Физиогномика и «лицо преступника»
Ломброзо искал преступника в черепе, нейросеть 2016 года в фотографии, и оба раза «тип преступника» создавал способ сбора данных, а не лицо
Физиогномика, то есть суждение о характере по чертам лица и головы, не нашла «лица преступника» ни у Ломброзо, ни у нейросетей. Статистическая проверка Горинга 1913 года не нашла физического типа преступника, а нейросеть 2016 года с 89,51 % верных ответов могла различать источники снимков, а не лица. Сами её авторы пересчитали: при доле преступности 0,36 % среди отмеченных преступников 4,39 %.
Собран по первоисточникам: Ву и Чжан 2016 с ответом критикам 2017, Бойер и соавторы 2020 · 28 мин · обновлено 01.10.2026
После урока вы сможете
- Объяснять на черепе Виллеллы и подсчётах Ломброзо, почему данные без контрольной группы не доказывают типа преступника
- Пересказывать, что нашёл Горинг в 1913 году и чего его проверка не опровергала
- Показывать на работе Ву и Чжана и опыте Бойера, как смешение источников снимков даёт высокую точность без всякого лица
- Пересчитывать 89,51 % верных ответов в 4,39 % преступников среди отмеченных через базовую частоту и прогностическую ценность положительного результата
- Различать согласие оценщиков и точность впечатления по лицу и называть статусы главных утверждений урока
Холодным днём в конце 1870 года в Павии врач Чезаре Ломброзо вскрыл череп Джузеппе Виллеллы, умершего в местной тюрьме. На затылке он нашёл углубление и назвал его срединной затылочной ямкой. Такую ямку Ломброзо счёл чертой, общей с низшими животными. Позже он описывал этот миг как откровение: преступник показался ему «атавистическим существом».
Кем был Виллелла, известно хуже, чем его череп. По эссе 2017 года, крестьянина в 1844 году судили за кражу сыра, хлеба и двух козлят, а умер он в тюрьме в 1864 году. В первом издании книги Ломброзо ему приписаны кражи и поджог. В сводке 1911 года он уже «итальянский Джек-потрошитель». Образ преступника рос вместе с теорией.
Череп и сейчас выставлен в Турине, в Музее криминальной антропологии имени Ломброзо. Родной город Виллеллы добивался его возвращения, и 16 мая 2017 года итальянский суд ответил отказом. По аннотации статьи об этом деле, суд назвал теорию бесспорно несостоятельной, а музей и Туринский университет отстояли череп как культурную ценность. Текст решения курс знает только по этой аннотации.
За находкой стоит простая мысль: по чертам лица и головы можно судить о характере человека. Её называют физиогномикой. Ломброзо превратил её в поиск «лица преступника», а в 2016 году тот же поиск повторили с нейросетью. Обе попытки дали впечатляющие числа, и урок разбирает, откуда они взялись.
Что Ломброзо считал лицом преступника
В 1876 году в Милане вышла книга Ломброзо «Преступный человек», при жизни автора она выдержала пять изданий. Её главная мысль: часть преступников рождается преступниками, и их выдаёт тело. Такого человека Ломброзо назвал прирождённым преступником. Его черты он объяснял атавизмом, то есть возвратом к чертам далёких предков или животных. Направление, которое искало у преступников телесные отличия, называли криминальной антропологией.
Признаки прирождённого преступника Ломброзо перечислил в предисловии 1911 года: огромные челюсти, высокие скулы, выступающие надбровные дуги, оттопыренные уши. Рядом стоят нечувствительность к боли, татуировки и праздность. Телесные черты и образ жизни собраны в один список, будто это признаки одного рода.
Девиз Ломброзо звучал научно: антропологии нужны числа, а не общие описания. Первое издание открывается измерением окружности черепов преступников. Курс знает этот подсчёт по цитате английского перевода в статье Кауфман и Вестад 2023 года. Малых черепов у Ломброзо «39 из 65», хотя перечисленные размеры в сумме дают 66 черепов, и где опечатка, неясно. Но в этом отрывке нет измеренной группы черепов людей, не совершавших преступлений. Что считать нормой, решил сам автор.
Людей, с которыми сравнивают изучаемую группу, называют контрольной группой. Без неё нельзя сказать, чаще ли признак встречается у преступников, чем у остальных. Малые черепа у 39 заключённых ничего не значат, пока неизвестно, сколько таких черепов у крестьян или солдат того же края. Бойер и соавторы в 2020 году, ссылаясь на Вольфганга, называют отсутствие корректных контрольных групп причиной, по которой работу Ломброзо отвергли.
Горинг: измерения против типа
Проверку с настоящим сравнением провёл английский врач Чарльз Горинг. Данные о заключённых собирали с 1901 года, Горинг вёл работу почти десять лет, и в 1913 году вышла его книга «Английский каторжник». В пересказах пишут о более чем 3 000 заключённых, но по самой книге курс это число не сверил, как и то, с кем их сравнивали. Выводы книги курс знает по рецензиям с номерами страниц.
Главный вывод Горинга: физического типа преступника не существует. По измерениям головы заключённого от законопослушного не отличить, а скошенный лоб, форма ушей, цвет волос и глаз ничего не указывают. Осталось одно различие: заключённые в среднем ниже ростом и легче. В 1917 году медицинский журнал The Hospital писал, что доктрина прирождённого преступника настолько явно ошибочна, что от неё отказались.
Горинга часто подают как человека, который опроверг биологические объяснения преступности целиком. Это неточно. Он отверг анатомический тип, но главным «психическим» фактором считал умственный дефект и полагал, что склонность к преступлению наследуется. Его проверка опровергла одно утверждение, а не всю биологию преступности.
Утверждение, что преступника выдаёт особое строение черепа и лица, отвергнуто. У Ломброзо не было контрольной группы, а статистическая проверка на заключённых типа не нашла. Даже в сводке 1911 года с предисловием самого Ломброзо прирождённые составляют лишь около трети преступников. Большинство тех, кого теория должна была объяснить, к «типу» она не относила.
Нейросеть 2016 года и 89,5 %
В ноябре 2016 года русскоязычные новостные сайты сообщили, что сверхточную нейросеть научили распознавать преступников. Алгоритм, по заметкам, верно узнавал лица преступников в 89,5 процентах случаев. Речь шла о препринте двух инженеров из Шанхайского университета Цзяотун, Ву и Чжана. Рецензирования препринт не проходил, журнальной публикации составители курса не нашли.
Авторы взяли 1 856 фотографий на документы: китайцы, мужчины 18-55 лет, без бороды и шрамов. «Непреступников» было 1 126, их снимки собрала в интернете программа-паук. «Преступников» было 730. Из них 330 снимков взяты из объявлений о розыске полиции КНР, остальные дал городской отдел полиции по соглашению о конфиденциальности.
Лица вырезали, уменьшали до 80 на 80 точек и выравнивали яркость. Четыре классификатора учились отличать одну группу от другой, и лучший результат дала свёрточная нейросеть: 89,51 % верных ответов. На случайно перемешанных метках точность падала примерно до 48 %, то есть до угадывания. Авторы назвали и «признаки преступности»: например, угол от кончика носа к уголкам рта у «преступников» в среднем на 19,6 % меньше. При этом средние лица двух групп, по словам самих авторов, почти не различались.
Что на самом деле различала сеть
В мае 2017 года Агуэра-и-Аркас, Митчелл и Тодоров ответили эссе «Новое платье физиогномики». Это не рецензируемая статья, а текст в открытом блоге. Тодоров изучает впечатление по лицу, первый автор работал в Google над машинным интеллектом. Главный их довод касается того, откуда взяты снимки. «Преступники» пришли из полиции, «непреступники» из интернета, и сеть могла научиться различать источники, а не лица.
Есть различия и проще. На шести примерах из самой статьи «непреступники» слегка улыбаются и одеты в рубашки с белым воротником, а «преступники» хмурятся. Когда группы отличаются способом съёмки или источником и алгоритм учится различать именно это, говорят о смешении источников. Второй довод эссе касается правильного ответа. То, что считают верным ответом при обучении алгоритма, называют истинной меткой, и здесь ею служил судебный приговор. Но суды сами подвержены влиянию внешности, так что сеть могла выучить чужие предубеждения.
В 2020 году Бойер, Кинг, Шейрер и Вангара проверили довод об источниках опытом. Простой классификатор учился отличать снимки арестованных из базы NIST от фотографий из базы Labeled Faces in the Wild. На отложенных данных он дал 95,86 % верных ответов. Затем тот же «детектор преступности» применили к 689 снимкам из базы FERET, где осуждённых почти наверняка нет. Он отнёс к «преступникам» 63 % из них.
Тот же разбор касается работы Хашеми и Холл 2020 года с заявленной точностью 97 %. Там 5 000 снимков арестованных из базы NIST сравнивали с 5 000 фото из учебных баз лиц. Все «преступные» снимки оцифровали с отпечатков одной камерой, так что сеть могла узнавать способ оцифровки. Статью отозвали 30 июня 2020 года, но по этическому основанию: у авторов не было одобрения этического комитета.
В том же году американский Харрисбергский университет науки и технологий объявил о программе, которая по фото будто бы определяет преступника с точностью 80 %. Открытое письмо против публикации, по данным на 23 июня 2020 года, подписали более 2 000 исследователей, и издательство Springer статью не приняло. Утверждение, что нейросеть по фото лица определяет преступника с точностью около 90 %, получает статус «не было доказательством». Высокие числа показывали различие наборов снимков, а не лиц.
Ни в одной из разобранных работ снимки двух групп не были получены из одного источника одним способом, а приговор или арест везде приняли за истину без проверки. Статья с 97 % отозвана, работа Харрисберга не принята к печати, а авторы работы с 89,51 % сами насчитали 4,39 % для реального населения. Миф при этом живуч: по препринту Егера и соавторов 2025 года, около половины из 2 624 опрошенных жителей Нидерландов хотя бы отчасти согласны с физиогномическими убеждениями.
4,39 %: пересчёт самих авторов
В мае 2017 года Ву и Чжан выложили третью версию препринта с ответом критикам. Они признали, что принять судебный приговор за истину для машинного обучения было серьёзным упущением с их стороны. Социально-экономическое положение людей на снимках они, по их словам, проконтролировать не могли из-за условий конфиденциальности. И они сами пересчитали, что значат их 89,51 % за пределами выборки.
Для пересчёта нужна базовая частота, то есть доля людей с проверяемым признаком среди всех проверяемых до любой проверки. В выборке авторов «преступников» было 730 из 1 856, около 39 %. Для населения Китая авторы взяли долю преступности 0,36 %. Классификатор, по их данным, верно отмечает 89 % преступников и ошибочно отмечает 7 % законопослушных.
Представим 1 000 000 мужчин. Преступников среди них 3 600, и система отметит 3 204 из них. Законопослушных 996 400, и 7 % из них дают ещё 69 748 отмеченных. Всего под подозрением окажутся 72 952 человека, и настоящих преступников среди них 4,39 %, примерно 4 из 100. Долю настоящих случаев среди всех, кого тест отметил, называют прогностической ценностью положительного результата. При доле 39 %, как в выборке авторов, та же система дала бы среди отмеченных 89,0 % преступников, отсюда и впечатляющее число.
При редком признаке даже точный тест даёт много ложных тревог, и 69 748 законопослушных под подозрением это показывают. Тот же расчёт на примере 10 000 сотрудников и 10 нарушителей можно пройти в тренажёре урока 7 о полиграфе. Ву и Чжан закончили ответ критикам словами о своём решительном несогласии с любым практическим применением их методов.
Заголовки 2016 года читали 89,5 % как шанс, что отмеченный системой человек преступник. Но это доля верных ответов на выборке, где «преступников» около 39 %. Прогностическая ценность положительного результата зависит от базовой частоты, и при доле 0,36 % тот же классификатор, по расчёту самих авторов, даёт 4,39 %. Процент верных ответов без доли «преступников» в выборке ничего не говорит о человеке из населения.
Лицо и смертный приговор: спор открыт
Довод об истинной метке подводит к другому вопросу: влияет ли внешность на сам приговор? В 2015 году Уилсон и Рул взяли фото 742 заключённых Флориды, осуждённых за убийство. Одни из них отбывали пожизненный срок, другие ждали казни. По аннотации, те, чьи лица выглядели менее надёжными, чаще получали смертный приговор. Полный текст статьи закрыт, и размер этого эффекта курс не сверил.
Во втором исследовании той же работы были 37 мужчин, осуждённых и позже оправданных, по сайту американской организации «Проект Невиновность» (Innocence Project). Надёжность их лиц оценили 39 человек на площадке онлайн-заданий. Эта оценка предсказывала исход «смерть или пожизненное»: отношение шансов 4,71, но с огромной погрешностью, правдоподобные значения лежат от 1,25 до 17,76. Эти числа курс знает по пересказу в работе критиков. Вывод авторов: внешность влияет на суд вплоть до смертного приговора, даже у невиновных.
В 2020 году Крамер и Гарднер трижды попытались повторить результат. На тех же 37 снимках 103 американца оценивали надёжность очень согласованно, но связь с приговором по изображениям вышла незначимой. Затем для тех же 37 мужчин нашли в интернете все доступные фото, 255 штук. Из 10 000 случайных наборов «по одному фото на человека» 62 % дали связь слабее, чем исходный набор. Результат зависел от того, какое фото выбрали.
В третьем исследовании на новом наборе из 44 человек связь по изображениям опять оказалась незначимой. Малые эффекты нашлись только у отдельных оценщиков, d = 0,20 и 0,41, где 0,2 считают малым эффектом, а 0,5 средним. Сами Крамер и Гарднер отмечают, что фото с сайта сняты не во время суда. Крупных повторов на снимках из зала суда составители курса не нашли, поэтому у утверждения, что лица, выглядящие ненадёжными, чаще получают смертный приговор, статус «спор открыт».
Измерено, как сотни людей онлайн оценивают надёжность лица по фото и связаны ли средние оценки с приговорами в наборе дел. Отсюда не следует, что конкретный приговор вынесен из-за лица подсудимого: присяжные видели человека в суде, а не снимок с сайта. Не следует и обратное, что внешность на суд не влияет: незначимые результаты на наборах из 37 и 44 человек не доказывают отсутствия эффекта.
Согласие есть, точности почти нет
Разные люди поразительно сходно оценивают, насколько надёжным выглядит лицо. В трёх исследованиях Крамера и Гарднера согласие оценщиков вышло α = 0,87, 0,90 и 0,88, а чем ближе эта мера к 1, тем единодушнее оценки. Впечатление складывается и очень быстро: оценка лица за десятую долю секунды тесно связана с неторопливой оценкой того же лица. Опыт Уиллис и Тодорова, где это измерили, подробно разобран в курсе «Социальная психология», урок 12. Утверждение, что люди сходно судят о надёжности лица, выдержало проверку.
Но согласие не означает точности. Фу и соавторы в 2022 году провели два метаанализа о том, совпадает ли впечатление надёжности с реальной надёжностью людей. Силу связи они мерили коэффициентом корреляции r, где 0 означает отсутствие связи, а 1 полную. Связь нашлась значимая, но скромная: r = 0,14 на уровне лиц и r = 0,27 на уровне наблюдателей. Для преступности и честности она слабее, чем для агрессивности. Авторы пишут, что такая точность вряд ли полезна на практике, а работа известна курсу по аннотации.
Гипотезу, что за впечатлением по лицу стоит слабая настоящая связь с поведением, называют зерном истины. Оливола и Тодоров в 2010 году проверили, помогает ли это зерно угадывать, на миллионе с лишним суждений по внешности, работа известна курсу по аннотации. Люди угадывали чужие характеристики хуже, чем если бы опирались только на базовые частоты. Внешности придают слишком большой вес, и точность от этого падает.
Валла, Чечи и Уильямс в 2011 году сообщили, что участники отличали по фото осуждённых от непреступников лучше случайного, работа известна курсу по аннотации. По описанию критиков, осуждённых показывали по полицейским снимкам, а непреступников по фотографиям студентов в кампусе. Задача снова могла сводиться к различению источников. Поэтому утверждение, что по лицу люди точно распознают нечестного или преступника, сильно ослаблено.
Что выдержало
Итог урока не сводится к тому, что лицо ничего не значит. Выдержало утверждение, что разные люди сходно судят о надёжности лица. Слабая связь впечатления с поведением тоже есть, только пользы на практике от неё мало. Открытым остаётся вопрос, влияет ли внешность подсудимого на приговор.
Отвергнут прирождённый тип преступника с особым черепом и лицом. Не было доказательством заявление, что нейросеть узнаёт преступника по фото на 90 %. Способ ошибки в обоих веках один: нет контрольной группы, собранной тем же способом, а приговор или арест приняты за истину.
Эти ошибки нашли сами исследователи. Статистическую проверку Ломброзо провёл врач Горинг, разбор нейросети сделали специалисты по машинному зрению и психологии лица, а Ву и Чжан сами пересчитали свою точность до 4,39 %. Результат Уилсона и Рула проверили повторениями Крамер и Гарднер. Сравнение с контрольной группой и повторения и отделили согласие людей от точности их суждений.
Ключевые исследования
| Ломброзо | 1876 | Книга «Преступный человек», пять изданий при жизни автора. Идея прирождённого преступника с атавистическими чертами тела. Подсчёт окружности черепов преступников по цитате у Кауфман и Вестад: малых «39 из 65» (по перечисленным размерам всего 66), при этом измеренной группы черепов непреступников нет, норму задаёт сам автор. |
| Горинг | 1913 | Статистическая проверка на английских заключённых, данные собирали около десяти лет, известна курсу по рецензиям. Физического типа преступника не нашлось, по измерениям головы заключённых не отличить. Заключённые в среднем ниже ростом и легче, а склонность к преступлению автор считал наследуемой. |
| Ву и Чжан | 2016 | Препринт без рецензирования: 1 856 фото на документы китайских мужчин, 730 «преступников» из полиции и 1 126 «непреступников» из интернета. Свёрточная нейросеть дала 89,51 % верных ответов. В ответе критикам 2017 года авторы сами пересчитали: при доле преступности 0,36 % среди отмеченных преступников 4,39 %. |
| Агуэра-и-Аркас, Митчелл и Тодоров | 2017 | Эссе «Новое платье физиогномики», не рецензируемая статья. Снимки двух групп у Ву и Чжана из разных источников, «непреступники» улыбаются и носят белые воротнички, а истинной меткой служил приговор, который сам зависит от внешности. |
| Бойер, Кинг, Шейрер и Вангара | 2020 | Опыт с простым классификатором: снимки арестованных из базы NIST против фото из базы Labeled Faces in the Wild, 95,86 % верных ответов. На 689 снимках из базы FERET, где осуждённых почти наверняка нет, 63 % отнесены к «преступникам». |
| Уилсон и Рул | 2015 | Фото 742 заключённых Флориды, осуждённых за убийство: менее надёжные на вид чаще приговорены к смерти, чем к пожизненному (по аннотации). На 37 оправданных отношение шансов 4,71, погрешность от 1,25 до 17,76 (по пересказу Крамера и Гарднера). |
| Крамер и Гарднер | 2020 | Три попытки повторить работу Уилсона и Рула: связь надёжности лица с приговором по изображениям незначима, результат зависит от выбора фото (62 % из 10 000 случайных наборов слабее исходного). Согласие оценщиков α = 0,87-0,90, эффекты у отдельных оценщиков малые, d = 0,20 и 0,41. |
| Фу и соавторы | 2022 | Два метаанализа о точности впечатления надёжности по лицу, известны курсу по аннотации. Точность значимая, но скромная: r = 0,14 на уровне лиц и 0,27 на уровне наблюдателей, для преступности и честности слабее, чем для агрессивности. |
Что подтвердилось, а что нет
У Ломброзо не было измеренной контрольной группы, норму задавал он сам. Статистическая проверка Горинга 1913 года, известная курсу по рецензиям, не нашла физического типа преступника: по измерениям головы заключённых не отличить, осталось лишь различие в среднем росте и весе. Даже в сводке 1911 года с предисловием Ломброзо прирождённые составляют около трети преступников.
У Ву и Чжана (2016) снимки двух групп пришли из разных источников, и 89,51 % могли отражать источник, улыбку и одежду, а не лицо. Бойер и соавторы (2020) тем же приёмом получили 95,86 % и объявили «преступниками» 63 % людей из базы FERET. Сами Ву и Чжан признали ошибкой приговор в роли истины и пересчитали: при доле преступности 0,36 % среди отмеченных преступников 4,39 %. Статья Хашеми и Холл с 97 % отозвана по этическому основанию.
За: Уилсон и Рул (2015) на 742 приговорах Флориды и на 37 оправданных, отношение шансов 4,71 при погрешности от 1,25 до 17,76. Против: Крамер и Гарднер (2020) в трёх попытках не получили связи на уровне изображений, показали зависимость от выбора фото (62 % случайных наборов слабее исходного) и нашли лишь малые эффекты у отдельных оценщиков, d = 0,20 и 0,41. Крупных повторов на снимках, сделанных во время суда, база курса не нашла.
Метаанализ Фу и соавторов (2022), известный курсу по аннотации: точность впечатления о надёжности r = 0,14 по лицам и 0,27 по наблюдателям, для преступности и честности слабее, чем для агрессивности, и практической пользы авторы не видят. У Оливолы и Тодорова (2010) опора на внешность ухудшала угадывание по сравнению с базовыми частотами. Опыт Валлы и соавторов (2011) с точностью выше случайной уязвим: осуждённых и студентов снимали в разных местах.
Термины
- физиогномикаphysiognomy
- Представление, что по чертам лица можно судить о характере человека. Как способ узнать характер не подтвердилась.
- прирождённый преступникborn criminal, delinquente nato
- По Ломброзо тип человека, обречённого на преступление от рождения и узнаваемого по телу.
- атавизмatavism
- У Ломброзо возврат к чертам далёких предков или животных, который будто бы делает человека преступником.
- контрольная группаcontrol group
- Люди, с которыми сравнивают изучаемую группу. Без неё нельзя сказать, чаще ли признак встречается в изучаемой группе, чем у остальных.
- базовая частотаbase rate
- Доля людей с проверяемым признаком, например нарушителей, среди всех проверяемых до любой проверки. При редком признаке даже точный тест даёт много ложных тревог.
- прогностическая ценность положительного результатаpositive predictive value, PPV
- Доля тех, кто действительно совершил нарушение, среди помеченных «высоким риском». Сильно зависит от базовой частоты.
- смешение источниковdataset bias, confound
- Группы отличаются способом съёмки или источником снимков, и алгоритм учится различать источники, а не людей.
- истинная меткаground truth
- То, что считают правильным ответом при обучении алгоритма. Если метка сама ошибочна или пристрастна, алгоритм выучит её ошибки.
- зерно истиныkernel of truth
- Гипотеза, что за впечатлением по лицу стоит слабая настоящая связь с поведением. Метаанализ 2022 года даёт для надёжности r = 0,14 по лицам.
Практикум · Разбор новости о «детекторе преступников» по лицу
Новости об алгоритмах, которые будто бы узнают преступника, мошенника или «ненадёжного» человека по фото, и рекламу физиогномических консультаций можно проверить вопросами урока. Задание: взять один такой текст и восстановить, откуда в нём числа. Понадобится только сам текст и, если он есть, первоисточник.
- Найдите новость, пост или рекламу, где сказано, что алгоритм или специалист по лицу определяет преступника, мошенника или «ненадёжного» человека. Выпишите все числа точности вместе с фразами, в которых они стоят.
- Выясните, откуда взяты снимки двух групп: из одного источника одним способом или из разных. Выпишите различия, которые алгоритм мог выучить вместо лица: фон, камера, выражение, одежда, способ оцифровки.
- Определите, что служило истинной меткой: приговор, арест, розыск или чьё-то мнение. Отметьте, могла ли сама эта метка зависеть от внешности людей.
- Найдите долю «преступников» в выборке и сравните её с базовой частотой в населении, если текст её называет. Пересчитайте, как в уроке, на 1 000 000 человек, сколько законопослушных окажется среди отмеченных.
- Поставьте главному утверждению текста статус из реестра урока. Отдельно отметьте, не выдаёт ли текст согласие оценщиков за точность их суждений.
Вопросы для самопроверки
Почему подсчёт черепов в первом издании Ломброзо не доказывал существования типа преступника?
- Черепа мерили грубыми инструментами того времени, и ошибка измерения скрыла настоящие различия
- Малых черепов у заключённых оказалось меньше половины, так что признак был редким
- В подсчёте нет измеренной группы непреступников, норму задал сам автор
- Горинг позже нашёл, что у заключённых черепа в среднем крупнее, чем у остальных людей
Нейросеть Ву и Чжана дала 89,51 % верных ответов. Что, по мнению критиков, она скорее всего научилась различать?
- Источники снимков: полицейские против собранных в интернете, а заодно улыбку и воротник
- Тонкие черты лица, которые человек не замечает, но которые при определённых условиях связаны с преступностью
- Народность и возраст, потому что в выборку попали люди разных народов и поколений
- Ничего: на перемешанных метках она давала те же 89 %, то есть просто угадывала
Классификатор отмечает 89 % преступников и 7 % законопослушных, а доля преступников в населении 0,36 %. Сколько настоящих преступников среди отмеченных?
- Около 89 %, ведь именно такую долю преступников классификатор отмечает верно
- Около 93 %, ведь ошибочно отмечено всего 7 % законопослушных
- Около половины, если при обучении обе группы были примерно равны по численности
- Около 4 из 100, потому что законопослушных почти в 280 раз больше
Что показали Крамер и Гарднер, повторяя работу Уилсона и Рула о лицах и смертных приговорах?
- По изображениям связь незначима, а результат зависит от того, какое фото выбрать
- Связь подтвердилась и даже усилилась на новом наборе из 44 оправданных мужчин
- Оценщики почти не согласны друг с другом, какое лицо выглядит надёжным
- Внешность на суд не влияет, и после трёх повторов вопрос закрыт окончательно
Разные люди очень согласованно оценивают, насколько надёжным выглядит лицо. Что из этого следует?
- Раз оценки сходятся, впечатление по лицу в большинстве случаев верно отражает честность человека
- Согласие появляется только при долгом рассматривании лица, а за доли секунды оценки случайны
- Согласие объясняется тем, что оценщиков заранее обучали признакам физиогномики
- Согласие есть, а точность скромная: r = 0,14 по лицам, практической пользы авторы не видят
Ответы и разбор открываются в самопроверке урока: она считает результат и отмечает урок пройденным. Пройти самопроверку.
Что читать
- Wu, Zhang, 2016. Automated Inference on Criminality using Face Images. arXiv:1611.04135. Открытый текст: https://arxiv.org/abs/1611.04135: Раздел 2 о том, откуда взяты две группы фото, и третья версия 2017 года с ответом критикам, где есть пересчёт до 4,39 %.
- Bowyer, King, Scheirer, Vangara, 2020. The Criminality From Face Illusion. IEEE Transactions on Technology and Society. Препринт: https://arxiv.org/abs/2006.03895: Раздел о наборах данных и опыт с базами NIST, LFW и FERET, где «детектор преступности» нашёл 63 % «преступников» среди случайных людей.
- Kramer, Gardner, 2020. Facial Trustworthiness and Criminal Sentencing: A Comment on Wilson and Rule (2015). Psychological Reports, 123(5), 1854-1868. Рукопись: https://figshare.com/articles/journal_contribution/Facial_trustworthiness_and_criminal_sentencing_A_comment_on_Wilson_and_Rule_2015_/24381121: Исследование 2 о том, как выбор фото одного и того же человека меняет вывод о связи лица с приговором.
- Mazzarello, 2011. Cesare Lombroso: an anthropologist between evolution and degeneration. Functional Neurology, 26(2), 97-101. Открытый текст: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3814446/: История черепа Виллеллы и идеи атавизма, как её рассказывает историк медицины.
- Lombroso-Ferrero, 1911. Criminal Man, According to the Classification of Cesare Lombroso. Project Gutenberg: https://www.gutenberg.org/ebooks/29895: Предисловие самого Ломброзо с рассказом о черепе и список «признаков» прирождённого преступника, а также доля «прирождённых» около трети.