性别偏见影响我们如何看待面孔的能力
据研究人员称，被认为有能力的面孔也被认为更有男子气概研究发表在心理科学的杂志心理科学协会。
“我们的研究揭示了我们如何看待他人的有害的性别偏见——我们认为男性化的人有能力，这种判断会影响我们对领导的选择，”普林斯顿大学的心理学研究员、该研究的第一作者DongWon Oh解释说研究。
Oh和合著者Elinor A. Buck和Alexander Todorov对确定影响我们如何从个人外表中感知能力的“视觉成分”很感兴趣。
为了做到这一点，研究人员使用了他金宝搏官网登录们在之前的研究中建立的能力计算模型。通过参与者对许多不同面孔的评分，研究人员确定了与能力印象最可靠相关的参数。金宝搏官网登录然后，他们建立了一个模型，允许他们根据这些特定的参数以数字方式改变面部刺激，从而产生不同的感知能力的面部。
在一项在线实验中，研究人员使用该模型向33名参与者展示了不同金宝搏官网登录能力的面部刺激。一些参与者给这些面孔的能力打分，而另一些则给他们的吸引力打分。结果显示，被设计得看起来更有能力的面孔得到了这样的评价，它们也被认为更有吸引力，这与之前研究中发现的“吸引力光环”一致。
但Oh和他的同事怀疑，外表可能还有其他组成部分表明能力。
Oh说:“使用我们开发的用于可视化外貌刻板印象的计算方法，我们可以从字面上消除那些看起来很有能力的面孔的吸引力。”“然后，我们可以测试‘有能力’的面孔是否仍然显得有能力，并检查除了吸引力之外，还有哪些视觉特征驱动了对能力的印象。”
利用这个新模型，研究人员发现，参与者认为更有能力的面金宝搏官网登录孔更自信、更有男子气概，这种印象无法用吸引力来解释。
另一项在线实验显示了明显的性别偏见:当参与者被要求识别面孔是女性还是男性时，他们倾向于将更有能力的面孔评为男性，而将不那么有能力的面孔评为女性。
总之，这些发现表明，能力和男子气概是基于外表的第一印象的相关组成部分。
为了研究这种关系是否同样适用于男性面孔和女性面孔，研究人员对男性和女性面孔的逼真图像进行了处理，使他们的男性气质有所不同。金宝搏官网登录他们随机分配了250名在线参与者，让他们给男性面孔或女性面孔的能力打分。
数据再次表明，第一印象中存在性别偏见:随着男性面孔的阳刚之气增加，他们的感知能力也会增加。对于女性面孔，这种关系只维持到一定程度，之后，更男性化的女性面孔实际上被认为能力较差。
这一点值得注意，因为对能力的印象会影响我们选择的领导者:研究表明，长相更有能力的人更有可能被选为高级政治家，比如美国参议员和大公司的负责人。
“问题是，一个人看起来有多能干并不能保证他的实际能力，”Oh指出。“不用说，这些性别偏见对社会公正构成了威胁，为每个人创造了不公平的环境。”
研究人员金宝搏官网登录希望扩大这项研究，探索这种性别偏见的起源以及如何减轻这种偏见。此外，他们还在调查我们对男性和女性面孔的印象是否存在系统性差异。
所有数据和材料都已通过开放科学框架公开提供。这篇文章已经收到开放数据和开放材料徽章。
评论
我想知道这是否与我们如何处理年龄和男子气概的外表有更多的关系。男性通常看起来更接近他们的实际年龄。女人常常努力使自己看起来年轻，而我们常常把青春和美貌混为一谈;尤其是女性。然而，你通常不会看着一个年轻人说“有能力的领导!”我们也不认为一个虚弱的人是有能力的(不管公平与否，我们天生就是这样)。
因此，如果女性经常看起来很年轻或很老，缺乏男子气概，那就不是好兆头。
相比之下，如果男性看起来是中年人，但身体仍然充满活力/有能力，这是一个明显的“外表”印象优势。
如果我们考虑到这一点，唯一可行的方法(除了重写数千年来使人类倾向于某种方式的基因硬接线)就是阻止人们优先考虑女性看起来年轻。即便如此，我也怀疑它不会那么简单，也不太可能达到神奇的50/50大关。
那么，所有的采访都应该没有视觉效果吗?基于文本的吗?声音过滤器?在什么情况下，我们在保持实际过程的同时使客观性具体化?我也不知道答案。
本文的读者可能会对Friedman和Zebrowitz(1992)的研究结果感兴趣，他们发现了类似的结果。由于女性的青春期发育较早停止，因此女性的脸比男性的脸更嫩(娃娃脸)，基于这一事实，这些作者使用当时可用的较低技术方法操纵了面部的成熟度。结果显示，当面部表现出典型的娃娃脸性别二态性时，男性在一项综合变量上的得分高于女性，该变量包括与能力相关的3个特征:强势、强壮、精明。女性面孔越成熟，她们的能力就越强;男性面孔越成熟，她们的能力就越弱。值得注意的是，这些面孔的男子气概评分的变化跟踪了面部成熟度和能力归因的操纵。这是因为面部的男子气概和成熟在现实世界中是混淆的。男性面部发育成熟的时间越长，在男性和女性之间产生了形态上的差异，这可以被解释为男性气质或成熟度的差异。
为什么要拿化妆打扮(也许戴着首饰)的女人和西装革履的男人做比较呢?这项研究没有得到很好的控制，并且故意引入了没有考虑到的额外变量。这让我想知道结果中有多少是确认偏误。可能有很多。
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