They all look different to me: Within-person variability affects identity perception for other-race faces more than own-race faces
Notice bibliographique
Résumé
People are worse at recognizing other-race faces than own-race faces. This other-race effect (ORE) has been attributed to worse discrimination of other-race faces, as reflected in the phrase "they all look the same to me". A neglected challenge in face recognition has been the ability to recognize a face's identity across superficial changes (e.g., expression, hairstyle). Indeed, even for own-race faces, photos of the same person can be perceived as belonging to different individuals, unless that person is familiar (Jenkins et al., 2011). We investigated how within-person variability affects our perception of identity for own and other-race faces. Caucasians (n=49) were given 40 photographs of two unfamiliar people (20 photographs/model) and asked to sort them into piles such that each pile had all of the pictures of one person. The photos were either of own-race (UK celebrities) or other-race (Chinese celebrities) faces. Participants had more difficulty discriminating other-race faces; more participants put two different people into the same pile for other-race (92%) than own-race (63%) faces. Notably, participants sorted the photographs into significantly more identities for other-race (M = 10.96; range = 4 to 31) than for own-race faces (M = 4.79; range = 2 to 16: Cohen's d =1.18). It is unlikely that the smaller number of piles for own-race faces reflects less variability among the Caucasian photographs. In an ongoing study, Chinese participants (to date, n = 6) sorted the Caucasian photographs into an average of 15 identities (range = 8 to 20). These findings suggest that studies in which the same image of a face is used for presentation and test may under-estimate the challenge of recognizing other-race faces. In the real world it may be the case that 'they all look different to me'. Meeting abstract presented at VSS 2014
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».