點(diǎn)和E點(diǎn)相重合(圖2、圖3)，此步驟需放大照片(左手按住Alt鍵不放，右手滾動(dòng)鼠標(biāo)滑輪；再通過(guò)改變象素值調(diào)整圖像大小)，再選擇PS工具箱內(nèi)多邊形套索工具，右手沿Marquardt側(cè)面具亞洲女人輪廓線拖動(dòng)鼠標(biāo)，計(jì)算此時(shí)照片上的理想側(cè)面積ILA。然后計(jì)算前陰影面積a和下陰影面積b。

1.3.4 b使照片上人的C點(diǎn)和S點(diǎn)分別與馬奎特側(cè)面具上的C點(diǎn)和S點(diǎn)相重合(圖2、圖4)，此步驟亦需放大照片、拖動(dòng)鼠標(biāo)，計(jì)算前陰影面積c和下陰影面積d。

1.3.5 主觀問(wèn)卷打分：根據(jù)52張照片制成問(wèn)卷調(diào)查題。為消除評(píng)分者由于觀察角度帶來(lái)的審美差異，每張問(wèn)卷上的照片使Z-軸線旋轉(zhuǎn)至水平位。為消除膚色對(duì)側(cè)面孔吸引力的影響，全部照片均采用黑白形式和隨機(jī)排列后呈現(xiàn)給評(píng)分者。評(píng)分者需在很美、較美、一般和不美(丑)這四檔中逐一給出他(她)認(rèn)為恰當(dāng)?shù)拇蚍种?。發(fā)放問(wèn)卷242份，收回有效問(wèn)卷235份。其中，男114份、女121份。問(wèn)卷回收后，使用SPSS 18.0軟件錄入、計(jì)算和分析數(shù)據(jù)。

2 結(jié) 果

2.1 LMPP法評(píng)分公式=

2.2 LMPP法和問(wèn)卷法的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：

≥90，很美；85-89.9，較美；80-84.9，一般；≤79.9，不美(丑)。

一般來(lái)說(shuō)，評(píng)分越高，側(cè)面孔吸引力越大；評(píng)分越低，側(cè)面孔吸引力越小。

2.3 評(píng)分結(jié)果

LMPP法的評(píng)分值由筆者在電腦前操作得到各測(cè)量值并代入評(píng)分公式給出，見(jiàn)表1第2、5、8和11列。235份問(wèn)卷的打分值經(jīng)SPSS計(jì)算，得到每張照片的平均分見(jiàn)表1第3、6、9和12列。評(píng)分結(jié)果見(jiàn)表1各列。

2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

統(tǒng)計(jì)學(xué)處理分二項(xiàng)。

一是與計(jì)算問(wèn)卷法的評(píng)分者信度。因?yàn)閭?cè)面孔吸引力評(píng)分問(wèn)卷與作文測(cè)驗(yàn)、投射測(cè)驗(yàn)、創(chuàng)造力測(cè)驗(yàn)和論文式測(cè)驗(yàn)一樣，評(píng)分者對(duì)同一份問(wèn)卷的側(cè)面孔吸引力或側(cè)顏值(俗稱)認(rèn)知給分往往不同，甚至懸殊很大。所以，有必要考慮評(píng)分者之間的可信度。特別是問(wèn)卷法與論文式測(cè)驗(yàn)一樣，均采用百分制形式評(píng)定方法，不宜采用肯德?tīng)柡椭C系數(shù)、而需用克龍巴赫α系數(shù)計(jì)算信度[4]。經(jīng)SPSS計(jì)算，問(wèn)卷法Cronbach's alpha為0.927，說(shuō)明235位評(píng)分者內(nèi)的評(píng)分一致、信度甚佳、評(píng)分很可靠。一般認(rèn)為，α系數(shù)＞0.9，甚佳；＞0.8，較好；0.7-0.8，可接受；＜0.7需重新修訂問(wèn)卷。

二是評(píng)價(jià)LMPP法測(cè)量值與問(wèn)卷法打分值的一致性(agreement)。一致性評(píng)價(jià)(consistency evaluation)是對(duì)相同的觀察對(duì)象，或?qū)Σ煌挠^察對(duì)象在進(jìn)行多次測(cè)量后數(shù)值的接近程度。LMPP法測(cè)量值與問(wèn)卷法打分值的關(guān)系屬于前者。本研究利用Bland-Altman法，評(píng)價(jià)兩種測(cè)量結(jié)果或兩組數(shù)據(jù)的一致性。

表1 LMPP測(cè)量法與問(wèn)卷打分法的評(píng)分值

Bland-Altman 法是定量分析與定性分析的有機(jī)結(jié)合。1986年由英國(guó)學(xué)者Bland JM 和 Altman DG在《柳葉刀》雜志上詳細(xì)闡述，其基本思想[5]是，計(jì)算差值的均數(shù)以及差值的95%分布范圍(即一致性界限limits of agreement，LoA，d±1.96Sd)，并用圖形方式直觀地反映出來(lái)。

根據(jù)表1 的LMPP法和問(wèn)卷法數(shù)據(jù)，在SPSS上建立兩組數(shù)據(jù)：兩種評(píng)分法均值(A)和兩種評(píng)分法差值(D)。以A為橫軸，以D為縱軸做散點(diǎn)圖，計(jì)算LoA(d1.96Sd)，然后作Bland-Altman散點(diǎn)圖6。

圖6 Bland-Altman散點(diǎn)圖

Bland-Altman分析首先需進(jìn)行檢驗(yàn)，觀察兩種評(píng)分法差值 D 與兩種評(píng)分法均值 A 的關(guān)系：無(wú)比例偏倚，差值D不會(huì)系統(tǒng)地隨測(cè)量尺度的擴(kuò)大而變化，散點(diǎn)不呈“”形或“”形，而是各散點(diǎn)均衡地在水平線上下波動(dòng)，如圖6；無(wú)方差不齊，差值D不隨著 A 增大或減小，散點(diǎn)不呈“＜”形或“＞”形[6]，圖6也不存在這一現(xiàn)象；兩種評(píng)分法差值服從正態(tài)分布，如圖7。本研究數(shù)據(jù)行為良好(well-behaved data)[7]，可以計(jì)算一致性限度d±1.96Sd。此時(shí)，差值的均數(shù)d可近似的表示測(cè)量數(shù)據(jù)相當(dāng)系統(tǒng)誤差的大小，也就是兩組數(shù)據(jù)之間的差異即偏倚(bias)，差值的標(biāo)準(zhǔn)差Sd可估計(jì)隨機(jī)誤差的波動(dòng)幅度，通過(guò)一致性限度并結(jié)合專業(yè)知識(shí)進(jìn)行判斷。

從圖6中可以看出，52個(gè)點(diǎn)中有2個(gè)點(diǎn)(2/52)落在95%的一致性界限(Limits of agreement，LoA )以外，比例為3.85%，其＜5%。圖6顯示的中間一條實(shí)線代表兩種評(píng)分法差值的均數(shù)(d)為5.57分，而差值的標(biāo)準(zhǔn)差(Sd)為3.84分，上下兩條實(shí)線代表95%一致性界限的上下限(-1.96，13.09)分， 即 5.57±1.96×3.84。 也 就 是 說(shuō)96.15%散點(diǎn)在一致限(-1.96，13.09)內(nèi)，一致性界限內(nèi)的最大差值為12.55分和差值均數(shù)5.57分，在專業(yè)上屬于可接受的程度。這充分表明兩種評(píng)分法一致性良好。

樣本量為52，對(duì)應(yīng)的t=2.006，LoA上限13.09的 95% CI為 (13.09-2.006×1.71×3.84/√ 52，13.092.006×1.71×3.84/ √ 52)[8]，即為二條虛線(11.26，14.92)，LoA下限-1.96的95%CI也為二條虛線(-3.78，-0.13)。綜合起來(lái)，LoA的置信區(qū)間(LoA CI)為(-3.78，14.92)。該范圍大于95%LoA本身，這考慮了抽樣誤差的結(jié)果。

圖7 兩種評(píng)分法差值的正態(tài)分布直方圖

3 討 論

面孔吸引力對(duì)人們的思想和行為有著重要的影響，側(cè)面孔吸引力亦是如此。對(duì)“美麗側(cè)面孔”的評(píng)分主要在三方面有著廣泛的用途：醫(yī)學(xué)美容整形及口腔正畸學(xué)、工作生活中的“側(cè)顏值”判斷和心理學(xué)“側(cè)面孔吸引力”方面的研究等。國(guó)外有應(yīng)用黃金比例對(duì)側(cè)面孔的臨床研究[9]；有資料顯示，招聘者對(duì)女大學(xué)生求職有容貌歧視現(xiàn)象[10]，而且面孔吸引力高的個(gè)體在人際交往中(如信任、寬恕等)存在明顯的優(yōu)勢(shì)[11]。兒童也會(huì)對(duì)美貌女性產(chǎn)生選擇性信任[12]。據(jù)Jeffrey T. Gu, MS的研究[13]，側(cè)面孔吸引力與額狀面面孔吸引力的回歸決定系數(shù)為0.749。

對(duì)側(cè)面孔吸引力客觀的研究方法主要是側(cè)面部特征測(cè)量法，它是將側(cè)面孔各個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行量化，計(jì)算較復(fù)雜。近幾年來(lái)，國(guó)外開(kāi)始出現(xiàn)有關(guān)側(cè)面人臉相貌特征提取和及識(shí)別算法的文獻(xiàn)[14-16]，但讀者應(yīng)用起來(lái)不易如法炮制。

本文的理論基礎(chǔ)是進(jìn)化心理學(xué)和進(jìn)化美學(xué)。進(jìn)化心理學(xué)研究結(jié)果顯示，美的標(biāo)準(zhǔn)不但超越了特定文化中的特定群體，而且超越了所有文化，具有跨文化、跨種族的一致性，它說(shuō)明了審美標(biāo)準(zhǔn)是人類(lèi)與生俱來(lái)的特質(zhì)。換句話說(shuō)，美的標(biāo)準(zhǔn)是人類(lèi)適應(yīng)的結(jié)果。

本研究則利用馬奎特側(cè)面具評(píng)價(jià)側(cè)面孔吸引力。據(jù)Bashour的研究[17]，Marquardt Phi Mask 是客觀測(cè)量面孔吸引力的有力工具。正如Alain Tauk所說(shuō)[18]，利用完整的側(cè)面孔去評(píng)價(jià)側(cè)面孔吸引力是非常重要的！本文正是利用了完整的側(cè)面孔照片。本文評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的劃分出于筆者大量工作的實(shí)際值得出。本方法可操作性強(qiáng)，計(jì)算簡(jiǎn)單，使用方便。對(duì)一張人臉側(cè)面照片評(píng)分約5分鐘。

LMPP法的基本原理是把待評(píng)價(jià)側(cè)面照片與馬奎特側(cè)面具進(jìn)行比較，即利用photoshop軟件和面積計(jì)算程序計(jì)算二者象素差異值，也就是經(jīng)轉(zhuǎn)換的面積通過(guò)計(jì)算得到相似度。待評(píng)價(jià)側(cè)面照片與馬奎特側(cè)面具的側(cè)面孔相似度的偏離就是側(cè)顏值的降低。LMPP法可作為一種可靠的評(píng)分方法應(yīng)用于基礎(chǔ)和臨床，可抵消單個(gè)個(gè)人的人為主觀判斷誤差。用Bland-Altman法評(píng)價(jià)LMPP法與問(wèn)卷法的一致性良好，說(shuō)明了LMPP法與主觀問(wèn)卷法評(píng)分者的認(rèn)知相符，LMPP評(píng)分法完全可以替代發(fā)放眾多問(wèn)卷的問(wèn)卷評(píng)分法。