面孔可信度预测极端刑事量刑结果外文翻译资料

面孔可信度预测极端刑事量刑结果

原文作者：John Paul Wilson and Nicholas O. Rule University of Toronto

摘要不可信的面孔会在许多领域引起负面判断。这方面的现有研究集中在目标的可信度与量刑相关的情况下(例如，刑事量刑和经济游戏)。然而，在目前的研究中，我们发现，人们在刑事量刑决策中，在可信度不相关的情况下，也会过度概括可信度，甚至在最极端的量刑决策中也如此：如判处某人死刑。在研究1中，我们发现，对不可信的知觉可以预测佛罗里达州被定罪罪犯犯的死刑(与无期徒刑相比)(n=742）。此外，在研究2中，我们发现，即使当被试在看到最初被判死刑后被证实无罪的人时，可信度与死刑之间的联系仍然存在。这些结果突出了面部外观对感知者的偏见的影响力度，甚至会影响到生命结果的执行点，这表明刑事司法系统存在着惊人的偏见。

关键词：面部感知；判断；外表；社会感知；法律程序；公开数据；公开材料

人们从面孔快速且一致性高地推断可信度(Krumhuber et al.，2007; Willis amp; Todorov，2006; Zebrowitz, Voinescu amp; Collins,1996)。然而，尽管人们对哪些面孔看起来可信或是不可信达成了广泛的共识，但几乎没有证据表明，对个体可信度的感知能够预测他们的行为(Rule, Krendl, Ivcevic amp; Ambady, 2013)。即使可以获得信任诊断行为的信息，人们仍然会受到来自面孔的可信度的影响(Rudoy amp; Paller, 2009;Todorov amp; Olson, 2008)。因此，面孔可信度不仅会影响被试对他人的印象，而且会因为感知里的心理偏差，以有意义的方式影响目标的生活结果。

事实上，那些看起来不可信的人更不容易被相信。例如，在信任游戏中，即使是5岁的孩子，面对那些看起来不那么值得信任的伙伴，也会投入更少的钱(Ewing, Caulfield, Read amp; Rhodes, 2015)。此外，尽管有信息表明目标确实值得信赖，但这些偏见依然存在(Rezlescu, Duchaine, Olivola amp; Chater, 2012; van amp; apost; Wout amp; Sanfey, 2008)。因此，人们对那些看起来不可信的人的表现出更少的信任，这影响了原本应该是理性的经济决策(Henrich et al., 2001)。

也许更具说明性的是，面孔可信度会影响法庭上关于是否有罪的决策。外表与所谓的罪犯一致的人往往比那些外表唤起不一样的刻板印象的人更容易认为有罪(Berry amp; Zebrowitz McArthur, 1988; Macrae amp; Shepherd, 1989; Shoemaker, Southamp;Lowe, 1973; Zebrowitz amp; McDonald, 1991)。同样地，面孔可信度低的人也会在假设的犯罪案例中在证据较少的情况下被判有罪(Porter, ten Brinke, amp; Gustaw, 2010)。

大多数先前的研究都集中在假想的犯罪场景上，通常使用的是没有实际犯罪的嫌疑人的面孔(e.g., Dumas amp; Testé, 2006)。因此，尽管感知到的可信度与是否定罪之间存在一致的联系，但对于面孔的可信性如何影响现实世界的刑事司法结果知之甚少。在这里，我们研究了面孔可信度如何影响对已定罪杀人犯的实际判决。这项研究有可能解决两个关键问题：面孔可信度是否会在可信度不相关的情况下使决策产生偏差(例如，当目标人永远没有机会在监狱外犯下更多罪行时)，以及面孔可信度是否会以其最极端的形式影响刑事决策(例如，判决杀人犯死刑或无期徒刑)。之前的研究表明，心理偏见会影响公正的决策，尤其是对可信度的判断(e.g., Ewing et al., 2015)，我们假设对个人面孔可信度的觉知的可信度会影响他们的判断。

此前的研究表明，基于面孔的种族线索也会影响刑事量刑。Eberhardt、Davies、Purdie Vaughns和Johnson(2006)发现，与那些看起来不那么典型的黑人被告相比，那些看起来更典型的黑人被告更有可能被判处死刑。在相关的研究中，Blair、Judd和 Chapleau(2004)指出，非洲性外表预测着白人和黑人被告的刑期都会更长。因此，为了完善我们对可信度在刑事量刑中作用的测试，我们调查了与法律结果相关的其他外貌特征，如非洲中心性、吸引力(Stewart, 1980)和面部成熟度(Berry amp; Zebrowitz McArthur, 1988)，可能会影响刑事判决结果。

我们还考虑了与攻击有关的面部特征。不出所料，攻击与暴力犯罪倾向有关(Berkowitz, 1962)。更相关的是，面部宽高比(fWHR)能积极预测男性的攻击行为(Carré, McCormick amp; Mondloch, 2009)。被试似乎对此很敏感，因为他们不太可能在经济博弈中信任面部宽高比更高的伙伴(Stirrat amp; Perrett, 2010)。事实上，面部宽高比与对可信度有一定的相关(Stirrat amp; Perrett, 2010)。因此，考虑到面部宽高比与实际和感知的攻击性显著对应，我们希望控制其影响。因此，感知到的可信度的独立影响将阻止这样一种可能性：在刑事判决中，攻击性行为的面部线索解释了基于可信度的偏见。

我们在两项研究使用了一种主要的方法来评估面孔可信度与实际刑事量刑之间的关系。具体来说，我们收集了被判死刑或终身监禁的杀人犯的面孔。在研究1中，我们将佛罗里达州每一个死刑犯的面孔可信度与在同一州服无期徒刑的杀人犯的面部可信度相比较。然后，在研究2中，我们从“无罪项目”维护的数据库(见Scheck, Neufeld amp; Dwyer, 2001)中收集了被证明没有犯过杀人罪的人的照片，并将他们的可信度与最初量刑的严重性联系起来。关键的是，这些无罪释放后的图像描绘的是不再在监狱里的无辜的人。在每一项研究中，我们假设那些看起来可信度低的人会得到更严厉的量刑，即使他们没有犯罪。这样的结果将证明，除了更多司法相关信息外，面部线索的过度概括甚至可能产生极端的后果，即使是低保真感知，例如可信度，以及特定结构化以抵抗主观偏见的情景。

研究一

在研究1中，我们收集了目前被佛罗里达惩教署正监禁的囚犯的照片。我们使用了佛罗里达州的数据库，因为它是全面的、公开的，而且所有死囚都集中在一个名册中。因此，我们调查了目前正在服无期徒刑或等待处决的真正罪犯的面部可信度与量刑之间的关系。

方法

被试。截至2014年10月，我们从佛罗里达州394名死刑犯的中挑选了376名白人和黑人男性。排除了5名女性囚犯和13名其他种族的囚犯，因为我们希望保持性别统一，并根据之前的研究将目标种族作为我们模型中的一个变量(Blair et al., 2004; Eberhardt et al., 2006)。在选定的目标中，我们进一步排除了5名种族与所提供信息相冲突的囚犯(基于两名研究助理的一致种族分类)。这使得我们共有371名囚犯被判死刑(其中226名白人，145名黑人)。

然后我们挑选了一组被判一级谋杀罪并被判处无期徒刑的男性囚犯作为对照组。我们通过根据种族搜索数据库并下载第一批226名白人和145名黑人囚犯的照片来选择这些囚犯，(按姓氏字母顺序排列)，以匹配种族的死囚目标，而不考虑任何其他视觉特征。由于这种匹配的选择，种族不可能在本研究中预测量刑结果，因为在死囚和无期徒刑的组中，黑人和白人目标的数量是相等的。

我们的研究最终得到了一个742张图片的数据库，其中一半是判死刑的囚犯，一半是被判终身监禁的囚犯。我们将这些图像转换成灰度，以控制光线的可能差异，并模糊囚犯制服可见部分的颜色提示，死囚犯与终身监禁的囚犯不同(橙色与标准蓝色)。

特质评分。我们将742张图片分成7组大小相似的图片(每张94-108张)。每组中被判终身监禁的数量和被判死刑的目标数量相等，种族分裂甚至在这些群体中也存在(例如，被试观看33名白人和21名黑人被判终身监禁，也会观看33名白人和21名黑人被判死刑)。

我们通过询问亚马逊机械土耳其公司(Amazon Mechanical Turk)208名美国工人(101名男性，107名女性；M=35.0岁，SD=12.0)中的每个人，从随机选择的一组中，以从1(完全不可信)到8(非常可信)为评分标准对面孔的可信度进行评分，从而获得了所有七组的可信程度。我们分析了七个组中每个组的可信度等级的内部可靠性，哪些达到了可接受的水平(所有Cronbach的alpha;sgt;0.72)。

我们还招募了不同的样本，对相同的七组目标进行评估，分别是：非洲中心性(n=141个评分者；82个男性，59个女性；M=32.9岁，SD=11.0)、吸引力(n=140个评分者；90个男性，50个女性；M=33.2岁，SD=10.2)和面孔成熟度(n=140个评分者；85个男性，55个女性；M=33.3岁，SD=13.0)；所有样本大小估计达到可接受的水平的评分者间信度(所有Cronbachalpha;sge;.80）。研究助理为佩戴眼镜的目标(n=115个目标)和(可见脸或脖子)纹身(n=14个目标)的目标进行编码。我们认为，将这三个特征包括在先前发现的将非洲中心性(Blair et al., 2004; Eberhardt et al., 2006)、吸引力(Sigall amp; Ostrove, 1975; Stewart, 1980)和面部成熟度(Berry amp; Zebrowitz McArthur, 1988)与刑事量刑联系起来是很重要的，因为眼镜和纹身可以显著地影响面孔感知(Funk amp; Todorov, 2013; Hellström amp; Tekle, 1994)。由于非洲中心性等级是根据种族双峰分布的，所以我们将白人和黑人目标的值分布进行了标准化。

最后，我们使用之前研究的方法测量了每个目标的面部宽高比(Carré amp; McCormick, 2008)。我们再次将这些人脸分为七组，并请两名独立的研究助理使用IMAGEJ测量每一张面孔，IMAGEJ是美国国立卫生研究院提供的一个开放程序。在每一组中，评分者间的信度很高(Cronbachalpha;sge;0.85)；因此，我们对每一张脸的测量结果取平均值。可信度评分和面部宽高比呈负相关，r(740)=-0.12，p=0.001，这表明，尽管它们彼此相关，但它们在很大程度上是独立的。

结果

因为我们有兴趣概括目标的特征(例如，他们的可信度如何与他们的量刑相关)，所以我们以目标为分析单位分析了数据。因此，我们对参与者的评分取平均值，以计算每张面孔对每个特征的平均共识判断。因此，自由度反映的是面孔的数量，而不是参与判断这些面孔的参与者的数量。

平均分析。为了研究可信度是否因量刑和目标种族而不同，我们首先将742个目标的平均可信度数据进行2(种族：黑人与白人)times;2(量刑：终身监禁与死刑)的组间方差分析。我们得到量刑的主要效应，F(1738)=7.44，plt;0.01，eta;=0.01；被判处死刑的目标(M=2.87，SE=0.03)比被判处无期徒刑的目标更不可信(M=2.76，SE=0.03)，95%置信区间(CI)的差异为[0.03，0.20]。我们还观察到种族的一个不可预测的主效应，F(1738)=47.67，plt;0.001，eta;=0.06；黑人比白人(M=2.67，SE=0.03)更值得信赖(M=2.96，SE=0.03)，差异的95%置信区间为[0.21，0.37]（更多讨论见在线补充资料）。值得注意的是，种族和定罪之间没有相互作用，F(1738)=0.02，pgt;0.88，eta;lt;0.001，这表明可信度和定罪之间的关系没有被种族缓和。因此，在之后的回归分析中，我们没有计算一个包含种族的交互项。

逻辑回归。接下来，我们建立了一个逻辑回归模型来评估在存在我们测量的其他特征的情况下，面孔可信度预测量刑结果的程度。我们在二元逻辑回归模型的第1步将定罪结果(0=无期，1=死刑)回归到可信程度，并在第2步中输入协变量(非洲中心性、吸引力、面孔成熟度、面部宽高比、是否戴眼镜和是否有纹身)。

一级模型的方差显著高于简单截距模型，Delta;chi;(1)=7.52，plt;0.006。回顾方差分析结果，模型1显示，可信度预测定罪结果，b=-0.36，SE=0.13，p=0.007，优势比=0.70，CI为优势比=[0.54，0.91]；被认为不可信的目标更有可能被判死刑。在步骤2中添加协变量改进了模型，Delta;chi;(6)=34.15，plt;0.001，可信度仍然是死刑的重要预测因子，b=-0.4

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