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编程客栈（）7月3日 消息:一项在丹麦进行的研究发现，基于面部特征，人工智能算法可以帮助预测一个人的政治意识形态。

该研究指出，;利用AI技术发现右翼政治家在照片中更容易展现愉快的面部表情，而面部表情中性的人更有可能认同左翼。研究名为gNleaA“利用深度学习从面部照片预测意识形态编程:表情、美貌和额外面部信息”，发现当分析一个人的编程照片时，人工智能js能够以61%的准确率预测其政治意识形态。

研究的作者、阿尔胡斯大学的斯蒂格赫贝尔斯特鲁普雷拉斯穆森及其同事们探索了计算神经网络——模仿人脑结构和功能的android算法，是否能够仅凭一张照片预测一个人的政治意识形态。

科学家们使用了数千张来自国家2017年市政选举的政治家照片来训练神经网络，注意到该选举不是高度两极分化或竞争激烈的，并称这些政治家是“政治中的最后的业余爱好者”。

他们删除了任何不明确左翼或右翼的候选人照片，以及非欧洲民族血统等相关照片。照片仅展示了候选人的面部特征，没有带有可能改变预测的背景照片。研究人员最终得到了4，647张政治候选人的照片，其中1，442张是女性政治家的照片。

研究人员使用了微软的面部表情识别技术来衡量照片中的情绪状态，还使用了其他算法来确定候选人的吸引力甚至男性气质。他们还使用了一些丹麦议会议员的照片来测试算法的准确性。

研究发现，外貌更吸引人的女性政治家更有可能保守，而男性的吸引力和男子气概与政治意识形态无关。男女性表现出更愉快面容的政治家也更有可能是右翼，而中性的面部表情意味着政治家更有可能是左翼党派的成员。

研究补充说，尽管较少见，面部表现出蔑视情绪的女性更有可能是左翼倾向的。