То, что началось в 2016 году как непринужденная беседа за ужином между двумя очень разными исследователями — одним специалистом по обработке данных и инженером, а другой — экспертом по экономическим моделям, — с тех пор превратилось в журнальную статью, в которой количественно оценивается влияние «премии за красоту», то есть представления о том, что Те, кто более физически привлекательны, как правило, имеют больший доход.
Инженером исследовательской группы является Стивен Бэк, адъюнкт-профессор науки о данных в Университете Вирджинии, а эконометристом — Суйонг Сонг, адъюнкт-профессор экономики и финансов в Университете Айовы. Пять лет назад эти двое обнаружили, что их исследовательские интересы совпадают в большей степени, чем они первоначально предполагали, что привело к возникновению неожиданной идеи.
По сравнению с предыдущими публикациями о премии за красоту, методы исследования Бэка и Сонга являются новаторскими из-за характера их набора данных, взятых из проекта ресурсов по наземной антропометрии для граждан Америки и Европы 2002 года, или CAESAR. Помимо самооценок роста и веса, которые использовались в предыдущих исследованиях, в рамках проекта также были собраны данные 3D-сканирования тела, обширная информация о демографическом и семейном доходе , а также измерения тела рулеткой и штангенциркулем почти из 2400 человек. гражданское население. Обладая этими данными, два исследователя смогли составить более подробный рассказ о внешнем виде и социально-экономических переменных.
Используя новый алгоритм машинного обучения, называемый «графический автокодировщик» или «глубокое машинное обучение», 3D-сканирование вводилось для кодирования геометрических особенностей формы человеческого тела. После того, как машина была представлена для тысяч отдельных сканирований, алгоритм снизил размерность данных — с нескольких сотен тысяч точек до нескольких важных функций, характеризующих каждую форму человеческого тела с помощью числовых значений. Затем Бэк и Сонг визуализировали особенности, чтобы определить, на какие части тела ссылается алгоритм, и оценили их взаимосвязь с социально-экономическими переменными. Используя этот научный подход, можно количественно оценить причинные эффекты внешнего вида.
Для мужской и женской подвыборок рост и ожирение были важными характеристиками, в то время как соотношение бедер к талии было дополнительной уникальной характеристикой внешнего вида женщин. Эмпирические результаты показали, что более высокий рост у мужчин коррелировал с более высоким семейным доходом, в то время как большее ожирение у женщин коррелировало с более низким семейным доходом.
Источник — aobe.