メイクは、写真に写った顔の知覚を変えます。しかし、劇的なビフォーアフターの主張より、率直で科学的な答えのほうが役立ちます。統制研究では、化粧品によって平均的な魅力評価が高くなることが少なくありません。その変化の大きさと意味は、本人、施し方、観察時間、文化的文脈、測定する結果によって異なります。

短い答え：平均的には高まることが多いが、普遍的ではない

研究対象となった集団では、メイクによって女性の顔の平均的な魅力評価が高まることがよくあります。能力、女性らしさ、年齢、支配性、信頼、肌の質の印象も変わり得ます。これらの効果は必ずしも同じ方向へ動かず、濃く施せば自動的によくなるわけでもありません。

研究基盤も、見出しから受ける印象より限定的です。ほとんどの実験では、女性または女性的に見える顔、限られた化粧スタイル、静止写真が使われています。あらゆる性別、文化、年齢、社会的状況へ一般化すべきではありません。

統制されたメイク研究の方法

最も強い研究設計では、同じ人物を化粧なしと、一つ以上の統制された化粧条件で撮影します。人物が一定のため、評価の違いを見せ方の条件と結びつけることが、より妥当になります。参加者にメイクの量をデジタルで調整させる研究もあれば、自分で施した化粧と専門家による化粧を比べる研究もあります。

同一人物内の研究設計でさえ完璧ではありません。メイクと同時に髪型を整えたり、照明を変えたり、画像を修整したり、表情を変えたりすることがあります。優れた研究ではそれらの変数を統制しますが、SNSの変身画像はそうとは限りません。したがって、印象的なオンライン比較だけでは、効果のどの程度がメイクだけによるものか分かりません。

顔のコントラストは妥当なメカニズムの一つ

Richard Russellは、目と口の周囲と、その周辺の肌との輝度コントラストを測定しました。調査した写真では、女性の顔は男性の顔より、これらの領域のコントラストが高く、化粧品は一貫してそのコントラストを高めました。コントラストを操作すると、両性的な顔が男性または女性のどちらに知覚されるかにも影響しました。

この研究は、まつ毛や眉を暗くし、唇に色を加えると、知覚される女性らしさと輪郭が変わる理由を説明する助けになります。ただし、一つの最適なコントラスト水準を確立するものではありません。色、特徴の形、肌の色、年齢、観察条件、地域の美的慣習によって、結果は変わり得ます。

顔の特徴だけに施した化粧品でも、何も塗っていない肌の知覚が変わることがあります。二つの研究を通じて、特徴だけへのメイクによって、知覚される肌の均一性が高まりました。デジタル操作を行った研究1では、肌の画素が完全に同一であることが保証され、研究2では、肌には何も塗らず、専門家が顔の特徴だけにメイクを施しました。研究1の実施中、二人の研究者がChanel子会社のCERIESから資金提供を受けていました。著者らは、CERIESが研究、分析、出版に関与していないと報告しています。視覚系は、顔を孤立した部位の一覧ではなく、部位同士の関係として評価します。

メイクは多いほど魅力的とは限らない

Jones、Kramer、Wardは、女性たちに夜の外出用メイクをしてもらい、メイクなしから元のメイクより濃い状態まで、連続する画像を作成しました。男性と女性の観察者が最も魅力的だと感じたメイク量は、おおむね似ていました。しかし、モデル本人は、観察者が平均的に好んだ量より多く施していました。

この知見は、「誰もが薄いメイクを好む」という規則に単純化されることがあります。しかし、研究が証明したのはそのようなことではありません。標本、製品、社会的文脈、撮影条件は特定のものでした。役立つ結論は、人は別の対象者の好みを見誤ることがあるため、強度を最大にすれば勝つと想定するより、現実的な複数の状態を試すほうが確実だということです。

一般に、化粧品より本人の違いのほうが大きい

JonesとKramerは後に、複数の研究間で化粧品の効果量を比較しました。専門家が施した化粧は、自分で施した場合より大きな変化を生むことがよくありました。それでも、分析したデータセットでは、撮影された人同士の違いのほうが、メイクの効果より大きいままでした。

これは、変身をうたうマーケティングへの重要な修正です。化粧品は画像に影響し、ときには意味のある変化を生みますが、本人らしさに置き換わるものではありません。自分で化粧したある標本では、評価の分散について、メイク条件よりも本人の違いのほうがはるかに多くを説明しました。当初の評価が高かった顔ほど、化粧品による平均的な上昇も小さい傾向にありました。

魅力、能力、信頼は別のもの

Etcoffらは、同じ顔を、化粧なし、ナチュラル、プロフェッショナル、グラマラスなメイクで提示しました。ごく短時間だけ見せた場合、化粧品によっていくつかの判断が改善しました。観察時間を制限しない場合も、魅力と知覚される能力は高いままでしたが、信頼性と好感度はスタイルによって変わりやすくなりました。

これらは知覚された特性であり、検証された本人の資質ではありません。写真がより有能だと評価されても、その人の能力が高いと証明されるわけではありません。この研究はP&G Beauty & Groomingから資金提供を受け、共著者Sarah A. VickeryはP&GのPrincipal Scientistでした。著者らは、資金提供者が研究設計またはデータ分析に関与していないと報告しています。結果を解釈する際には、どちらの事実も考慮する必要があります。

文化と文脈によって傾向は変わり得る

最近の事前登録研究では、中国人と英国人の参加者が、東アジア人と白人の顔について、ナチュラル、薄い、濃いメイクを評価しました。一般に、メイクによって知覚される魅力と、その他いくつかの社会的判断が高まりました。信頼については、より文脈に左右される結果でした。中国人参加者は、薄いメイクをナチュラルまたは濃い条件より信頼できると評価しましたが、英国人参加者には同様の差がありませんでした。

一つの研究で国民の好みを定義することはできず、「薄い」「濃い」といったラベルも文化的に構成されています。それでも、この結果は、一つの市場の知見を別の市場へ持ち込み、世界共通であるかのように示すことへの有用な警告です。

メイク研究が示していないこと

  • 普遍的に最良のスタイル、製品、色、量を特定するものではない
  • 知覚される能力、健康、信頼が、その人の実際の特性を反映すると証明するものではない
  • 魅力的またはプロらしい写真に化粧品が必須だと示すものではない
  • AIスコアが必ず上がるという主張を正当化するものではない
  • 若い女性の顔に関する結果が、すべての利用者に当てはまるとは確立していない

公平な写真比較：メイクありとメイクなし

  1. 目的を選ぶ。パスポート風の分析写真、デート用画像、企業向けポートレート、夜の写真では、解決すべき課題が異なる
  2. カメラを固定する。目の高さで、自然なポートレート距離に置く。条件間でレンズを変えない
  3. 光を固定する。広く均一な光を使い、美肌フィルター、ポートレート照明の再処理、自動修整を無効にする
  4. 現実的な三つの条件を作る。メイクなし、薄い日常メイク、実際に使うことのある強めのスタイルを撮影する
  5. それ以外を一定に保つ。髪、表情、角度、切り抜き、服装、時刻を合わせる
  6. 複数枚撮る。一度のまばたきや緊張した表情だけで、微妙な化粧効果がかき消されることがある
  7. 意図する結果に照らして比較する。スコアが最も高いものだけを尋ねず、どの写真が最も自然で、洗練され、親しみやすく、目的に適して見えるかを尋ねる

AIの結果をどう解釈するか

化粧品は、モデルに提示される画素を変えます。コントラスト、輪郭の見かけの鮮明さ、目に見える肌のばらつき、ときにはランドマークの見え方も変わります。したがって、結果の変化は、画像情報の変化に対する反応です。どちらかの条件が客観的な魅力を明らかにした証拠ではありません。

FaceScoreは、表現された評価をモデルに依存して推定するものとして扱うべきです。標準化した比較を使い、見せ方がこのモデルにどう影響するかを学んだうえで、実際の対象者に適し、なおかつ自分らしく見える画像を選びましょう。明確な基準画像には、AI分析用写真のチェックリストを使ってください。

よくある質問

薄いメイクはいつでも濃いメイクよりよい結果になりますか？

いいえ。量とスタイルが重要であることはいくつかの研究で示されていますが、好まれる条件は、顔、施し方、文化、求める判断によって変わります。

ファンデーションなしでも、メイクで肌を均一に見せられますか？

統制研究は、顔の特徴へのメイクが視覚的コントラストを通じ、知覚される肌の均一性に影響し得ることを示唆しています。これは知覚上の効果であり、物理的な肌が変わったという主張ではありません。

AI顔分析ではメイクをすべきですか？

再現可能な基準を求めるなら、メイクなし、または普段どおりの薄い条件を使いましょう。プロフィール写真が目的なら、実際に使う見せ方を試してください。条件に名前をつけ、同一の入力であるかのように比較しないでください。

メイクありのスコアが高ければ、そのスタイルは誰にでも似合いますか？

いいえ。意味するのは、一つの画像が異なるモデル推定値を生んだということです。人間の好みやプラットフォームの文脈は、モデルに表現された評価と異なる場合があります。

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