对于长期以来关于人类性取向问题的争论，斯坦福大学最近的一项研究给出了一个新的视角。这项今天发表的研究分析了超过35000副脸部图像，并建立了一个准确推测实验者性取向的算法。
这个算法仅仅通过一张照片，就能以81%的准确率猜测一个男性是同性恋还是异性恋。对于女性实验者的推测准确率稍低，但74%依然是一个令人印象深刻的数字。如果把输入的图像数量提高到每个实验者5张，算法的准确率还会进一步上升，达到男性91%，女性83%。
研究人员Michal Kosinski和Yilun Wang首先从一家在线交友网站上下载了上千张公开发布的照片。除了这些数量惊人的照片，在网站的用户信息中还可以找到照片中人的性偏好。在此基础上，研究人员使用深度神经网络对数据进行编辑并对提取的面部信息进行整理。
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最终他们发现，男同性恋者往往具有“性别不典型”的脸部特征、表情，以及服饰风格。简而言之，对于这个算法来说，这些男性通常显得更加女性化，相比直男们下巴更窄、鼻子更长、前额更大。
与此相反，女同性恋们一般下巴更大，前额也更小。
有意思的是，研究人员认为算法对女性的性取向进行推测时准确率更低的结果支持了一种广泛的说法，即与男性相比，女性的性取向更加“善变”——当然也可能是因为女性同性恋和异性恋之间的外在差异比男性更小。
尽管可能对于任何一种性别和任何一种性向来说，这个算法都过于简单化了。但是算法本身依然能以远超任何人类的准确率来区分同性恋与异性恋。人类根据照片区分男性性向的准确率仅有61%，对于女性的照片来说这个数字则是54%。
另外，该项研究最有前景的部分在于，它有力地支持了性向不同是由于人出生之前暴露在不同激素中的理论。或者，用人话说就是，有些人的确生来就是同性恋。
本文译自thenextweb，由译者 Freez Sun 基于创作共用协议(BY-NC)发布。
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