作者:加州大学鲍威尔 信用:CC0公共领域 随着这个国家进入马拉松和两极分化的选举季节的最后几天，政治家的面孔无处不在
这种趋势不太可能走向任何地方，尤其是在社交媒体领域
佐治亚大学的一名研究人员利用计算机视觉分析了来自100多个美国政治家的Instagram账户的数千张图片，并发现在非政治环境中展示政治家面孔的帖子比传统帖子(如专业或政治环境中的政治家)更能吸引观众
“面部是提取情感的一个非常重要的工具，”UGA家庭与消费科学学院的助理教授彭一郎说
“一般来说，人们会关注以人脸为特征的帖子，尤其是他们认识的人的人脸
" 彭利用计算机视觉的方法，分析了159个美国大学网站上发表的59000多幅图像
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2018年秋季抽样调查的政治家，包括总统候选人、州长、参议员和内阁成员
“计算机视觉是一个新兴的领域，它着眼于我们如何训练计算机模仿人类的视觉，比如检测物体，”彭说
这项技术已经应用到面部识别软件、自动驾驶汽车甚至医学成像中，计算机可以从成千上万张图像中提取和识别共同的特征
彭说，使用这种方法，视觉信息可以从内容和审美情趣两方面进行描述，包括亮度、模糊、颜色、构图甚至面部表情
彭确定了四大类来划分政治家形象的设定: 专业/政治环境，如新闻发布会、办公室、集会和抗议；文本/插图，如图形和基于测试的消息；个人环境，显示个人在私人或非政治环境中，如餐厅、住宅或健身房；和建筑/景观，以建筑物或景观为特色，通常没有人
大约60%的分析职位属于专业/政治设置类别
“就吸引评论或赞而言，这类帖子通常没有那么成功，”彭说
平均而言，与专业设置和文字/插图类别相比，个人设置类别中的图像在Instagram上获得的赞要多20%
与有其他人的政治家或没有脸的图像相比，只有政治家的脸的图像也吸引了更多的喜欢和评论
彭说，个性化策略，如在当地足球场或在家里带着宠物展示政治家的帖子，似乎有助于推动互动
“总而言之，面孔推动了观众的参与，”彭说
彭说，计算机视觉可以在未来的政治活动中有多种应用，包括分析社交媒体上的政治视频以及观众参与之外的其他媒体效果
彭还在2018年发表了一项研究，利用计算机视觉检测媒体对唐纳德·特朗普(Donald Trump)总统和希拉里·克林顿(Hillary Clinton)形象的偏见
“将来你可以看看这些视觉材料实际上是如何改变人们对候选人的看法的，”彭说
彭研究，“是什么让政治家的Instagram帖子流行起来？用计算机视觉分析候选人和官员的社交媒体策略”，由《国际新闻/政治杂志》出版
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