Seu rosto revela sua ideologia política?
Um estudo com candidatos dinamarqueses mostra que redes neurais conseguem classificar esquerda e direita acima do acaso apenas analisando o rosto dos candidatos
Com a polarização política, agora é comum encontrar pessoas (especialmente mulheres) interessadas em detectar o posicionamento político de potenciais parceiros amorosos antes mesmo de perguntar diretamente sobre suas opiniões. Vocabulário, jeito de se vestir, preferência por filmes — todos esses elementos são considerados importantes indícios que vão fazer as mulheres se aproximarem ou não. Até agora eu não tinha visto ninguém inferindo preferência ideológica simplesmente olhando para o rosto. Mas pelo que uma pesquisa de 2023 indicou, a face pode conter mais pistas sobre isso do que se imagina.
Há décadas, pesquisas em percepção social investigam se observadores humanos conseguem extrair alguma informação psicológica de fotografias faciais. Esses estudos sugerem que julgamentos de personalidade, inteligência, competência e orientação política podem apresentar acurácia acima do mero acaso, embora geralmente modesta e misturada a estereótipos, pistas contextuais e efeitos de atratividade. A novidade aqui está no método: em vez de perguntar a avaliadores humanos o que eles “veem” em um rosto, os autores usaram redes neurais para identificar padrões estatísticos em fotografias públicas.
Uma inteligência artificial prever o posicionamento político das pessoas com base em suas características físicas já é impressionante, mas o objetivo do estudo era usar essa poderosa ferramenta para entender quais aspectos contribuem para os nossos julgamentos e por que eles podem representar mais do que meros estereótipos equivocados.
Os candidatos dinamarqueses
Na pesquisa, os autores usaram fotografias públicas de candidatos das eleições municipais dinamarquesas de 2017. A amostra inicial continha 5.230 fotos. Depois da exclusão de candidatos de partidos locais sem ideologia claramente classificável, imagens inadequadas e outros casos que poderiam introduzir ruído metodológico, a amostra principal ficou com 3.288 fotografias. A orientação política foi codificada de forma binária — esquerda ou direita — com base no partido pelo qual cada candidato concorreu.
A escolha dessa amostra tem uma vantagem importante. Os candidatos municipais dinamarqueses são descritos pelos próprios autores, com base na literatura política local, como figuras de baixa profissionalização eleitoral — bem diferentes dos políticos de carreira que se vê no Brasil. Isso significa que suas fotos provavelmente sofrem menos interferência de consultores de imagem e marqueteiros especializados em fazer o político impor uma determinada imagem artificial para a população.
As imagens passaram por um processo de preparação antes da análise. Os autores localizaram o rosto, recortaram a imagem, alinharam a posição facial e converteram as fotos para preto e branco. Essa última etapa era importante porque, na política dinamarquesa, esquerda e direita estão associadas a cores partidárias específicas. Se as fotos permanecessem coloridas, a rede poderia aprender atalhos visuais relacionados às cores, e não ao rosto.
Depois disso, os autores treinaram redes neurais separadamente para homens e mulheres. O objetivo não era maximizar a acurácia a qualquer custo, mas investigar se o modelo conseguia prever ideologia acima do acaso e, principalmente, quais elementos da imagem contribuíam para essa previsão. Para isso, o estudo combinou quatro procedimentos: classificação por rede neural, mapas de calor, análise de expressões faciais e medidas de características faciais como masculinidade e atratividade.
O desempenho do modelo
O principal resultado inicial foi que a rede neural conseguiu prever a ideologia política dos candidatos com 61% de acurácia, tanto entre homens quanto entre mulheres. Como a classificação era binária — esquerda ou direita —, um palpite aleatório acertaria, em média, 50% das vezes. Portanto, o modelo teve desempenho superior ao acaso, mas não a ponto de permitir conclusões fortes sobre indivíduos específicos (análises quantitativas quase sempre são melhores para um grande número de pessoas do que para uma pessoa).
Isso não significa que a inteligência artificial descobriu uma espécie de “assinatura facial” da ideologia. O estudo não mostra isso. Uma acurácia de 61% indica apenas que há alguma informação estatística nas imagens que ajuda o modelo a classificar os candidatos um pouco melhor do que uma escolha aleatória. Outra interpretação exagerada seria descartar o resultado por ele parecer baixo. Em aplicações reais, diferenças probabilísticas pequenas podem ser relevantes quando aplicadas a grandes conjuntos de pessoas. Considerando que o posicionamento ideológico deve ser definido por centenas de indícios, uma acurácia de mais da metade só com base na aparência física é um resultado extraordinariamente bom.
Os autores também testaram a capacidade de generalização do modelo em uma segunda amostra, formada por parlamentares dinamarqueses. Nessa amostra de replicação, a acurácia foi de 61% para mulheres e 57% para homens — desempenho ainda acima do acaso. Isso sugere que o modelo captou padrões relativamente consistentes, mas não suficientemente fortes para sustentar qualquer inferência individual segura.
Que tipo de informação presente nas fotografias permitiu esse desempenho?
Beleza, colarinho e, claro, o sorriso
Quando os autores usaram mapas de calor para verificar quais áreas da imagem contribuíam para a classificação, encontraram um problema nas fotografias masculinas: o modelo não estava usando apenas informação facial. Ele também se apoiava em elementos externos ao rosto, especialmente a região do colarinho da camisa. Com a remoção dessa peça, a acurácia de identificação da ideologia nos homens foi de 65% para 61%. Ou seja, as roupas estavam interferindo numa análise que deveria considerar só a face.
O que aconteceu depois de analisar apenas a face? Sorrisos e expressões gerais de felicidade estavam associadas a uma maior probabilidade de o modelo prever ideologia de direita; expressões neutras, ao contrário, estavam associadas à previsão de esquerda. Esse padrão apareceu em homens e mulheres.
Os autores também testaram masculinidade e atratividade facial. A masculinidade, medida pela razão entre largura e altura do rosto, praticamente não se correlacionou com a previsão de conservadorismo, o que pode surpreender considerando os estereótipos mais comuns, em que homens mais feministos estariam à esquerda e os homens ostentando sua masculinidade raiz estariam à direita -- pelo menos em termos de anatomia facial parece não haver diferença. A atratividade também não foi significativa entre homens. Entre mulheres, porém, houve associação positiva: rostos femininos com maior pontuação de atratividade tendiam a ser classificados como mais provavelmente de direita.
A conclusão mais segura é modesta: a rede neural usou uma combinação de pistas. Algumas eram extrafaciais, como o colarinho nas imagens masculinas; outras eram faciais, como sorriso e, entre mulheres, atratividade estimada. O estudo não mostra que exista uma “face” típica da esquerda ou da direita. Mostra apenas que, em fotografias públicas de campanha, certos aspectos visíveis da imagem estão estatisticamente associados à ideologia partidária dos candidatos.