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外国人的面孔真难辨认！
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美国歌手、诗人吉姆·莫里森就说过：“People are strange, when they are a stranger（当他们成为陌生人时，他们会变得很奇怪）。”在我们眼中，不熟悉的人总有些奇怪，更遑论八竿子打不着的外国人。我的室友Alex是一位美国人，我从他身上深刻体会到“外国人的面孔有多么难以记住和辨别”这一事实。尽管Alex去过亚洲很多次，但是我们刚在一起租房子时他对我抱怨过认不清我们学院那间大办公室里的那些亚洲人面孔：“我有点分不清我们办公室的那个日本交换生还有学心理系的那个越南姑娘。”这样的问题其实很多人都有，比如有的人分不清楚NBA的球星，也有人看意甲的时候不能够识别热那亚队的球员之间的差距，我听过最极端的例子是无法分辨辣妹中五位成员。是因为这些人记忆力不好吗？不可能，Alex连我们一个礼拜前吃过的午饭都能记住。是因为大家不认真去识别吗？不少姑娘为了男朋友看NBA非常认真，却也分不太清楚那些“蓝领球员”。这个问题背后也蕴藏着面孔识别的特殊之处：因为身份的记忆更多涉及整体识别，靠细枝末节去做区分可以说“过不了十五”。
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在心理学学科体系内，科学家把这个现象叫作“异族效应（other race effect）”。对Alex来说，办公室的这两位姑娘都不属于他所熟悉的种族。事实上，很多人都有着异族效应：效应弱的人可能没有显著问题，不过是记忆外国人的面孔要多花点时间；效应强的人可能会感觉外国人都是一个模子里刻出来的，无论如何都分不清楚他们之间的差异。所以当外国人的面孔有点接近的时候，大家就会觉得越来越难以判断。有一次我给Alex看了看我们上海的SHN48组合的照片，他当时就崩溃了。
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科学家发现这个效应后兴趣盎然。社会心理学者身先士卒，他们称“异族效应”就是因为我们不太熟悉外国人的面孔，相反因为我们接触本族人比较多，可以说熟能生巧。Webster（韦伯斯特）教授的研究也侧面表明了这个问题，当一群日本人刚到美国的时候的确不太擅长区分高加索人种的相貌，但是待了一年之后识别能力虽然没有达到美国人水平，不过相较曾经的自己可以说“成绩斐然”。
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对于面孔研究的科学家而言这并没有太多社会要素，更多的是在于人们如何处理种族与身份交互而复杂的面孔信息。不少科学家通过面孔整体识别的特性进一步分析了这个问题，我们对于熟悉的人采取整体识别，但是对于不熟悉的人采取局部识别。自然而然，我们对于国人会用整体识别，直击人与人身份差别；而面对外国人的时候，局部识别扰乱了我们的判断，正确性和判断时间都不甚理想。阅读了前几章的朋友就知道，整体识别又快又准确，局部识别又慢又不准。正是因为有足够的接触机会，我们对于本族人的识别上升到了整体级别，这样的“专长”自然不存在于外国人身上。
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时间过去了许久，Alex已经与办公室的姑娘们谈笑风生，他甚至能够判断出日本人和中国人相貌的一些差异。“异族效应”不是说明你不认真，只是反映了我们识别面孔身份的一种客观规律，不用害羞也不用担心。从Alex的例子和实验的研究成果来看，对于我们克服“异族效应”最好的良药就是混入他们当中，看多了也就学会了。到底“外国人”的面孔和我们熟悉的人的面孔有什么区别呢，我们在下一节接着看。
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利用面孔“地图”来“计算”面孔
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熟悉数学的朋友知道，我们在研究几何问题的时候，倘若有数学大师笛卡儿创立的平面直角坐标系就会方便很多，因为每一个点的位置可以转换为一个坐标系上的坐标值。那么我们能不能把面孔的每个细节都用参数记录和表达呢，比如眼睛的尺寸？这有点类似计算机科学的思路，如果我们能够把面孔的数据精确记录，再通过“解码”还原处理数据呢。事实上，在识别物体或者空间时我们的确这么做，但是对于面孔还真不行。毕竟相对房子与房子的差异，柴犬和秋田犬的差异，我们人面孔与面孔的差异可以说是细枝末节：眼睛宽度多两毫米，高度短两毫米，然后再互相多隔开两毫米听起来差异不大，但是看起来一清二楚。从这个角度而言，单纯记录面孔上的差异，不管是整体信息的还是局部信息的差异，都会导致以下两个小问题：（1）数据巨大，一张面孔少说有十余个参数，自然效率不高。（2）偏差度不低，因为我们的眼睛没有那么精确。所以说按照计算机科学的思维理解大脑不太好，但是用数学（统计）这样更加贴近生活本质的方法更加准确：我们的大脑在一张假想的地图上，把一张张面孔都用几个坐标系上的值来代表，进行一些数学计算和比对就可以用最少的数据和参照系反映一切面孔了。这样记录面孔数据似乎简单了很多：我们只要比较和记录一张面孔与“参照点”的差异就可以了。
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在曼彻斯特大学的Valentine（瓦伦丁）教授曾认真研究过这个设想。他从（前面章节提到的）“面孔倒置效应”以及“异族效应”获得启发：这些面孔我们判断不出来会不会是因为它们都不符合我们面孔识别系统的“口味”，是不是因为它们在我们的大脑内不是特别熟悉；因而可以说这些面孔对我们来说算是比较遥远的，或者说和我们的经验比相对较远。那么Valentine教授就进行了如下的设想：面孔的识别会不会也是像笛卡儿坐标系那样呢？在这个想象中，我们熟悉的面孔应该在坐标系原点附近，而原点就是一个抽象的模板。概念中的模板可以被理解为我们所接触的面孔的一个平均；所以说每个人心中的模板会有着个体差异，我们每个人心中的模板也会随我们的社会经验越来越丰富而变化。我因为接触中国人时间更长，大脑中的这个模板可能更加东方化；我的室友Alex由于从小在美国长大，他心中的模板可能就比较西方化。这一个观点可以很好地解释上一节提到的“异族效应”。比如就用后面一张图指代Alex心中的面孔分布“地图”，这张假想的“地图”是二维的（事实上可以很多维度，方便起见我们假设是二维的）。中心正是Alex心中对于面孔形态的模板，它正是由Alex所熟悉的人构成的。图上每一个彩色圆点点都指代了Alex熟悉的面孔（比如他家人的面孔）。而我作为一位亚洲人，面孔特征会与Alex所熟悉的面孔有所差距，所以可以被表示在离中心遥远的一个角落。倘若一张面孔远离中心，大脑需要加强神经细胞之间的连接（相较于靠近中心的面孔），激发更大的活跃，也耗费更多的时间（毕竟连接差一点）。所以说“异族效应”正是由于外国人的面孔离自己内心的模板比较远，难以分辨。
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假设下Alex脑海中的面孔二维地图。相比Alex的亲友，在刚认识我的时候，我的面孔在他“心中的位置”偏远无比。当然，随着经验和熟悉，我走近了中心；自然而然判断起来方便多了
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这个假说的核心在于假设人在判断其他人的时候是否与在中心的模板进行对比（norm ；based）。不过Valentine教授的实验本身没有能够直击问题的中心，而是在探讨模板与另一种假说的优劣。他的实验中阐明模板模型的充分条件（即当模板为真时，这些条件亦为真）：倒置、外国人的面孔的确看起来比较奇异（离中心远），因此判断的正确率较低，耗时较长（难以识别）。这两个发现符合了面孔地图的模型，但是并不能直接、准确地推导出我们就是通过中心来进行判断的。仅根据当前的实验结果，我们也可以解释“亲友圈”（亦不是按照绝对中心进行对比，而是将熟悉的面孔作为一个整体来看）是判断的核心，离得远的“陌生人”或者“奇怪面孔区”就是判断起来麻烦。
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直到2001年，Leopold（利奥波德）教授的团队找到了印证“依靠面孔模板分析”假说的方法。方法很简单，那就是利用“适应后效”的方法。适应后效很有趣味，我在这儿再解说一番，当我们长期看到（适应）一张开心的面孔，之后的面无表情的面孔看起来也会有点不开心（后效）；同样，长期观察一条凹下去的曲线（适应），之后看到的直线会稍稍向上凸（后效）。总而言之，我们的大脑神经会随着最近的刺激短期之内修改处理方式，这样的修改永远朝向适应物到中心模板的方向进行。Leopold教授利用了这个手段，假设我们判断面孔时是对比中心模板，如果我们适应了甲的面孔，那么所有的面孔看起来都有点不太像甲的，其中反应最为强烈的就应该是按照甲的面孔特征做出来的“反甲”的面孔。也就是说在一个方向上的适应后效最为强烈也就能够证明处理图片是沿着适应物与中心模板的方向进行，也就说明，一起判断就是按照中心模板而不是别的什么东西进行。就如同下面一个例子，如果我们适应了反甲的面孔而不是乙面孔，那么之后看到甲的面孔应该更突出，更好被判断。
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看多反甲的面孔之后，中央的图片看起来都有点像甲了呢。但是因为乙不在这个轨道上，再怎么看甲你也觉察不出乙来
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从2005年开始Rhodes教授的团队通过大量实验，丰富而且弥补了Leopold教授团队在世纪初的研究：面孔在我们大脑中可以被理解为在多维度坐标系内的一个个点。他们清楚地指出了我们的面孔判断就是按照与中心对比的“数据”进行的。他们的实验室还发现这种判断的方法在小朋友身上也有体现：虽然小朋友并不会解几何数学题，也不是很了解计算方面的方法，但是他们“无师自通”，也会通过对比一张张肖像画与他们心中的模板来判断对方身份。对比中心模板处理面孔的方法就好比电脑用RGB值而不是一张张色彩图片更有效而且快捷地记录彩色数据，我们的大脑可以利用一张面孔与中心面孔的“差距值”，或者说坐标值，来判断各种各样的信息。到目前为止，心理学等方面的研究也与这一个从行为实验推导出来的模型相吻合。首先，大量实验都表明当我们观察不熟悉的面孔时（离中心比较远的面孔），脑内处理面孔的梭状回面孔区反应会有明显提升，换句话说面孔与模板的距离增加会引发更大的神经反应：相对“奇特”的面孔需要大脑更多的活跃；不恰当的例子就是当你做简单的算术题（判断恋人与陌生人的面孔）时意气风发、挥斥方遒、轻松愉悦（不会那么活跃），当你做难题（判断两位马拉松高手的面孔）时事倍功半、绞尽脑汁（活跃明显）。其次，大脑内的神经是按照群体反应方式进行，而且处理更熟悉的面孔所激活的神经更紧密更高效；因此判断陌生面孔时速度更慢，更耗时间，难以激活整体识别，只能按照局部识别慢慢进行。甚至最近Webster教授也提到面孔的识别（不只是身份）就是依赖于上述的计算过程。当然实际生活中这样的面孔地图需要若干维度而且模板高度抽象，但是这般巧妙的表达方式正是识别的中心。
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我们只有一套默认的模板吗？或者说我们只会和一张模板进行比较吗？仔细想想看，只有一张模板不算高效。比如，我在判断迎面走来的那位女性是同事的时候，如果能够只利用“女性”的模板必定会减少“数据处理量”。或者Alex在判断办公室两位亚洲朋友的面孔时，会利用“Alex心中所有人”的面孔模板还是“Alex最近认识的亚洲人”呢？科学家们没有放过这一个疑问，他们利用了一个叫作类属适应的方法表明了模板的使用很有弹性，主要是看大家什么时候“用”哪一个：利用世界地图攀登山峰有点儿不切合实际。Little、Jones（琼斯）还有DeBruine（德布鲁尼）教授的科研团队就发现了在这种情况下的适应后效可以各自产生在男女面孔上。举个例子，如果我们同时适应了一位眼睛间距很宽的男性和一位眼睛间距很窄的女性，若只用一张模板造成的结果就应该是平均了眼睛间距，所以不会产生任何针对眼睛间距的适应后效。之后还有许多实验室再接再厉，探索了其他共存的模板：他们都发现模板可以根据实验内容产生分化，并不是固定为所有面孔的中心模板这一个“默认设置”。比如说如果面孔可以按照一个坐标轴表示，它们也就可以按照坐标轴的两极排布：比如性别、年纪、种族，甚至情绪等等。
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所以说进化如同鬼斧神工，让我们的神经团体合作，这样的团体合作导致了功能区出现，也导致了面孔判断可以依靠不同的神经反应进行，这样我们就可以分析面孔活跃离中心的程度（所谓距离）。同样，如果面孔在大脑内可以按照类别（男女）产生直接反应，这类别的两极（比如男性与女性）就可以被独立的“地图”所包容，也就产生了适应性很强的多个模板。总而言之，我们在判断“他是谁”的时候，会比较“他”的面孔与中心模板的相对“距离”来完成判断。这样一个模板可以随着任务进行而改变，从而最高效地完成判断。这就是我们在判断面孔身份时的一种“软件”。所以说，如果你想要成为一个辨认他人面孔的高手，最好的方法就是活用这一套“软件”：核心就是多去会见各种各样、各行各业的新朋友并且记住他们的面孔，这样你就可以拥有更加清晰的多套模板。
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为什么漫画很好辨认？
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一幅优秀的肖像画应当是还原现实，而漫画是不一样的。优秀的漫画最大的特点就是能突出画中人的特点。但是我们为什么很容易判断出来这幅画属于谁呢？这个问题通过“面孔地图”就能很好地解释。
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漫画往往会夸大一个人的相貌：比如鲁迅的漫画往往会强调他的“横眉冷眼”。倘若我们把鲁迅的照片放在面孔地图上，肯定会和我们心中的中国中年男性模板有点差距。这个差距可能就是在眉毛和眼睛上（间距、尺寸等，既有局部又有整体的差异）。而漫画由于凸显了差异，应该会落在离中心更远的地方；相反，如果我们缩减差异，这张图画就离中心更近。事实也证明漫画一般的面孔的确会让判断更准确。叫人画漫画肯定是比较麻烦的，科学家用类似漫画的手段制作了如下的图片：他们将面孔上的信息编码，然后比较一张图片和面孔地图中心标准肖像的差距，然后扩大这样的差距就能做出漫画一般的面孔了。在这项技术普及之后，科学家做起来就会更加游刃有余。
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不少科学家都发现夸张后的面孔比原始面孔更好认，更独特；倘若反着来缩减差异，照片看起来更不鲜明，也不太好认，“泯然众人矣”。甚至也有科学家发现不只是身份，连情绪都更加独特鲜明。脑成像的数据和行为数据吻合，当图片被夸大了身份信息之后，大脑（梭状回面孔区）对于这张新图片的活跃程度相对原始图片会增加。一张漫画要画得好，全靠作者合理凸显面孔中的特别之处。下次你在街头看到会画漫画的艺人，不妨留个心眼，他们是不是突出被画者的特征了呢？
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