Photographic Clarity and Blur Influences Person Perception
Notice bibliographique
Résumé
The selective blurring and sharpening of images is used by filmmakers, photographers, and artists (1) to guide visual attention and (2) to influence the emotional experience of the viewer. This study tests this two-part hypothesis by first using an eye tracker to measure the influence of selective blurring and sharpening on looking behavior. Thirty participants viewed twenty-four photos of couples for seven seconds each, before being asked to answer four Likert-scale questions about the personality of one of the people in the photo. The results showed that although viewers were instructed to look equally at both people, they generally looked first, and more often, at faces rendered in sharper focus relative to other faces. In the second phase, we measured the consequences of this selective looking on the attributions viewers make to the people depicted in photos. The results indicated that both longer looking times and image clarity played a role, although their relative importance depended on the dimension being queried. For example, while attractiveness ratings were positively correlated with overall viewing time there was an additional effect linked to image features (i.e., slightly blurred persons were judged as more attractive than an equivalent slight sharpening). For dimensions tied more closely to personality, viewing time seemed to play no role, but image features did (e.g., sharper faces received higher sociability ratings but lower trustworthiness ratings). These findings imply that person perception is influenced by superficial image features in much the same way that it is influenced by a person’s physiognomy (Willis & Todorov, 2006). Our interpretation is that person perception is susceptible to inverse inferences deriving both from our own actions (e.g., looking longer leads to increased interest and value) and from a false understanding of the source of the image features (e.g., more self-revealing people are sharper in photos). Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».