「#察言觀色」是可能的嗎？別傻了！Everybody Lies！每個人都說謊，甚至不用講話也在說謊！（#怪醫豪斯 調）

研究者分析了人臉影像、人臉的肌肉運動模式、以及當事人的情緒之間的關連性，得到了這個結論：靠人臉影像辨識來判別情緒，多半錯得離譜。

原因倒也很容易理解，因為人的表情除了受情緒影響之外，「脈絡」（context）以及「文化背景」也非常重要，重要程度不亞於真正的情緒。

Martinez在2019年發表於「美國國家科學院期刊」（Proceedings of National Academy of Sciences，PNAS）的文章「Context may reveal how you feel」中舉了一個例子，一個哭泣的女人以及一個漲紅了臉大聲吼叫的男人的臉，幾乎所有的人看了這兩張臉，都會認為是「悲傷」的女人與「憤怒」的男人，但是當鏡頭拉遠，「脈絡」就出現了，女人是「喜極而泣」，男人是個剛踢進球門，「爽到不行」的足球員。

「文化背景」就更容易瞭解了，我們往往為了讓自己「看起來像個正常人」，壓抑自己的情緒，不顯露在表情上。許多戲劇作品中都有這樣的指涉：社會是個舞台，所有的人都是演員，表情都是假的。

Martinez火力全開，批評有些研究宣稱，能從「臉上的罪惡感」來逮到罪犯；或是從學生的表情來判斷他們有沒認真聽課，這些都是錯的，不只是錯的，還很危險，可能傷及無辜。

比起意指表情的「臉色」，Martinez建議還不如看字面上的「臉的顏色」還比較準，因為所謂的「情緒」不過就是大腦活動的型態，大腦在不同的狀態（情緒）下會釋放不同種類的胜肽（peptide，比蛋白質短一點的氨基酸鏈），透過血液流動會改變人臉的顏色，用這種顏色的差異來判讀情緒，比表情影像來得準確。

這個研究的有趣之處是，Martinez講的好像都是沒什麼了不起的「常識」，不過當科學家想到做這種研究時，大家又覺得「很有搞頭」。

最後，Martinez給大家的建議是：「第一，你的判斷不會百分之百正確；第二，想要解碼人類的情緒，一定需要臉部表情以外的東西，不管你是用你自己的眼睛，還是用電腦演算法。」

俄亥俄州立大學新聞稿：https://news.osu.edu/facial-expressions-dont-tell-the-whol…/

PNAS論文：https://www.pnas.org/content/116/15/7169

#超中二物理系主任雜記
#等我征服世界就把血液動力學列為全人類必修
#生命宇宙與萬事萬物什麼都馬跟物理有關
#話都給我講就好其之150

圖一：怪醫豪斯的名言：「Everybody Lies!」（來源：福斯廣播公司）
圖二：人在社會中走跳，就好像演員在舞台上演戲一樣。當年一直追著漫畫「#千面女郎」的忠實讀者，有不少已經從青春少女變成阿罵了，結局到底什麼時候才會出來啊？（來源：美內鈴惠／白拳社）
圖三：「哭泣的女人」與「憤怒的男人」（來源：PNAS）
圖四：原來圖三中的兩個人的情緒都超正面的，意不意外？開不開心？（來源：PNAS）