你之前或許聽過一個俗語「相由心生」，也聽說過「人如其名」。我們在聽到陌生人的名字時，腦海里好像自動會根據名字給這個人勾勒出一個模糊的模樣，比如名字裡帶「靜」的人，你會覺得她比較文靜……
而最近，科學家認真地研究了這個問題，發現人的長相的確會和名字有某種奇妙的聯繫！
這篇研究發表在《美國科學院院刊》（PNAS）上。研究者先是提出了一個有趣的假設——社會對名字的刻板印象可能會影響個體的外貌。換句話說，人們的名字所傳達的特定期望可能會反過來影響他們的外貌。
賴赫曼大學市場營銷學的研究人員說：「如果社會對某個名叫『John』或『Emma』的人的外表抱有某些期望，那麼隨著時間的推移，這個人可能會下意識地調整自己的外形以符合這些期望，比如換髮型或化妝。」
為了深入探究這一理論，由約納特·茨韋布納（Yonat Zwebner）領導的研究小組進行了5項研究。他們將人類感知測試與機器學習技術相結合，想要測試在完全陌生的情況下，人們是否能將名字與陌生人的長相匹配起來。
這項研究分為多個實驗，參與者有9～10歲的兒童，也有成年人。
在前兩項實驗中，每位參與者都會看到一系列陌生的肖像照片，然後需要從提供的四個名字中選擇一個與之相匹配，四個名字中只有一個是正確答案。
每位參與者都會收到這樣的題目。｜參考資料[1]
結果發現，無論是兒童還是成人，都能較為準確地將成人長相與其名字匹配，其成功率（28.45%、30.40%）顯著高於隨機猜測的概率（25%）。
然而，面對兒童長相，參與者的匹配準確率則顯著降低。兒童和成人匹配了真實姓名的準確率分別為22.70%和23.61%，與隨機概率25%沒有顯著差異。這種差異恰恰說明，一個人的長相可以隨著時間的發展而發展，與其名字中帶有的「社會特徵」越來越像，兒童可能還未來得及形成與名字相關的長相。
名字相同的人，長得也更像
為了排除人類主觀認知的偏差，在第三項研究中，研究人員使用了一種名為孿生神經網絡（Siamese Neural Network）的人工智慧技術來分析人類面部特徵與名字的相似性。用於分析的數據集包括607張成年人面孔和557張兒童面孔，每組都有相同的20個名字（8個男性名字和12個女性名字）。
結果發現，擁有相同名字的成人長相相似度達60.05%，顯著高於隨機概率50%。相比之下，擁有相同名字的兒童並沒有表現出長相相似性（51.88%）。
虛線表示隨機概率，從圖中可以看出同名的成人面部相似度大於隨機水平。｜參考資料[1]
為了進一步驗證他們的假設，研究人員還使用了生成對抗網絡（GAN）對兒童照片進行處理，模擬兒童老年後的樣子，並讓參與者嘗試匹配「數字老年化」的成人面孔與名字。
結果顯示，無論是人類還是機器學習算法，都沒有發現這些「數字老年化」面孔與名字之間的顯著關聯。這表明，名字-面孔的一致性可能不僅僅是年齡的產物，還受到社會期望和個人發展之間複雜的相互作用的影響。
那麼，一個人究竟是如何塑造自己的面部特徵以符合名字的呢？研究人員認為，名字是一種刻板印象，承載著社會意義和期望。例如，之前發表的研究表明，在美國，會認為一個名叫「Katherine」的人比一個名叫「Bonnie」的人更成功；會認為一個名叫「Scott」的人比「Herman」更受歡迎。此外，還會認為「Bob」的臉比「Tim」的臉更圓……
隨著時間的流逝，人們內化了與自己名字相關的特徵和期望，並有意識或無意識地將其融入自己日常的選擇和決策中，進而改變自己的外貌。所以，下次照鏡子的時候，你也可以仔細觀察一下，你的名字是否也在塑造著你的外貌和性格呢？
據說，世界上有292323人叫張偉。
