Studi Scientifici ►"Il riconoscimento facciale può rivelare l'orientamento politico degli individui"

NATURE: La tecnologia di riconoscimento facciale può rivelare l'orientamento politico da immagini facciali naturalistiche

Abstract

La tecnologia di riconoscimento facciale onnipresente può rivelare l'orientamento politico degli individui, poiché i volti dei liberali e dei conservatori differiscono costantemente. Un algoritmo di riconoscimento facciale è stato applicato alle immagini naturalistiche di 1.085.795 individui per prevedere il loro orientamento politico confrontando la loro somiglianza con i volti di altri liberali e conservatori. L'orientamento politico è stato classificato correttamente nel 72% delle coppie di volti liberali e conservatori, un risultato notevolmente migliore rispetto al caso (50%), all'accuratezza umana (55%) o a quella offerta da un questionario sulla personalità di 100 item (66%). L'accuratezza è risultata simile nei diversi Paesi (Stati Uniti, Canada e Regno Unito), negli ambienti (Facebook e siti web di incontri) e quando si sono confrontati i volti tra i vari campioni. L'accuratezza è rimasta elevata (69%) anche quando si è tenuto conto di età, sesso ed etnia. Data la diffusione del riconoscimento facciale, i nostri risultati hanno implicazioni critiche per la protezione della privacy e delle libertà civili.

Introduzione

Si teme sempre più che l'uso diffuso del riconoscimento facciale porti a un drammatico declino della privacy e delle libertà civili1. Le telecamere a circuito chiuso onnipresenti e i giganteschi database di immagini facciali, che vanno dai profili pubblici dei social network ai registri delle carte d'identità nazionali, consentono di identificare gli individui con una facilità allarmante, oltre a tracciarne la posizione e le interazioni sociali. Inoltre, a differenza di molti altri sistemi biometrici, il riconoscimento facciale può essere utilizzato senza il consenso o la conoscenza dei soggetti.

La sorveglianza pervasiva non è l'unico rischio che comporta il riconoscimento facciale. Oltre a identificare le persone, gli algoritmi possono identificare gli attributi personali degli individui, poiché alcuni di essi sono legati all'aspetto del viso. Come gli esseri umani, gli algoritmi di riconoscimento facciale possono dedurre con precisione il sesso, l'età, l'etnia o lo stato emotivo2,3 . Purtroppo, l'elenco degli attributi personali che possono essere dedotti dal volto va ben oltre questi pochi esempi ovvi.

Un numero crescente di studi afferma di poter dimostrare che le persone sono in grado di esprimere giudizi basati sul volto in merito all'onestà4, alla personalità5, all'intelligenza6, all'orientamento sessuale7, all'orientamento politico 8,9,10,11,12 e alle tendenze violente13. È in corso un dibattito sulla misura in cui i giudizi basati sul volto sono consentiti da caratteristiche facciali stabili (ad esempio, la morfologia), da caratteristiche facciali transitorie (ad esempio, l'espressione del viso, il trucco, i capelli del viso o l'orientamento della testa) o da caratteristiche demografiche dell'obiettivo che possono essere facilmente dedotte dal volto (ad esempio, l'età, il sesso e l'etnia)14 . Inoltre, l'accuratezza del giudizio umano è relativamente bassa. Ad esempio, quando si chiede di distinguere tra due volti, uno conservatore e uno liberale, le persone hanno ragione circa il 55% delle volte (dato derivato dalla d di Cohen riportata in Tskhay e Rule15 ), solo leggermente superiore al caso (50%). Tuttavia, poiché gli esseri umani potrebbero mancare o interpretare in modo errato alcuni spunti, la loro bassa precisione non rappresenta necessariamente il limite che gli algoritmi potrebbero raggiungere. Gli algoritmi eccellono nel riconoscere schemi in enormi insiemi di dati che nessun essere umano potrebbe mai elaborare16 e ci stanno superando sempre più in compiti visivi che vanno dalla diagnosi del cancro della pelle17 al riconoscimento facciale18 ai giudizi basati sul volto di attributi intimi, come l'orientamento sessuale (76% contro 56%)7,19, la personalità (64% contro 57%; derivato dal rs di Pearson)20,21,22 e, come mostrato qui, l'orientamento politico. (Per facilitare l'interpretazione e i confronti tra gli studi, in questo testo l'accuratezza è espressa come area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUC), un equivalente del coefficiente del test di Wilcoxon signed-rank e dell'effect size del linguaggio comune).
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