投稿日: WSDM 論文紹介

How smart does your profile image look? Estimating intelligence from social network profile images

Wei, Xingjie and Stillwell, David
In Proc. of WSDM 2017

概要

Facebookの1,122ユーザを対象にして、(1)ユーザのIQ、(2)ユーザのアイコン画像を見た人が感じる賢さ、(3)画像の特徴量、の関係を分析した論文。

先行研究との違い

顔の画像だけを対象にして小規模なデータセットを使って、画像とユーザの知性の関係を調べた研究はある。この研究では顔画像に限らず任意の画像を対象にしており、対象ユーザ数も多い点に違いがある。

3種類のデータの取得方法

  • ユーザのIQ
  • 著者の用意したIQテストを受けた1,122人のユーザ(51%が男性、平均年齢25.9歳)のスコアを使用。以降このスコアをMI(measured intelligence)とする。

  • ユーザのアイコン画像を見た人が感じる賢さ
  • 739人の評価者が、各ユーザのアイコン画像から感じる知性を7段階で評価。1人のユーザのアイコン画像は少なくとも24名の評価者が評価。スコアの中央値をそのユーザのアイコン画像から感じる知性の正解値とする。以降このスコアをPI(perceived intelligence)とする。

  • 画像特徴量
  • アイコン画像からcolour(白の占める割合など)、composition(左右対象性など)、texture(シャープネスなど)、body & face(顔が占める割合など)、local(SIFTなど)の5カテゴリ24種の特徴量を抽出。

評価結果

画像特徴量の5カテゴリとMI、PIの相関を調査。各カテゴリで得られた知見の一部は以下のとおり。

  • Colour
  • MIの高い人は緑色の割合が高い一方で、MIの低い人はピンク、紫、赤の割合が高く、画像内の色の多様性も高かった。
    グレーと白の割合が高いとPIは高く、茶色、緑、ピンク、紫の割合が高いとPIは低い。

  • Composition
  • エッジを含むピクセルの割合が高くなるとPIは低くなる。

  • Body & face
  • MIの高い人は肌の割合、顔の割合が低い。PIも同様の傾向があり、ドアップで写っている人はPIが低くなる。
    笑顔の度合いが高い画像やメガネが写っている画像はPIが高くなるが、MIとの相関は見られなかった。

  • Texture
  • シャープネスの平均値、最小値、最大値はMIとPIの両方と正の相関あり。

  • Local
  • MI、PIともにLBPとの相関が最も高かった。

MIとPIの相関は0.24とやや弱い相関。SVRを使って画像特徴量から推定した知性とMIの相関は0.27であり、人間よりは若干正確に知性の予測ができた。


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