人脸分析算法审美观的规训与偏向：基于计算机视觉技术的智能价值观实证研究
在人工智能正越来越多地辅助人类进行决策的背景下，算法的价值判断行为值得学术界关注。本研究聚焦于人脸分析算法的审美价值判断行为，选取智能化人脸分析应用Face++作为研究对象，使用1247张在控制环境下拍摄的人脸正面视图对Face++中的“颜值评估”及“人脸美化”算法进行逆向测试。研究使用计算机视觉技术计算目标人脸的视觉年龄、瘦削程度、肤色白皙程度等面部属性，计算其与算法“颜值评估”结果的关联，并比较“人脸美化”算法是否带来上述属性的显著改变。结果证实“颜值评估”算法推崇“瘦、白、幼”的片面审美观，而“人脸美化”算法将这种单一的审美偏好付诸自动化的美学实践。在上述发现的基础上，研究进一步探讨了算法审美价值背后的意识形态偏向、算法与人类审美实践相交互的运作逻辑。
