Rosto feminino e belos lábios, como os da atriz Megan Fox, são características que atraem os homens
Embora digam que a beleza está nos olhos de quem vê, um novo modelo computadorizado pretende ajudar a relevar o que está por trás das teorias sobre atração.
Muitos estudos concluíram que as pessoas prestam atenção em faces comuns, rostos que se encaixam no modelo convencional de beleza dentro do seu gênero – femininos, no caso das mulheres, e masculinos, para os homens. Mas os psicólogos Christopher P. Said, da Universidade de Nova York, e Alexander Todorov, da Universidade de Princeton, acreditam que a atração é mais complexa. Para abordar isso, eles criaram um modelo computadorizado, com milhares de rostos e avaliações feitas por 20 homens e 20 mulheres sobre as fotos do sexo oposto.
O sistema testou 50 dimensões de características faciais, divididas em duas categorias: forma e refletância. A primeira inclui itens como tamanho do nariz e grossura dos lábios, enquanto a refletância avalia a luminosidade facial e cores, como lábios vermelhos e sombreado dos olhos.
Os pesquisadores descobriram que os homens querem tipicamente mulheres com rosto de forma e refletância feminina, como lábios carnudos e olhos grandes, enquanto as mulheres geralmente preferem os homens com forma feminina, mas refletância masculina, como pele mais morena.
Os resultados mostram que a atratividade feminina e masculina não é semelhante e oposta. Os autores da pesquisa também descobriram que o apelo das faces comuns não é tão verdadeiro como se imaginava. Enquanto homens e mulheres acham faces comuns atraentes, esses rostos não são considerados os mais atraentes segundo o modelo criado. Em um release da Association for Psychological Science, os autores ressaltaram que o estudo tem limitações, incluindo o fato que apenas algumas dúzias de estudantes participaram da pesquisa. Além disso, enquanto o computador é teoricamente capaz de determinar a atratividade de um rosto artificial, pessoas têm formas únicas de avaliar beleza e podem chegar a conclusões diferentes frente a uma
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