論文の概要: Psychological Effect of AI driven marketing tools for beauty/facial feature enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17055v1
- Date: Sun, 13 Apr 2025 16:42:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.147545
- Title: Psychological Effect of AI driven marketing tools for beauty/facial feature enhancement
- Title(参考訳): 美容・顔面機能向上のためのAIによるマーケティングツールの心理的効果
- Authors: Ayushi Agrawal, Aditya Kondai, Kavita Vemuri,
- Abstract要約: AIを利用した顔評価ツールは、個人が外観を評価し、社会的判断を内部化する方法を変えつつある。
本研究は,このようなツールが自尊心,自尊心,感情的反応に与える影響について検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: AI-powered facial assessment tools are reshaping how individuals evaluate appearance and internalize social judgments. This study examines the psychological impact of such tools on self-objectification, self-esteem, and emotional responses, with attention to gender differences. Two samples used distinct versions of a facial analysis tool: one overtly critical (N=75; M=22.9 years), and another more neutral (N=51; M=19.9 years). Participants completed validated self-objectification and self-esteem scales and custom items measuring emotion, digital/physical appearance enhancement (DAE, PAEE), and perceived social emotion (PSE). Results revealed consistent links between high self-objectification, low self-esteem, and increased appearance enhancement behaviors across both versions. Despite softer framing, the newer tool still evoked negative emotional responses (U=1466.5, p=0.013), indicating implicit feedback may reinforce appearance-related insecurities. Gender differences emerged in DAE (p=0.025) and PSE (p<0.001), with females more prone to digital enhancement and less likely to perceive emotional impact in others. These findings reveal how AI tools may unintentionally reinforce and amplify existing social biases and underscore the critical need for responsible AI design and development. Future research will investigate how human ideologies embedded in the training data of such tools shape their evaluative outputs, and how these, in turn, influence user attitudes and decisions.
- Abstract(参考訳): AIを利用した顔評価ツールは、個人が外観を評価し、社会的判断を内部化する方法を変えつつある。
本研究では,このようなツールが性差に着目し,自己目的性,自尊心,感情的反応に与える影響について検討した。
2つのサンプルは顔分析ツールの異なるバージョンを使用しており、1つは過度に臨界(N=75、M=22.9年)、もう1つはより中立(N=51、M=19.9年)である。
参加者は自尊心と自尊心の尺度、感情、デジタル/身体的外観向上(DAE, PAEE)、社会的感情(PSE)を測定した。
その結果,高い自尊心,低い自尊心,両バージョン間の出現促進行動が一貫した関係を示した。
柔らかいフレーミングにもかかわらず、新しいツールは依然として否定的な感情反応(U=1466.5, p=0.013)を誘発し、暗黙のフィードバックは外見に関連した不正確性を強化する可能性があることを示している。
DAE (p=0.025) と PSE (p<0.001) では男女差が出現し, 女性のデジタル化傾向は高く, 他者に対する感情的影響は低かった。
これらの発見は、AIツールが既存の社会的偏見を意図せず強化し、増幅し、AI設計と開発に責任を負う重要な必要性を浮き彫りにする可能性があることを示している。
今後の研究は、こうしたツールのトレーニングデータに埋め込まれた人間のイデオロギーが、その評価アウトプットをどのように形成し、それがユーザの態度や意思決定にどのように影響するかを検討する。
関連論文リスト
- Modelling Emotions in Face-to-Face Setting: The Interplay of Eye-Tracking, Personality, and Temporal Dynamics [1.4645774851707578]
本研究では、視線追跡データ、時間的ダイナミクス、性格特性を統合することで、知覚と知覚の両方の感情の検出を大幅に向上させる方法について述べる。
本研究は,将来の情緒コンピューティングと人間エージェントシステムの設計を示唆するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-18T13:15:32Z) - MEMO-Bench: A Multiple Benchmark for Text-to-Image and Multimodal Large Language Models on Human Emotion Analysis [53.012111671763776]
そこで本研究では、7,145枚の肖像画からなる総合的なベンチマークであるMEMO-Benchを紹介した。
以上の結果から,既存のT2Iモデルは負のモデルよりも肯定的な感情を生成するのに効果的であることが示唆された。
MLLMは人間の感情の識別と認識に一定の効果を示すが、人間のレベルの正確さには欠ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-18T02:09:48Z) - PsychoGAT: A Novel Psychological Measurement Paradigm through Interactive Fiction Games with LLM Agents [68.50571379012621]
心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。
心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T18:00:30Z) - Artificial Intelligence can facilitate selfish decisions by altering the
appearance of interaction partners [2.3208437191245133]
本研究では,外見変化技術であるぼやけたフィルターが,他者に対する個人行動に与える影響について検討する。
その結果,外見がぼやけている個人に向けられた利己的行動の顕著な増加が示唆された。
これらの結果は、他者の認識を変えるAI技術に関する幅広い倫理的議論の必要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T14:53:12Z) - I am Only Happy When There is Light: The Impact of Environmental Changes
on Affective Facial Expressions Recognition [65.69256728493015]
本研究では,異なる画像条件が人間の表情からの覚醒の認識に与える影響について検討した。
以上の結果から,人間の感情状態の解釈が肯定的,否定的に大きく異なることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T16:28:26Z) - CIAO! A Contrastive Adaptation Mechanism for Non-Universal Facial
Expression Recognition [80.07590100872548]
本稿では、顔エンコーダの最後の層に異なるデータセットの特定の感情特性を適応させるメカニズムであるContrastive Inhibitory Adaptati On(CIAO)を提案する。
CIAOは、非常にユニークな感情表現を持つ6つの異なるデータセットに対して、表情認識性能が改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-10T15:46:05Z) - Computational behavior recognition in child and adolescent psychiatry: A
statistical and machine learning analysis plan [3.975358343371988]
我々は,人工知能(AI)ツールを用いた心理療法と研究のために,人間の行動のコーディングを自動化することを目的としている。
強迫性障害 (OCD) を持つ25人の若者と, 精神科的診断 (no-OCD) を伴わない12人の青少年のゴールドスタンダード半構造化診断インタビューのビデオを分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T19:12:15Z) - Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。
我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。
評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T09:21:39Z) - Responsible AI: Gender bias assessment in emotion recognition [6.833826997240138]
本研究は、顔認識のための深層学習手法における性別バイアスの研究を目的とする。
より多くのバイアスニューラルネットワークは、男性と女性のテストセット間の感情認識のより大きな精度のギャップを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-21T17:00:21Z) - Learning Emotional-Blinded Face Representations [77.7653702071127]
感情反応に関連する表情に盲目な2つの顔表現を提案する。
この作業は、個人データ保護に関する新たな国際規則によって動機付けられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T09:24:10Z) - Introducing Representations of Facial Affect in Automated Multimodal
Deception Detection [18.16596562087374]
自動偽造検知システムは、社会の健康、正義、安全を高めることができる。
本稿では,顔認識における顔の感情の次元表現力の新たな解析法を提案する。
私たちは、現実世界の、高額な法廷状況で、真実または偽装的にコミュニケーションする人々のビデオデータセットを使用しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-31T05:12:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。