Бабушка и внучка позируют для фото на природе, улыбаются и обнимаются.

Поколение Z с трудом идентифицировало людей старшего поколения

Британские учёные выяснили, что «эффект возрастной пристрастности» работает асимметрично

Исследование британских учёных показало, что молодые люди хуже распознают лица пожилых, чем наоборот. Этот «эффект возрастной пристрастности» объясняется не предубеждениями, а недостатком перцептивного опыта: мозг лучше запоминает черты той возрастной группы, с которой человек чаще контактирует.

В психологии известен феномен «возрастной пристрастности» (own-age bias, OAB): люди, как правило, лучше распознают и запоминают лица представителей своей возрастной группы.

Поколение Z с трудом идентифицировало людей старшего поколения

тестовый баннер под заглавное изображение

Однако новое исследование учёных из Университета Эксетера (Великобритания) раскрыло интересную асимметрию в этом эффекте. Оказывается, пожилые люди одинаково успешно узнают как молодые, так и старые лица, в то время как молодёжь демонстрирует явные трудности с распознаванием лиц старшего поколения. Это открытие ставит под сомнение простые объяснения, связанные с эйджизмом или негативными стереотипами, и указывает на более глубокую причину — накопленный перцептивный опыт.

В эксперименте приняли участие две группы добровольцев: молодые люди в возрасте 19–30 лет и пожилые в возрасте 69–80 лет. Им показывали серию фотографий незнакомых лиц, а затем просили идентифицировать эти лица среди большего набора изображений, включающего как уже виденные, так и новые. Результаты были однозначны: пожилые участники справлялись с заданием одинаково хорошо, независимо от того, нужно ли было узнавать лица ровесников или молодых людей. Молодые же участники показывали значительно худшие результаты, когда дело доходило до распознавания лиц пожилых людей, хотя с лицами своей возрастной группы они справлялись отлично.

Чтобы понять природу этого различия, исследователи пошли дальше. Они повторили эксперимент, но на этот раз показывали фотографии перевёрнутыми. Этот приём известен в психологии как «эффект перевёрнутого лица»: когда изображение перевёрнуто, наша способность к его распознаванию, особенно для незнакомых лиц, резко падает, потому что мозг не может применить привычные, натренированные годами стратегии обработки. В этом условии разница между возрастными группами исчезла — и молодые, и пожилые участники показали схожие, сниженные результаты. Этот ключевой момент позволил учёным сделать важный вывод. Поскольку никто из нас в обычной жизни не имеет опыта постоянного восприятия перевёрнутых лиц, то и преимущества здесь быть не может. Следовательно, разница в распознавании «правильных» лиц связана именно с перцептивным опытом — способностью мозга, отточенной практикой, извлекать и интерпретировать значимую информацию из черт лица.

Как объясняет руководитель исследования Сиро Сивиле, за годы жизни пожилые люди накопили огромный опыт взаимодействия с лицами разных возрастов. В молодости они научились воспринимать и распознавать лица сверстников, а с течением жизни, по мере старения своего окружения, их мозг адаптировался и «научился» так же эффективно обрабатывать черты стареющих лиц. Молодые же люди выросли и живут в среде, где доминируют лица их возраста — в школе, университете, на работе, в медиапространстве. Их перцептивная система просто не имела достаточной практики для тонкой настройки на особенности возрастных изменений лица: морщины, изменение текстуры кожи, форму губ и глаз. Поэтому мозг молодого человека, сталкиваясь с пожилым лицом, обрабатывает его менее эффективно.

По словам исследователей, это открытие имеет важные практические последствия. Например, в ситуациях, где точная идентификация человека критически важна, таких как опознание подозреваемого потерпевшим или свидетельские показания в суде, возраст свидетеля и подозреваемого может напрямую влиять на надёжность результата. Молодой свидетель с большей вероятностью ошибётся, описывая или опознавая пожилого человека. Сивиле отмечает, что целенаправленный опыт или специальная тренировка могут помочь улучшить способность к распознаванию лиц разных возрастных групп.

Источник: www.mk.ru

✅ Найденные теги: «Поколение, Великобритания, Идентификация, Люди, новости, Поколение Z, Старшее Поколение

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

ideipro logotyp
Цифровой компонент на фоне блокчейн-технологии и сетевых данных.
Пирамида факторов риска, симптомов и локаций для тропических заболеваний.
Улучшение моделей работы мозга с помощью ZAPBench
ideipro logotyp
Программирование в стиле Vibe с чрезмерно усердным ИИ: уроки, извлеченные из использования Google AI Studio как инструмента командной работы.
Футуристический 3D-анализ почвы с деревьями в цифровом пространстве.
Смартфон Google Pixel синего цвета, вид сбоку.
Мем со сценой из "Властелина колец" и упоминанием "Звезды смерти" из "Звездных войн".
Image Not Found
ideipro logotyp

Материалы учредительного заседания Международного общества трактографии — IST 2025, Бордо.

arXiv:2602.12410v2 Тип объявления: replace-cross Аннотация: Данная подборка включает в себя тезисы докладов, представленных на постерных, презентационных и устных сессиях на первой конференции Международного общества трактографии (IST Conference 2025), состоявшейся в Бордо, Франция, с 13 по 16 октября…

Мар 5, 2026
Цифровой компонент на фоне блокчейн-технологии и сетевых данных.

Новый ИИ-агент учится использовать САПР для создания 3D-объектов по эскизам.

Виртуальный инструмент VideoCAD может повысить производительность дизайнеров и помочь в обучении инженеров основам автоматизированного проектирования. Инженеры из MIT стремятся упростить освоение САПР с помощью новой модели искусственного интеллекта, которая может использовать программное обеспечение САПР так же, как…

Мар 5, 2026
Пирамида факторов риска, симптомов и локаций для тропических заболеваний.

Сравнительный анализ программ магистратуры в области здравоохранения для глобального здравоохранения

Набор данных и конвейер для сравнительного анализа с использованием синтетических персон для понимания и оптимизации производительности LLM в отношении тропических и инфекционных заболеваний (TRINDs). Быстрые ссылки Бумага Делиться Скопировать ссылку × Крупные языковые модели (КГМ) продемонстрировали потенциал…

Мар 5, 2026
Улучшение моделей работы мозга с помощью ZAPBench

Улучшение моделей работы мозга с помощью ZAPBench

воспроизведение видео без звука зацикливание пауза видео без звука зацикливание включение звука видео выключение звука В сотрудничестве с HHMI Janelia и Гарвардом мы представляем ZAPBench — набор данных и эталонный набор для анализа активности всего мозга с…

Мар 5, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых