［巻頭言］ ………………………………………………………………………… 1p.
●顔学 巻頭迷言
ローテク・アナログ・リアル人間の東奔西走古今美人探求
馬場悠男（国立科学博物館名誉研究員）［特別寄稿］ ……………………………………………………………………… 5p.
●シンポジウム「顔学のトレンドを探る」の意図と今後の学会を盛り上げるヒント
渡邊伸行（金沢工業大学）●ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う
中村航洋（ウィーン大学）［学術論文］ …………………………………………………………………… 23p.
●人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形 3D モデル生成手法の開発と評価
笹尾知世（東京大学）、浮田浩行、高名智也、鐘搗毅、寺田賢治●笑顔の表情フィードバックに影響を及ぼす要因の検討
表情形成の強度・形状・自然さに着目して
安藤圭佑（東洋⼤学）、加藤千恵子、菅原徹●女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連
九島紀子（日本 顔・印象コンサルティング協会）、上瀬由美子●男性の魅力におけるメイクの効果
竹原卓真（同志社大学）、奥野波留香、柴入陽●男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果
山南春奈（資生堂）
、長島

愛、中村

潤、田中奈津子、小杉考司●エモティコンとしての LINE スタンプが持つ感情伝達効果
安田孝（松山東雲女子大学）、髙木幸子［研究ノート］ ………………………………………………………………… 97p.
●黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果
竹原卓真（同志社大学）、板谷日陽梨、神山雄樹、大倉康平●容貌の美の多様性

口が大きな顔の最適な目の位置を探る●似顔絵を科学する

多数決を用いた新たな創作技法の試み

宋涵（東北大学）、河地庸介、阿部恒之
橋本憲一郎（似顔デザイン）、阿部恒之

顔学会表紙2021no2.indd

12021/12/07

10:58:44

［巻頭言］ ………………………………………………………………………… 1p.
●顔学 巻頭迷言
ローテク・アナログ・リアル人間の東奔西走古今美人探求
馬場悠男（国立科学博物館名誉研究員）［特別寄稿］ ……………………………………………………………………… 5p.
●シンポジウム「顔学のトレンドを探る」の意図と今後の学会を盛り上げるヒント
渡邊伸行（金沢工業大学）●ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う
中村航洋（ウィーン大学）［学術論文］ …………………………………………………………………… 23p.
●人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形 3D モデル生成手法の開発と評価
笹尾知世（東京大学）、浮田浩行、高名智也、鐘搗毅、寺田賢治●笑顔の表情フィードバックに影響を及ぼす要因の検討
表情形成の強度・形状・自然さに着目して
安藤圭佑（東洋⼤学）、加藤千恵子、菅原徹●女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連
九島紀子（日本 顔・印象コンサルティング協会）、上瀬由美子●男性の魅力におけるメイクの効果
竹原卓真（同志社大学）、奥野波留香、柴入陽●男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果
山南春奈（資生堂）
、長島

愛、中村

潤、田中奈津子、小杉考司●エモティコンとしての LINE スタンプが持つ感情伝達効果
安田孝（松山東雲女子大学）、髙木幸子［研究ノート］ ………………………………………………………………… 97p.
●黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果
竹原卓真（同志社大学）、板谷日陽梨、神山雄樹、大倉康平●容貌の美の多様性

口が大きな顔の最適な目の位置を探る●似顔絵を科学する

多数決を用いた新たな創作技法の試み

宋涵（東北大学）、河地庸介、阿部恒之
橋本憲一郎（似顔デザイン）、阿部恒之

顔学会表紙2021no2.indd

12021/12/07

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巻頭言

顔学 巻頭迷言
ローテク・アナログ・リアル人間の
東奔西走古今美人探求
国立科学博物館名誉研究員

馬場悠男
Hisao BABA

いやあ、困った。気軽に引き受けてしまったが、顔学の未来のような格好いいメッセージは書けそうもない。だいたい、まともな研究なんぞは、もうやっていないのだ。しようがないから、自らのダメさ加減をさらけ出し、若い人々に私の轍を踏まないようにしてもらおう。
私の研究は、自身の能力と性格に関係し、ハイテク・デジタル・ヴァーチャルが苦手で、ローテク・アナ
ログ・リアルな手段で対象に食い下がることしかできない。それにもかかわらず、しばしば全体を俯瞰し、もし、できるなら、奥に潜む自然の摂理を明かにしたいと願う。独りよがりの幻想でもいいか……。
運が良かった人生すごろく
子どものころから、何でもできる秀才がうらやましかった。私は鈍才で、しかも、努力が不充分なくせに、いつもギリギリで、運よくクリアして次の段階に進むという人生を送ってきた。本業の研究は、好奇心が旺盛という言い訳もできないことはないが、あれこれ手を広げ過ぎて、どれも中途半端だった。それにも関わらず、多少なりとも成果を挙げられたのは、皆様のご協力ご援助の賜物としか言いようがない。

私の人生すごろく 努力より幸運と皆様のおかげ
私とは違う、よくある秀才、常にトップクラス
できないことはない

仕
事
と
し
て

全国区
として
の責任

日本学術会議連携会員
日本人類学会会長【日本顔学会副会長】
東大理系大学院教授兼任
国立科学博物館人類部長

目標達成
目標に近づく
50歳以降

国立科学博物館研究官
これ以降は早朝出勤ほどほど 独協医大講師の責任
学
生 なんちゃっと て山手っし 子だて43歳の転機

朝晩家族一緒に食事

東大人類学
新宿高校
千歳中
田舎から都会へ

座間小
ヘビを捕まえる

そうだんべ言葉

もう一つの可能性
解剖学教師＋人類学研究者
家族はこれを望んだ

私は、それぞれの場で、中～上の鈍才。
できないことも多いが、運良く、何とかギリ
ギリでクリアして、トップクラスに近づく。
責任が大きくなっても、頑張り過ぎて挫折することはない。 脳天気だ。

私は昭和 20 年 1 月に目黒区で生まれた。母親は私を抱いて焼夷弾の降る中を逃げ回ったという。戦後は、神奈川県座間市に移り、そこで育った。サカナやヘビを捕まえて飼っている変な子供だった。

―1―

巻頭言

顔学

巻頭迷言ローテク・アナログ・リアル人間の東奔西走古今美人探求 　顔学　巻頭迷言ローテク・アナログ・リアル人間の東奔西走古今美人探求  ﻿

小学校 6 年、朝日新聞の連載記事「ロンドンー東京 5 万キロ」を見て、シルクロードをめぐる海外調査に憧れた。それが、研究者としてさまようことになった原点だ。思春期には、自分の劣等感の裏返しとして、
見目麗しき女性に憧れ、その魅力に近づきたいと思った。それがもう一つの原点だ。やがて、二つの原点からの軌跡は何回も交差する。とくに「日本顔学会」では、頻繁に交差して絡み合うことになる。
中学は、世田谷の千歳中学に通い、「そうだんべ」が「そうでしょう」に変わった。さらに、まぐれで新宿高校に入学し、なんちゃって「山の手っ子」になった。東大には、一浪して理科ニ類にすべりこみ、人類学を専攻した。
海外調査にともなう異国美人探訪
大学院生のとき、シリアとレバノンにおけるネアンデルタール人発掘調査に参加し、その後、ヨーロッパの大学や研究所を巡った。その期間中、彫りが深く目鼻立ちがはっきりした顔にどっぷり浸かって、初心な
美的価値観が翻弄され続けた。それは二つの軌跡の最初の絡み合いだった。ベイルートで知り合った日蘭混
血女性は、地元日本人会で評判の絶世の美人で、私の人生が狂いそうになった。ギリシャ彫刻では、骨と筋肉の構造までが見事に描写されていて、その立体造形に惚れ込んだ。イギリスやドイツでは、肌と眼と髪の色が、身にまとう衣服といかに調和するかも学んだ。
エチオピアの猿人化石調査では、人々の顔立ちと肌の色が、北から南へ、アラブ系からアフリカ系に変化
するのをつぶさに見て、人種特徴の出現状態と混血による影響を実感した。アラブ系上流階級の人々には、細面で淡褐色の肌が多く、美意識としてもそちらに偏っていた。神様が人間を造ったときに、最初の生焼けは北に放り、焼けすぎたのは南に放り、最後によく焼けたのがエチオピア人になったとのこと。コプト教の教会には褐色のマリア像もあった。南では、漆黒の青光りする滑らかな肌を、初めてすぐそばで見て、不思議な魅力を感じた。
やがて、国立科学博物館に移り、インドネシアにおけるジャワ原人化石調査を 20 年ほど続けた。インド
ネシア人の顔は、目鼻立ちがほどほどにはっきりしていて、国内で調査研究していた日本旧石器人や縄文人の顔の想定モデルに一致することがよくわかった。私自身の美意識にもしっくりした。なお、調査に参加した日本人女子学生が大人気で、花婿候補がたくさん現れた。ダーウインの「色白 : 性選択説」は、やはり生きている。
日本顔学会では美人論が盛ん
香原志勢先生との長年の付き合いもあって、原島博先生や村澤博人さんと知り合い、日本顔学会の設立に関わらせてもらった。国立科学博物館の活動とも関連して、「フォーラム顔学」や「大顔展」の開催に寄与することができた。
顔の魅力、美意識、価値観は、極めてデリケートであり、個人的な好みを表明するのははばかられるが、人々の認識の仕方として、あるいは社会現象として研究するなら許されるだろう。日本顔学会でも、美人や美人論の研究が少なくない。私も、日本人集団形成史の中で、社会的背景によって弥生顔が貴ばれ縄文顔が貶められた経緯を述べたことがある。
ちなみに、私は人骨の形態を研究するのが本職なので、いくら魅力的な造作が表面に並んでいようとも、それらを透かして、骨の立体構造に目が向いてしまう。結果として、正面顔より横顔に関心がある。横顔美人同好会を立ち上げようか ?
貴族顔はどうして美人の典型となったのか
国立科学博物館を定年退職する前後に、東西二か所の貴族の骨格を研究する機会が訪れた。一方は徳川将軍の正室や側室であり、ここでは第 9 代家重の正室「証明院」を代表としよう。もう一方は、古代エジプ
ト王ラメセス 2 世の孫娘、「イシスネフェルト」である。海外調査と美人探求の軌跡が最後に融合し、めでたし、めでたし。
証明院は、京都の公家出身（貴族）で、庶民に比べると、頭が広い割に、顔の幅が極めて狭く、顎（特に―2―日本顔学会誌二十一巻二号

歯槽骨）の退縮が著しい。鼻も狭く高く隆起している。それらは、極めて軟らかい食物を食べることによる咀嚼器官の虚弱化とともに、公家文化における審美的選択も影響しているらしい。そして、豪華絢爛な大奥に住む正室の「貴族顔」が世間に広まると、瓜実顔の紋切り型美人像が定着したのだろう。額と鼻に対して頬と歯列があまり後退していないのは、当然だが、アジア系の特徴である。
イシスネフェルトは、やはり庶民に比べると、顔の幅が狭く、鼻は高く隆起している。ただし、顎は頑丈
で、歯槽骨の退縮もほとんどない。歯並びもよく、咬耗が正常に進んでいる。つまり、貴族という身分にもかかわらず、
固いパンを食べていたのだろう。京都の公家のような軟弱な生活ではなかったのだ。もちろん、時代が違うということもあっただろう。額と鼻に対して頬と歯列が後退しているのは、ヨーロッパ系の特徴である。イシスネフェルトは古代エジプト最高の美女ネフェルティティと似ていたかもしれない。そんな雰
囲気の顔を描いてみた。
証明院とイシスネフェルトを比べると、顔が狭いという特徴は共通し、何らかの審美的な選択が働いていた可能性があり、今後の追及課題だろう。ちなみに、証明院は白粉を塗りたくって唇に紅を差し、イシスネ
フェルトは淡褐色の肌に目や唇を際立たせる化粧をしていたようで、なんとも対照的である。
あえて私の好みを言うなら、顔立ちとしては、両者の中間か……、あの、日蘭混血絶世美人が眼に浮かぶ。
あぁ、いまだに……。

徳川9代将軍家重の正室、証明院の顔を復元する。
イラストは馬場（左右反転）

坂上和弘氏監修、
戸坂明日香氏製作による証明院の復元像（粘土）

浮世絵美人のモデルとなる
貴族的な細長い顔

古代エジプト王ラ
メセス2世の孫娘
イシスネフェルト
の顔を復元する。
イラストは馬場イシスネフェルトの復元像は製作していない。ネフェルテ
ィティ風に描いてみた。

鼻柱に比べ、鼻翼が少ししか広がらない。
上品な鼻か？

―3―

日本顔学会誌二十一巻二号

特別寄稿

シンポジウム「顔学のトレンドを探る」の意図と今後の日本顔学会を盛り上げるヒント

The intention of the symposium "Exploring the trends of facial studies"and some tips for activating J-FACE in the future.
渡邊伸行
Nobuyuki WATANABE
E-mail: n-watanabe@neptune.kanazawa-it.ac.jp
1．はじめに2020 年 10 月 3 日、4 日に開催された第 25 回日本顔学会大会（フォーラム顔学 2020）は、学会史上初の、オンライン開催となりました。オンライン開催であることを逆手にとって、これまた学会史上初の、参加費無料としました。その結果、500 名を超える事前登録申込があり、時間帯によっては 260 名ほどの方々にご参加いただきました。
2 日目の夕方、プログラム委員長の特権 (?）で、シンポジウムを企画しました。「顔学のトレンドを探る」というタイトルで、若くて活きの良い 3 名のパネリストに、話題提供してもらいました。工学分野からは
瀬尾昌孝先生（大阪工業大学）、心理学分野からは中村航洋先生（早稲田大学・日本学術振興会）、そして美容分野からは松下戦具先生（大阪樟蔭女子大学）に、話題提供を打診したところ、ご快諾いただきました。
当時、僕が考えうるベストメンバーでのシンポジウムが実現しました。当日は約 170 名の方々がこのシンポジウムを視聴され、質疑応答では多数のご質問やご意見をいただきました。これが対面の学会であれば、閉会後もパネリストと参加者とで、会場近隣の居酒屋で延長戦を……という流れになったかもしれません。
本稿では、このシンポジウムの話題を軸にして、今後の日本顔学会をどう盛り上げていくか、私見を述べさせていただきます。たいした話はありませんが、よろしければ最後までお付き合いください。なお、本稿
では、年次大会のことを「フォーラム顔学」、日本顔学会のことを「顔学会」という表記で統一します。
2．各専門領域の相互理解の機会を増やす
フォーラム顔学の場で、各専門領域の相互理解を促す場を設けたい、というのが、上記のシンポジウム「顔学のトレンドを探る」を企画した、最大の意図でした。
2012 年の第 17 回大会（フォーラム顔学 2012）で、若手企画セッション「今後の顔学の発展に向けて」が行われました。確か、大会長の武川直樹先生（東京電機大学）が、若手研究者に企画をする機会を与えてくださった、と記憶しています。そこで、心理学（上田彩子、髙木幸子、安田孝、渡邊伸行）、美容分野（武藤祐子、山南春奈）、工学（前島謙宣、中洲俊信、今井順一、湯浅将英）、の若手研究者が、各領域の研究手法を紹介したり、他領域とのコラボレーションの可能性を議論するなどして、領域間の相互理解を図りました。それまでのフォーラム顔学の中で、個々の専門領域で何ができて、お互いに何を提供できるか、といったことを議論できるような機会は、少なくとも僕が参加した回では見かけませんでした。そういうことを誰かやってくれないかな、と当時考えていたので、個人的にもこの企画は大変意義のあるものでした。
2020 年のシンポジウム「顔学のトレンドを探る」は、上記の若手企画セッションの続編、という意図も、僕の中ではありました。フォーラム顔学の場で研究領域間の相互理解を促す場が、時々あっても良いのでは
金沢工業大学 情報フロンティア学部 心理科学科、Department of Psychological Science, College of Informatics andHuman Communication, Kanazawa Institute of Technology―5―シンポジウム「顔学のトレンドを探る」の意図と今後の日本顔学会を盛り上げるヒント 　シンポジウム「顔学のトレンドを探る」の意図と今後の日本顔学会を盛り上げるヒント ﻿

ないか、あるいは 2012 年のセッションをやりっぱなしにせず、今後に繋げたい、という思いがずっとありました。実際、2012 年から 8 年経って、各領域の研究手法はだいぶ変わりました。2012 年の若手企画
セッションの、工学分野の発表では、顔の自動認識、顔の計測、顔情報のデータベース化、顔の生成、などに関わる研究が紹介されました。一方、8 年後のシンポジウム「顔学のトレンドを探る」では、AI による機械学習の話題が取り上げられました。心理学では計算論的アプローチの紹介、美容分野では幾何学的錯視の研究手法を応用したアプローチが取り上げられました。たった 8 年間で、研究手法が著しく変化、あるいは発展していることを実感する機会となりました。
第 17 回大会の後、若手交流会が設立されました [1]。毎回、様々な分野の若手（自称、も含む）の研究
者による研究紹介を通して、分野間の相互理解が図られています。同様に、フォーラム顔学の中でも、分野間の相互理解を促す場が、時々あっても良いのではないでしょうか。
3．活躍している研究者にスポットライトを当てる機会を作る
上記のシンポジウムのもう一つの意図は、本当に面白い研究をしている研究者を、フォーラム顔学の中で紹介したい、という（余計なお世話的な）意図がありました。
上記のシンポジウムに関しては、瀬尾先生は当時、若手交流会の代表だったので、学会の中で十分認知されていたと思います。中村先生と松下先生は、これまでのフォーラム顔学で何度か研究発表されており、またお二人とも数多くの研究業績をお持ちです。このお三方に、まとまったお話をしていただくことで、それぞれの分野でどんな取り組みをしているか知っていただく機会を作ったつもりです。
今後も、特定の研究者にまとまった話をしていただく機会を設けてはいかがでしょうか。例えば、前年のフォーラム顔学で発表賞を受賞した研究者にご登壇いただく、というのでも良いと思います。また、顔学会には参加されていないけど、各分野で顔の研究で活躍されている先生方のお話を伺いたいです。顔学会との接点を持つ機会を作ることで、今後も顔学会に関与してくださるかもしれません。また、「あの先生が講演するなら顔学会を覗いてみよう」という参加者が 1 人でも増えることを期待しています。
4．シチズン・サイエンスの可能性
シンポジウムの冒頭で、「シチズン・サイエンス」という言葉を紹介しました。学会終了後、何人もの方々
から、このキーワードについて言及していただき、ちょっと驚きました。参加者にとって、それなりにイン
パクトのある言葉だったようです。
シチズン・サイエンスという用語を挙げた理由は、研究者以外の大会参加者の方々にも、「自分でも研究できるかも ?」と思っていただくきっかけを作りたかった、という意図があります。顔学会は一般の方々にも開かれた場です。かつて日本顔学会誌に一般の参加者による短歌 [2] が掲載されたのは、この学会らしさを示す例の一つだと思っています。研究機関に所属していない一般の方々でも、研究してはどうですか ? 一緒に研究しませんか ? というようなことを、このシンポジウムを通して伝えたかったのです。
顔学会の研究対象である「顔」は、研究テーマの宝庫です。普段の生活の中で、顔に関する疑問を抱くことは、多々あります。僕自身もこれまで、学生が新しい視点の研究テーマをいくつも提案してくれて、実際にその学生の卒業研究として取り組んでもらいました（例えばファッションマスク [3]、求心顔と遠心顔 [4]、
涙袋 [5] など）。顔学会に参加されている一般の方々も、日頃から顔について様々な興味や疑問があるのではないでしょうか。顔の興味や疑問について研究者と議論することで、そこから新たな共同研究が生まれる
かもしれません。
シチズン・サイエンス（市民科学）とは、職業的な研究者でない一般の人々（非専門家）が、専門家と協力して行う科学、と定義されているようです [6][7]。 シチズン・サイエンスによって、研究者だけでは成しえなかった様々な課題が解決されてきたことが、多数報告されています [6]。研究に取り組んでみたい、という一般の方々、非専門家の方々にとっては、顔学会は研究者と出会い、気軽に議論できる場です。研究者にとっても、非専門家と議論することで、新たな気づきを得る機会となるでしょう。
日本心理学会の例を取り上げておきます。日本心理学会では、認定心理士、という心理学の基礎を学んだ―6―

日本顔学会誌二十一巻二号ことを証明する資格認定制度があります。認定心理士の資格を取得した方々が、自身の活動や研究計画を発表する場（社会連携セクション）や、実際に研究に参画する機会（シチズン・サイエンスプロジェクト）などが設けられています [8]。心理学の基礎を学んだ方々にとっては、心理学の知識や研究法を実践し、科学に参画する機会が開かれている、ということになります。
顔学会は、繰り返しますが、一般の方々に開かれた場です。上記の日本心理学会のような制度や機会を設けなくても、フォーラム顔学や各サークル活動（若手交流会、美人画研究会）で、専門家と非専門家が接点を持つことができます。この記事に目を通してくださっている非専門家の皆様、フォーラム顔学で専門家との接点を持ち、ご自身が考えているアイデアを専門家にぶつけてみてください。思わぬ化学反応が起こるかもしれません。
5．もっと多くの分野を巻き込んでいく
2012 年の若手企画セッションと 2021 年のシンポジウムで、やり残したことがあります。いずれの企画
でも、工学、心理学、美容分野の 3 つの分野しか取り上げることができず、それ以外の分野に触れることができませんでした。2021 年のシンポジウムで、本当は考古学、歯学、美術（似顔絵）、等々、他の分野の若手研究者にもご登壇いただきたかったのですが、断念しました。パネリストを増やすと 1 人当たりの発表時間が減ってしまうことや、僕が個人的にお願いできそうな知り合いがいなかったことが、その理由です。
急に個人的な話になりますが、僕が初めてフォーラム顔学に参加したのは、1999 年 8 月末に国立科学博
物館新宿分館で開催された、第 4 回大会（フォーラム顔学 ’99）でした。心理学、工学、医学、歯学、考古学、美術、国文学、等々、様々な領域の研究者による発表を聞くことができました。その約 2 か月前には、上野の国立科学博物館で開催されていた大「顔」展に、山田寛先生（日本大学）に連れて行ってもらいました。
「顔」という一つの研究対象に対して、様々な領域の研究者がそれぞれのアプローチで研究している、ということに魅力を感じました。
過去のフォーラム顔学の、研究領域ごとの発表件数をカウントしてみようかと思ったところ、輿水大和先生（顔学会前会長）が既にまとめておられました [9]。1996 年から 2014 年までの、フォーラム顔学における研究領域ごとの発表件数と、日本顔学会誌の第 1 巻（2001 年）から第 13 巻（2013 年）までの分野
ごとの論文の件数を、図表でまとめてくださってます。全体的に、工学と心理学が多いのは、新たなデータを生み出しやすい、という事情もあるのだと思います。工学あるいは心理学と共同研究を行う、ということが、新たな研究を生み出す上で有効だと言えそうです。
繰り返しになりますが、2012 年の「今後の顔学の発展に向けて」で、3 つの分野の若手研究者が、お互いにコラボしたらこんなことができますよ、という提案をしました。特に工学と心理学は、顔学会設立以前に、お互いの知見や技術を持ち寄ることで、顔の研究が大きく進展した、という経緯もあります。複数の研
究領域の研究者がコラボしたり、非専門家の方々が参画することで、新たな研究領域の創出や、新たな知見を見出すことが期待できます。直近のフォーラム顔学 2021 では、似顔絵と心理学のコラボ [10] がありました。こういうタイプの研究が、今後もフォーラム顔学の場で見られることを楽しみにしています。願わく
ば、自分もそういう研究に関与したいです。
6．おわりに1999 年 8 月末に初めてフォーラム顔学に参加し、その 2 年後の 2001 年 10 月、第 6 回大会（フォーラ
ム顔学 2001）で、博士前期課程 1 年の僕は学会発表デビューしました [11]。家を出る時から緊張していたこと、参加者が数組しか聞きに来てくれなかったこと、その数少ない参加者の 1 人に「そのアプリケー
ションは何？」（アプリ、ではなく、研究の応用可能性のこと）と尋ねられてうまく説明できなかったこと、等々、苦々しくも懐かしい記憶が残っています。自分のような基礎研究は顔学会ではウケない、と考えていました。その後、顔学会で様々な領域の研究者と交流することで、徐々に隣接領域のことを理解し、また自分の研究を理解してもらうにはどういう工夫が必要か、ということを学んできました。顔学会のお陰で、「井―7―

シンポジウム「顔学のトレンドを探る」の意図と今後の日本顔学会を盛り上げるヒント 　シンポジウム「顔学のトレンドを探る」の意図と今後の日本顔学会を盛り上げるヒント ﻿の中の蛙」にならずに済んでいる、という実感があります。
現在では、若手交流会、美人画研究会、顔学オンラインサロンなどの機会を通して、研究領域間の相互理
解の機会、一般の方々に研究を知っていただく機会が増えました。本稿では、そういう機会を通して、次にどういう方向に進んだら楽しいか、ということを、思うままに書かせていただきました。コロナ禍は顔学会
から「直接顔を合わせる」機会を奪いましたが、その代わりに「オンラインで顔を合わせる」場が設けられ、会員の交流の機会がむしろ増えました。様々な研究領域が入り混じって、若手もシニアも、専門家も非専門
家も、気軽に議論できる場、他の学会には例のない貴重な機会です。顔学会の中で、お互いを知り、議論し、新たな研究へと向かっていく、そういう雰囲気が醸成されていくことを期待したいです。また自分もその雰囲気を作るために、微力ながらお手伝いをしていきたいです。
謝辞
特別寄稿という貴重な機会を与えていただいた、日本顔学会誌編集委員会の皆様に、心より感謝申し上げます。
第 25 回日本顔学会大会シンポジウム「顔学のトレンドを探る」の企画をお認めいただいた、フォーラム
顔学 2020 実行委員会の皆様に、感謝申し上げます。この企画にご協力いただいた、瀬尾昌孝先生、中村航洋先生、松下戦具先生、本当にありがとうございました。皆さんとこのような形でご一緒できて、とても楽しかったです。コロナ禍が明けたら、延期になっていた打ち上げを必ずやりましょう。
最後に、本稿がなかなか書き進まなくて心が折れかかっていたところ、海の向こう側から励ましていただ
いた中村航洋さん 、ありがとうございました。お陰様で、何とか書き上げました。
参考文献
[1]

日本顔学会若手交流会運営委員会 : 若手が作るこれからの「顔学」―日本顔学会若手交流会の活動を通して―, 日本顔学会誌 , Vol.14, No.1, pp.37-43（2014.10）．

[2]

新井きよ : 読者の声 , 日本顔学会誌 , Vol.2, No.1, p.141（2002.9）．

[3]新井彩乃 , 渡邊伸行 : ファッションマスクは顔の印象にどのような影響を及ぼすか ?, 日本顔学会誌 ,Vol.17, No.2, pp.31-40（2017.11）．

[4]

岡田莉奈 , 渡邊伸行 : 求心顔および遠心顔の印象の検討 , 心理学の諸領域 , Vol.6, No.1, pp.33-40（2017.12）．

[5]渡邊伸行 , 北瑠璃 , 伊藤博晃 : 涙袋が目の大きさの知覚に与える効果 , 日本顔学会誌 , Vol.16, No.1, p.48
（2016.11）．

[6]

林和弘 : オープンな情報流通が促進するシチズンサイエンス ( 市民科学）の可能性 , 科学技術動向 ,No.150, pp.21-25（2015.5）．

[7]

一方井祐子 , 小野英理 , 宇高寛子 , 榎戸輝揚 : シチズンサイエンスへの参加意欲と科学・技術に対する関心の関係 , 科学技術コミュニケーション , No.27, pp.57-70（2020.8）．

[8]髙瀨堅吉 : 心理学におけるシチズン・サイエンスの可能性 , 学術の動向 , Vol.23, No.11, pp.40-45（2018.11）．

[9]

輿水大和 : 補遺・顔学の方法序説―もう一度、顔学カリキュラム―, 日本顔学会誌 , Vol.15, No.1,
pp.27-39（2015.9）．

[10]

橋本憲一郎 , 阿部恒之 : 似顔絵を科学するⅡ―平均顔を用いた新たな試み―, 日本顔学会誌 , Vol.21,
No.1, p.27（2021.9）．

[11]

渡邊伸行 , 鈴木竜太 , 續木大介 , 山田寛 : 表情の感情的意味空間における布置の検討 , 日本顔学会誌 ,Vol.1, No.1, p.77（2001.9）．

―8―

日本顔学会誌二十一巻二号

著者紹介

渡 邊 伸 行
氏

名：渡邊伸行

学

歴：日本大学大学院文学研究科心理学専攻博士後期課程修了。博士（心理学）。

職

歴：日本大学文理学部ポスト・ドクター、金沢工業大学感動デザイン工学研究所特別研究員、同大学講師、准教授を経て、現在、金沢工業大学情報フロンティア学部心理科学科教授、同感動デザイン工学研究所研究員。

所属学会：日本顔学会 ( 第 25 回日本顔学会大会・プ
ログラム委員長 )、日本心理学会、日本基礎心理学会、日本認知心理学会、日本感情
心理学会、
ヒューマンインタフェース学会、
北陸心理学会。
専

門：コミュニケーションの認知心理学（表情認知、ヒューマンインタフェース）。

―9―日本顔学会誌二十一巻二号

特別寄稿

ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う
Rethinking “Face” in the Age of the New Normal
中村航洋
Koyo NAKAMURA
E-mail: koyo.nakamura@univie.ac.at
1．寄稿によせて
新型コロナウイルス感染拡大の脅威に晒される中、日本顔学会第 25 回大会は、大会史上異例の完全オンラインでの開催となった。未曾有の混乱を前に、大会開催を支えて下さった方々の多大なるご尽力あって、
ニューノーマル時代のフォーラムが実現した。画面越しに顔学研究者たちを繋ぎ止めたこのフォーラムでは、「顔学のトレンドを探る」と題したシンポジウムが開催され、企画者である金沢工業大学 渡邊伸行先生のもとで、工学（大阪工業大学 瀬尾昌孝先生）、心理学（著者）、美容学（大阪樟蔭女子大学 松下戦具先生）の領域横断的なクロストークが実現した。著者もこのシンポジウムに心理学の立場から登壇し、学際科学としての顔学の展望についてお話する機会を頂いた（中村、2020）。
このシンポジウムの前後の時勢を今改めて振り返ってみると、顔学を取り巻く社会との接点で、いくつものニューノーマルの波が到来した。わずか数年のうちに、顔を生成・合成するコンピュータ科学の技術は加速度的な進化を迎え（Karras et al., 2019）、顔に対する社会の意識や価値観はマスメディアや SNS を通じて大きく変容してきた。そして、ウィズコロナ時代に突入すると、顔コミュニケーションのあり方にも変化が生じた。マスクで顔の半分を覆い隠したコミュニケーションは日常の一部となり、会議や打ち合わせがオン
ライン空間に移行したことで、一度も顔を直接見たことがない人との仕事も増えてきた。目まぐるしいほどの変化の時代を生きていればこそ、人々のライフスタイルと価値観の変容、そしてそれに伴って描き直される顔学のヴィジョンについて、改めて考えを巡らさずにはいられない。
顔学は社会との共生科学である。常に社会に生きる人々と隣り合わせであり、その時代の価値観や社会的要請に呼応しながら、その都度新たな問題に対峙する。著者がここ数年間携わってきた容貌の美と美容の顔学にも大きな変化が訪れている。多様性を包摂する社会の実現に向けて、西洋文化から発信された画一的な美の基準は過去のものになり、個性の美を受容することが美のニューノーマルとなりつつある（Givhan,
2020）。そして、マスメディアや美容業界からの発信、SNS 上でのコミュニケーションを通して、瞬く間に容姿に対する人々の眼差しが変わり始めている。多様な美を包み込む新しい時代においては、美の定義はこれまで以上に広がり、その言葉の本質さえも問い直される契機となりそうだ。こうして美の見方が転換していくことは、等身大の科学としての顔学にとっても、既存の研究のあり方や方法論を問い直し、新たな研究の視点を生む機会になるだろう。容貌の美とは何であるか、これからの顔学は「顔」とどのように向き合っていくべきか、顔学に携わる科学者として、今一度再考しなければならないことは多い。
著者は、この変化の時代を前にして、新しい視座から美と魅力の研究を切り拓けるのではないかと思った。
そのために、美の知覚研究のスペシャリストたちが集うオーストリアのウィーン大学を次なる研究拠点として、今までとは少し違った角度からこの問題に取り組んでみたいと思った。奇しくも、世界的パンデミックに直面することになったのはその矢先の出来事であった。先のシンポジウムからおよそ一年の間に、著者は、直接の経験を通して、顔学の研究を通して、変化の時代の最中にある「顔」と向き合うことになった。本稿
では、新型コロナウイルスに翻弄されたこの一年を、若手心理学者の目線を通して振り返り、社会との共生科学である顔学にどのように携わっていくべきか、「顔」とどのように向き合っていくべきか、拙意を取り
ウィーン大学 心理学部、Faculty of Psychology, University of Vienna― 11 ―

ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う　ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う﻿

留めもなく書き記させて頂くこととしたい。
2．閉ざされた国境の向こうで見たコロナ禍の世界2020 年の暮れも押し迫る頃、足掛け 4 年間を過ごした早稲田大学を離れ、オーストリアのウィーン大学
を目指すことになった。ドイツ語圏では最古の 650 年以上の歴史を誇るウィーン大学には、芸術やアート、
身体の視覚美を科学的な視点で分析する研究チームがいる。著者はそこで彼らの知恵を借りながら、顔や身体をめぐる美と魅力の問題に改めて向き合ってみようと思った。とは言え、新型コロナウイルスの感染拡大の影響から、数ヶ月後の世界すらまともに予見できない不安定な情勢下で、海を渡り、新天地に赴くことは想像以上の困難を伴った。予測困難な動きをみせる東京とウィーンの感染拡大状況を半年以上もモニタリン
グしながら、前途多難を覚悟の上で決意した渡航であったが、最終的には国境を越えられるのかさえ分からぬまま、ウィーン行の便に乗り込むことになってしまった。およそ 9000km の旅路でも心労は蓄積していくばかりで、プラスチック製のフェイスガードとマスクの二重装備の奥で、小さく一息つけたのは、なんとかオーストリアへの入国審査を終え、曇天のウィーンに降り立ったときだった。こうして、2021 年 2 月にウィーン大学心理学部シニア研究員（日本学術振興会海外特別研究員）として着任することが叶ったのは、
早稲田大学とウィーン大学の共同研究者が著者を全面的にサポートして下さったお陰である。
閉ざされた国境をなんとかくぐり抜けて来ることはできたものの、順風満帆に新たな研究に着手することは叶わなかった。今度は厳格な都市封鎖を経験することになる。オーストリアは国全体の人口およそ 800
万人の小さな国家だが、2020 年 11 月頃には一日の平均新規感染者数が 1 万人に迫るほどのパンデミック
が猛威を振るった。ウィーンでは、新型コロナウイルスとその変異種の拡大を抑えるために、2021 年 10月現在までに少なくとも 3 度の全面的なロックダウン措置を実施してきた。著者がウィーン大学に着任した 2 月もロックダウンの最中にあり、それまでの優美なウィーンとは一変した街の光景を目の当たりにすることになった。飲食、観光、宿泊、文化、イベントなどの施設はすべての営業を停止し、生活必需品（食品、医薬品等）を販売する小売店や施設のみが営業を継続している状況であった。公共交通機関や小売店ではマスクの着用が義務づけられ、同居人以外とは最低 2m 以上の社会的距離を置くことが求められた。
ヨーロッパ随一の文化的遺産を誇る楽都ウィーンも、このときはひっそりと静まり返ってしまい、侘しさが漂っていた。ハプスブルク帝国の栄華を象徴するホーフブルク宮殿とその前に広がる広場は、コロナ前には多くの観光客で賑わったが、ロックダウンの最中は人影もまばらになり、今も以前ほどの活気を取り戻す

図1

コロナ禍のホーフブルク宮殿前

図2― 12 ―

グラーベン通りとペスト記念柱

日本顔学会誌二十一巻二号には至っていない（図 1）。宮殿から街の中心を貫くグラーベン通りには、荘厳なバロック様式の建築が建ち並び、その中でも一際存在感を放つ記念柱がある（図 2）。この記念柱は 17 世紀に 6 万人にのぼる犠牲者を出したペストの終息を記念して建てられたものだという。街を行き交う人々を見守るようにそびえ立つ
この記念柱は、今また人類が直面した新たな感染症の脅威が終息することを祈る人々の願いを象徴するようでもある。
ウィーンに生きる人々の日常もニューノーマルへ移行し、文化や慣習として根付いてきたコミュニケーシ
ョンの身体性にも変化が生じているようだった。例えば、オーストリアでは、他のヨーロッパ諸国と同じよ
うに、握手やハグなどの身体的な接触を伴う挨拶が一般的であったが、今はほとんどの人がこのスタイルの挨拶を控えているようにみえる。もともとこのような慣習が身体化していない著者にとっては、ニューノー
マルの挨拶様式への移行がもたらした心理的影響を本質的に理解することは難しいが、私の友人が語ってくれたところによると、この街に住む人々にとって握手やハグの慣習をいつ取り戻すことができるのかということが、ポストコロナ時代における最大の関心事の一つになっているらしい。長年親しんできた挨拶様式を封じられてしまった人々にとっては、そのことが存外大きなストレスの原因となってしまっているようだ。
また、マスクの着用についても、オーストリアではコロナ前後で 180°の方針転換が起きていた。もともとオーストリアでは、日本に比べてマスクを着用するという文化自体が定着していなかった上に、2017 年にはテロ対策を目的として覆面禁止法が施行された。これにより、公共の場では、健康上の理由以外でマスク（顔を覆い隠すもの）を着用することは原則禁じられていた。それが感染拡大の兆候が見られた 2020 年
3 月からわずか 1 ヶ月の間に、公共交通機関や営業するすべての店舗内においてマスクの着用が義務付けられるに至ったのだから、人々の顔コミュニケーションにも少なからぬ混乱が生じたに違いない。実際、著者の同僚たちからは、マスクを着用した相手の顔から感情を読み取らなければならない状況に幾分ストレスを感じているという声を聞く。著者に関して言えば、こちらにやってきて間もない頃、公用語であるドイツ語
で意思疎通ができず、それでも相手に粘り強く交渉しなければならない場合には、マスク下で表出される相手の表情は最も重要なコミュニケーションチャンネルであった。目元にあらわれる信号を注意深く読み取っていれば、これから事が上手く運ぶか、もう少し粘ってみるべきか、あっさりと諦めて出直すのが得策か、
なんとなくは予見できたように思う。こうした経験は以前に読んだ研究論文を思い出させる。表情を読み取る際、ヨーロッパ文化圏の人々は顔全体に注目しやすいが、東アジア文化圏の人々は目元に注目しやすいという（Jack et al., 2009）。これほど他に頼りにできるコミュニケーションチャンネルが閉ざされていなければ、心の窓としての目元の重要性を体感することもなかっただろう。
3．ウィーンの「顔」
ウィーンにも穏やかな春の陽射しが差し込むようになった頃、厳格なロックダウン措置が解除され、ウィーンの街の様子が少しずつ見えるようになってきた。以前にこの街を短期滞在で訪れたときにはほとんど気づかなかったことだが、ウィーンに暮らす生活者の目線からこの街を眺めていくと、ウィーン市民の実に多様な顔が見えてくる。街ですれ違う誰もが白いマスクを身に着ける一方で、それぞれの多様な来歴を刻んだ
顔貌と、宗教や文化、個人の価値観を体現した人々の装いがそこにはある。ウィーンは古くから中央ヨーロッパの地理的要所であり、さまざまな民族と文化が流れ込む合流地点であったとされている。そのため、異文化との接触と摩擦を経験しながらも、異質な者同士共存していくことが、歴史を通してウィーンという地に課された絶対条件であった。その名残をとどめる現在のウィーンでは、市民の 30% 近くを外国籍の人々が占めているという。この街の食文化や芸術文化を担ってきた人々は、ウィーンの外から多様な文化を吸収しながら、現在の多文化都市ウィーンを築き上げてきた。
こうした状況は、著者が所属するウィーン大学の研究室においても変わらない。現職に着任して間もない
頃こそ、オンライン画面越しに研究室の同僚と顔を合わせる度に、漠然と均質な「ウィーンの人たち」の顔が並び、その傍らにアジアからやってきた自分の顔がぽつんと並んでいるように映った。だが、やがて互いをよく知るようになって分かってきたことだが、研究室を構成するメンバーのほとんどが、著者と同じように他所からやってきた人たちだった。どうやら著者の所属する研究室のメンバーに限っても、10 カ国語以― 13 ―

ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う　ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う﻿

上の母語話者がいるらしい。我々は EU 諸国、インド、日本、アメリカ、カナダ等の国々からウィーンに集った人々であり、むしろオーストリア出身の研究者は指折り数えるほどしかしない。そのような具合なので、我々の間では、母国の文化や慣習が互いにどれほど異なっているかという話題が尽きない。彼らと時間を共にし、一人一人の趣向や学問的関心、ライフスタイル、人となりを知っていくほど、もはや彼らを「ウィーンの人たち」という大雑把なカテゴリで理解することはできなくなってしまった。社会心理学では、こうした現象を脱カテゴリ化と呼ぶらしい。
これまで日本を出て暮らしたことのなかった著者にとっては、この街に生きる人々が多様なライフスタイ
ルを生き、また自分も彼らとは異なる民族性に基づいて暮らしている状況が新鮮だった。多文化都市ウィー
ンでさまざまな人々に接していけば、容姿、服装、宗教、言語、慣習など、さまざまな点での違いがあることを経験することになる。だが、この何もかもが異なって見える人々が、同じように長閑な午後のひとときをカフェで楽しみ、清々しく晴れ渡った日には緑豊かな公園で家族との週末を過ごし、似たように子どもや動物に微笑みかけている様子を見ていると、そもそも異なる民族性をもって生きる人々の間でも、基本的な点では多くを共有していることを再認識させられるようになる。次第に人々と自分の間にある「相違」ではなく「共通性」の方に意識を惹きつけられるようになっていく。この逆説的で奇妙な心境を上手く説明してくれる実証研究が昨年プリンストン大学の研究者らによって報告されている。その研究によると、民族的多様性が高い国や地域に住む人々は、さまざまな社会的属性（年齢、性別、民族性、宗教等）を持つ人々の人間性をステレオタイプ的に判断せず、異なる集団に属する人々であっても互いに似ている存在だと見做す傾向があるという（Bai et al., 2020）。はじめから容姿も信条も異なっていることを前提とした関係性の中からは、むしろ人々の基底を貫く共通の人間性が心を捉えることがあるのかもしれない。無論政治的なレベル
では、多文化都市ゆえの、移民や難民の問題が今も深刻な課題として存在している。しかしながら、分断されてしまった異国の小さな多文化都市で暮らすようになった今、人々の間を貫く共通の人間性が、互いを理解し共感するための手助けになっているように思えるし、著者のような外国人が少しばかり心穏やかに暮らしていくための心の拠り所になっている。
4．顔、美、その多様性にもう一度向き合う
多文化都市ウィーンの気風を肌で感じながら、ウィーン大学で視覚美研究のスペシャリストたちと協働することで、顔と美、その多様性の問題を科学の視点から問い直す研究を少しずつ始めることができるようになってきた。顔学における美や魅力の問題は、心理学、印象学、美容学を貫く中心的なテーマであり、社会における顔の役割を理解する上でも欠かせない。しかしながら、顔の美と魅力の問題は人の尊厳に関わり、容姿に基づく差別（ルッキズム）に結びつくリスクと隣合わせであるために、極めてセンシティブな領域でもある。実際、顔を含めた身体の美は有史以来、哲学や美学における学問的探求の対象であったにも関わらず、心理学者は 1960 年代に入るまで、散発的な例外を除いて、顔の美しさを科学の対象とすることを避けてきた。それでも、ある種の顔の印象が対人行動に影響を及ぼしてしまうという認めがたい現実に向き合わざるを得なくなった。その背景には、交通手段の発達によって人々が広範囲に移動できる時代が到来し、初対面の人たちと出会う機会が多くなった結果、容姿に基づく印象形成に高い関心が寄せられるようになったという事情があると考えられている。もしポストコロナ時代に、オンライン空間上でのコミュニケーショ
ンがさらに拡張し、物理的制約を飛び越えてさらに多くの人々と出会う機会に開かれた時、顔学の研究に対してこれまで以上に高い関心が寄せられ、新たな問題に向き合うことが求められる日が来るのだろうか。
実証科学的な心理学における顔の魅力研究のルーツは、進化論の提唱者のチャールズ・ダーウィンにまで遡ることができる。彼は顔の魅力が文化を越えた普遍的なものである可能性に最初に言及した学者の一人であったとされている。心理学における容貌の研究において、かなり初期の段階から、美の普遍性と文化的多様性は根源的な問題の一つであった。そして、1990 年代に行われた多文化圏での調査により、心理学者は
普遍的な美の存在に気づかされ、驚くことになる（Cunningham et al., 1995; Jones & Hill, 1993）。顔の魅力の感じ方は各人各様ではなく、文化や社会を越えて高い一貫性が認められることが明らかになってきたのである。さらに、西洋文化圏からは隔絶された南米の部族においても、アメリカやロシアの人々と同様に、― 14 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

大きな目を持つ顔を好むという共通の美の基準を持っていることが示された（Jones & Hill, 1993）。
美の普遍的な側面が明らかになるにつれ、今度は魅力を規定する物理特徴の研究へと発展していく。こうして発見された魅力の普遍的法則の一つに、顔の「平均性」がある（図 3）。この平均性の美を最初に発見したのは、チャールズ・ダーウィンの従兄弟であるフランシス・ゴールトンであり、彼が写真機を用いて複数人の顔を重ね焼きしていくと、偶然にもそこに映し出された顔は、個々人の顔よりも美しく見えたというエピソードをご存知の方も多いだろう。その後、顔の平均性の効果は、コンピュータを使った実証研究により再現性が確認され（Langlois & Roggman, 1990）、平均性は美の基準として広く知れ渡ることになった。
美の基準としての平均性は、その簡潔さと親しみやすさから、さまざまなメディアを通して語られる機会も多く、美しい顔とは平均顔のことだという趣旨の説明を見かけることも少なくない。
こうして顔の魅力に関する科学研究だけでも 1970 年代からおよそ 30 年の間に、2000 報を超える学術論文が刊行され、次々と科学的知見が蓄積されていった。この当時の論文を改めて読み返してみると、魅力の評価基準に普遍的な側面があることには一定の真実性があるようだが、今改めて魅力の多様性と複雑さを見直す上で、その研究方法にはいくつか問題点が浮かび上がってくる。ここでは、次節で 2 つのポイントを取り上げながら、美の基準について再考する緒を探りたい。
4.1

顔の多様性から見えてきた魅力の複雑さ

主観的で捉えどころのない美や魅力を単純明快に説明しようとする普遍原理には、その分かりやすさゆえに人々を惹きつける力がある。だが、実のところ、美や魅力の感じ方は単一の原理で決定されるほど単純な構造にはなっていない。この著者の所感は、美は多様であってほしい、あるいは、そうあるべきだという信念によるものではなく、科学的根拠に基づいたものである。ここでは、平均顔の美を例に考えてみたい。既にご承知の通り、特定の集団に平均的な特徴を持つ顔を美しいと感じやすい効果は確かに存在している（図3）。コンピュータ画面上に、集団内の人々に典型的な特徴を持つ顔とそうでない顔の 2 枚の顔写真を並べて、どちらが美しく見えるかと問われれば、おそらく平均的な顔の方がよく選ばれることになるだろう。
しかしながら、最近 10 年の間で、顔魅力における平均性の効果は、顔の特徴の複雑な個性を考慮に入れた際には、かなり限られた影響力しかないことが分かってきている（Said & Todorov, 2011）。実験室のコ
ンピュータ画面上であれば、平均性のみが異なる顔画像を見比べることは可能だが、現実場面でそのような顔に出くわすことはまずないと言ってよいだろう。我々が日常で目にする顔は、顔パーツのサイズや配置、肌のトーンや質感、さまざまな特徴において異なる個性を持った顔である。そのような顔の個性とその魅力を前にすると、平均性という単一の物差しで測られる魅力が及ぼす影響は相対的にはかなり小さいようだ。
同じことは、顔の魅力の基準の代表格とも言える、シンメトリー性（注 1）や性的二型性（注 2）についても当（注 1） 顔のシンメトリー性とは、顔の構造が左右対称な形態を有する程度であり、シンメトリー性が高い顔ほど魅力的であると評価されやすいことが知られている (Perrett et al., 1999)。
（注 2） 生物学的な男性と女性の顔は、思春期を経て、それぞれの生物学的性を反映した特徴を備えるようになる。こうした特徴を顔の性的二型性と呼ぶ。日本人は、女性的な顔特徴に魅力を感じやすい傾向があることが分かっている (Nakamura & Watanabe, 2019)。

図3

平均顔の美

― 15 ―

ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う　ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う﻿てはまる。これまで顔の魅力の普遍的基準とされてきた特徴のいずれもが、単独では魅力の感じ方を上手く説明できておらず、その効果を組み合わせたところで、まだ十分に魅力の感じ方全体を説明できるものにはならない（Rhodes, 2006; Said & Todorov, 2011）。逆に言えば、顔の美や魅力を感じさせるような特徴には、
顔学研究者でさえ未だ特定できていない重要なファクターが他にも隠れていることを示唆している。
このようなことが明らかになってきたのは、顔研究者が研究対象に含める顔の多様性が魅力の感じ方に決定的に重要な役割を果たしていることに気づき始め、既存の研究パラダイムを見直すようになったことが一因として考えられる。これまでの魅力の心理学の研究では、かなり単純化された顔写真が用いられることが多かった。例えば、平均性やシンメトリー性の度合いだけをわずかに調整した顔写真を用いた研究は今でもかなり多い。単一の特徴だけを操作した顔写真を用いることで、顔の特徴が魅力の感じ方に与える影響を因果関係として特定できるので、こうした研究方法が心理学では王道の研究のスタイルとなっている（中村、2021）。しかしながら、こうした方法を採用する限り、大抵は「平均的な顔は魅力的である」、「左右対称な顔構造は好まれやすい」といった単一の研究仮説を個別に検証していくことになる。そのため、平均性の美、シンメトリーの美の相対的な影響力については問われにくくなり、命題だけが独り歩きしがちになる。
こうした問題を認識した一部の心理学者は、現実世界に生きる人々の顔が本来持っている多様な個性を研究にも反映させる必要性を認識するようになった。人の顔の個性がいかに複雑なものであるかは、次のような単純な例を考えてみるだけで理解できる。例えば、仮に、人々の顔の個性をたった 33 個の特徴で表現でき、それぞれの特徴に 2 値（例えば、垂直方向に目が大きい・小さい、眉が太い・細い等）を割り当てることにしたと仮定してほしい。すると、それらすべての特徴の組み合わせから生み出される固有の顔の数は 85
億通りをはるかに超え、現在の世界人口を凌ぐ数になる。現実世界の顔をこの例ほど単純な特徴で表現できるはずもなさそうなので、誰一人として同じ顔を持つ者がいないことにも納得できる。ではこれほど複雑な顔の個性を研究の中でどのように扱えば良いのか。
この問題に対処する一つの方法として、著者は、実在する人物の顔写真を撮影して収集する代わりに、コンピュータによって顔画像を多数生成する方法を用いている。コンピュータによる顔画像の生成には、統計的画像解析や機械学習によって事前に特定された多次元的な顔特徴量を利用することができ、生成されたそれぞれの顔の特徴を定量的に比較することができる（図 4）。したがって、膨大な数の顔画像を生成し、その中から最も平均顔から逸脱するユニークな顔だけをサブグループとして取り出すことで、多様な個性を持った顔を研究に取り入れることができるのである（Nakamura & Watanabe, 2019）。こうすることで、多様な顔の個性の影響を効率的に研究に反映させることができるようになる。
著者は最近の研究で、多様な顔の特徴と魅力印象の関係を解析的に特定することで、魅力印象には多様な特徴が複雑に関わっていることを明らかにしてきた。実際に、日本人が魅力を感じやすい顔特徴を可視化す
ると、目の形状や肌のトーン、鼻の形状などさまざまな特徴が複雑に関係していることを視覚的に理解できる（図 5）。これらの魅力印象と関連した特徴を見ていると、日本人が女性的な印象を与える顔特徴に魅力を感じやすいことが分かる。これは顔を目にしたときに、ステレオタイプ的に女性的な性格特性を連想し（例えば、感情的な温かみがあり、攻撃的でない）、それに基づいて魅力を判断するからかもしれない（Oh図4

多様な顔特徴を持つコンピュータ生成顔― 16 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

et al., 2020）。さらに興味深いのは、確かに女性的な顔に魅力を感じやすい傾向が確認されるものの、美しく魅力的な顔とは単に女性的な顔というわけでもないということだ（Nakamura & Watanabe, 2020）。顔画像の解析により、魅力的な顔から、女性的な印象の要素を取り除いてみても、まだ魅力を感じさせる要素が強く残る。こうした顔は、顔魅力の基準の代表格とされてきた、平均性、シンメトリー性、性的二型性といった要因によって説明できない特徴を含んでいる。顔の多様性に改めて目を向け、魅力の問題を問い直してみると、美と魅力の正体は、これまで考えられてきたよりもさらに複雑で、我々はまだそのほんの一部しか理解できていないのかもしれないと思えてくる。さらに、顔を構成する複雑な特徴の見え方は、その顔に現れた微細な表情や血色、照明環境、写真写りなどの要因にも左右される。つまり、顔は個人のアイデンティ
ティを表現する固有性を持つものでありながらも、個人内でも変化に富んだものなのである（Jenkins et al.,2011）
。こうした顔が本来的に持つ変動性は、顔や容姿の美はその個人に内在する固定的な価値のようなものではなく、もっと刹那的に移ろいゆく印象を反映していることを教えてくれる。今後魅力研究が進展するにつれて、顔の複雑さから生まれる個性とその魅力に気づかされる日が来るかもしれない。
4.2

美はどれほど見る者の目に宿るのか？

これまで心理学が明らかにしてきた美の普遍法則が、全体から見れば一部しか魅力の感じ方を説明できていないことを考えると、美には多様化した側面があることは確からしく、「美は見る者の目に宿る」という箴言の重みが一層増してくるように思える。しかしながら、科学者として「顔」に向き合う限りは、美のニューノーマルに親和性があるという理由だけで「容姿の美は多様である」と断言することはできない。美には普遍的側面があることも、多様化した側面があることも、実証科学的なデータに基づく根拠とともに語ることが求められる。しかしながら、美の研究の最も中核をなすこの問いに対しても、真正面から答えようとした研究は極めて少ない。こうした事情の背景には、心理学で従来から用いられてきた統計学的手法が、多様性を定量化することに適していなかったという方法論上の問題もあっただろうと思われる。
美の多様性を念頭に置いて、過去の魅力研究を読み返してみると、多くの研究で、魅力評価の分析が、その評価を与えた人々を均一な集団だと暗に仮定し、平均化されたデータをもとに考察されていることに気づく。例えば、ある国の人々と別の国の人々が顔写真の魅力度印象を評価した時、それぞれの国の人々の集団

図5

日本人が魅力を感じる顔特徴（Nakamura & Watanabe (2020) をもとに改変）― 17 ―

ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う　ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う﻿間平均値にある程度の高さの相関が認められれば、それを普遍性の証拠としているのである（Cunningham
et al., 1995; Jones & Hill, 1993）。しかしながら、同じ国の人々の間でも魅力の評価基準は異なることが想定されるし、同一人物の間でも、異なる時点では魅力の感じ方には変容が生じる可能性もあるだろう。そう考えてみると、これまで主張されてきた美の普遍性は誇張されている可能性がある。こうした問題に対してより直接的にスポットライトを当てるのであれば、これまで心理学者が頼りにしてきた集団平均データの統計学とは異なる手法が必要となる。
そ の 一 つ の 可 能 性 と し て、Cross-classified random effects model を 用 い た 級 内 相 関 係 数（Intraclasscorrelation coefficient）を評価するという方法がある。ここではこの統計分析の詳細は割愛するが、この方法を用いると、多数者が複数の顔写真に対して与えた魅力度印象得点のばらつき方から、顔写真と観察者の要因のどちらによって魅力の印象が説明されるのかを割合として算出することができる。近年、著者らは、日本人が多数のコンピュータ生成顔の魅力印象を判断する実験において、魅力印象の評定値のばらつき方の
うち、どの程度が顔写真の違いによって説明されるかを算出した（Nakamura & Watanabe, 2021）。これは言い換えれば、魅力の印象のうち、どの程度が集団共通的な魅力の基準によって決定されるかということを指す。その結果は、集団共通的な魅力評価の基準は全体のうち、およそ 22% を説明するというものであった。
日本人評価者の間でさえ、共有された魅力の基準は、魅力印象の感じ方全体の 20% 程度に過ぎないようだ。
裏を返せば、残りの 78% が観察者の個人的な魅力の評価基準や測定誤差によって説明されることを意味する。さらに、ウィーンで行われたヨーロッパ圏の人々を対象とした同様の研究からは、集団共通的な魅力評
価の基準は 45%、観察者の個人的な魅力の基準は 30%、単なる測定誤差は 20% ほどの割合で、魅力印象を決定していることが分かってきた（Nakamura et al., 2021）。ここで取り上げた研究では、同一文化圏に属する観察者と顔写真の関係のみを分析しているが、観察者と顔の民族的多様性や文化的多様性を考慮して研究した場合には、さらに個人的な魅力の基準の影響が大きくなることが想定される。
科学主義的な顔学の立場から見れば「美は見る者の目に宿るか」という問いは、あまりに単純化されすぎている。立てるべき問いは、美はどの程度、普遍的基準と個人化された基準によって導かれているのかであって、現状の科学的根拠に基づくと、その両方の基準によって導かれているというのが結論になる。科学の視点を通した美の捉え方は複雑であり、その科学研究の知見が意味するものについては、適切かつ慎重に解釈されるべきである。第一に、人々の顔の魅力の感じ方に一定の普遍的な基準が存在するという現状の客観的データは、普遍的な美の存在を賛美するものではないし、多様な美をニューノーマルとし、美しさは各人各様の価値観によって定義されるべきものであることを否定するものではない。「である」と「であるべき」という問題は明確に区別されるべきであり、価値は事実には還元できないことを認識しておかなければならない（注 3）。その反対に、ニューノーマルの美は多様な美であるべきなのだから、美には普遍的な要素など存在するわけがないと断定してしまうこともまた論理的な飛躍であり、科学的データの正しい理解としては誤っていることになる（注 4）。正当な根拠を欠いたまま教義主義的に、普遍的な美の知覚の可能性を否定してしまうと、容姿に対する人々の憧れや執着、それにドライブされた社会現象、容姿に対する人々の偏見や不安を客観的に把握し理解するための道が閉ざされてしまい、適切なケアを支援する基礎研究の進展をも妨げてしまうかもしれない。
美と魅力の科学的研究は、顔に対する人々の日常の価値観とは切り離すことが難しいため、顔学の知見が世間に出た時に、研究知見に関する誤謬や感情的な議論が生じてしまいやすい領域である。顔学の研究には、科学として人間を深く理解するための純粋科学的な視点と豊かな人間社会の実現に貢献するための人道主義的な視点の両方が求められる。顔学の知を、心理社会問題の理解や解決にどのように活かすことができるのかについては、顔学研究者だけでなく、一般市民の選択にもかかっている。だからこそ、顔学の知は社会に対して開かれている必要があり、顔学の実践者はサイエンス・コミュニケーションを通じて、「顔」とどのように向き合っていくのか、人々とともに考え続けていかなければならない。
（注 3）「である」から「であるべき」への論理的飛躍は自然主義的誤謬として知られ、科学的知見を解釈する際に避けるべき原則とされている。
（注 4）「であるべき」から「である」への論理的飛躍は道徳主義的誤謬として知られている。

― 18 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

5．おわりに全世界的なスケールのパンデミックと顔学を取り巻くさまざまな社会の変動は、顔学研究者に「顔」について再考する契機をもたらしたのではないだろうか。著者においては、コロナ禍の世界を分断された国境の向こう側で過ごすことで、顔とコミュニケーションの有り様を自らの目を通して再発見することになったし、容姿をめぐる社会の価値観の変化は、既存の顔学研究を問い直すきっかけを与えてくれた。容貌の美の科学研究について言えば、既存の方法論を問い直すことで、美の多様性と複雑さが明らかになりつつある。顔に備わった個性に目を向けると、これまでに発見された魅力の絶対基準が全体から見て限られた影響力しかな
く、美の知覚はこれまで明らかにされてきた以上に複雑なものであることが分かってくる。美や魅力の印象には極めて多くの特徴が複雑に関連しており、なぜそれが見る者に魅力を感じさせるのかについては、未だ明らかになっていない側面も多い。
美のニューノーマルの価値観に照らし合わせて、改めて顔と容姿の魅力研究に取り組むと、このテーマに潜在する課題も浮かび上がってくる。容姿を人の評価基準にすることをやめ、多様な美の基準がニューノー
マルになりつつある今、なぜ容姿を科学の対象とする必要があるのか。その意義を理解してもらうためには、以前にも増して大きな説明努力を要するようになってきた。1960 年代以前の心理学がそうであったように、容姿が人の行動や判断に影響を及ぼすという科学的データと向き合うことに対する抵抗感と嫌悪感は今も相変わらず強い。本音を披瀝すると、科学者としての著者の立場でもこうした抵抗感が感情として存在している。しかしながら、科学としての顔学に携わっていく限りは、時に、理想とする価値観とは相容れない客観的データに直面してもそれに向き合い、顔と人間の性質を理解し、人間社会に横たわる問題の根本的な解決策に考えを巡らせていく必要があると考えている。これまでの容姿の美の顔学を概観する限り、人は特定の外見的特徴に魅力を感じやすい性向を持っている可能性が高い。美の基準には、文化や社会によって形成された側面があることは間違いないが、西洋文化と接触した経験が極めて少ない人々も西洋文化圏で好まれる美の基準を共有しているようだし（Jones & Hill, 1993）、まだ生まれて間もない新生児でさえも、大人が魅力を感じやすい顔の方を好んで注視するという研究報告もある（Slater et al., 1998）。これらの研究知見は、美の基準がすべて文化や社会によって形成されたものであるという考え方に疑問を呈するものであるように思える。
こうした集団共通的な美の基準の存在は、人々が美しくありたいと思う心理や自らの姿を装う動機づけを深く理解するためには欠かせない要素である。現在広く用いられているメイクアップやデジタル写真
加工ツールには、集団共通的な美の特徴を巧みに利用したものが多い（中村・小林・渡邊、2020）。そして、誰もが簡単に美しい姿に装うことができる技術を手にした今、若い世代の人々を中心に、Instagram やFacebook などの SNS を通じて、理想的な美を強調したセルフィーが世界中に溢れかえるようになった。その反面、他者の美しいセルフィーを目にした側の SNS ユーザーは、自分の容姿に対して不満を抱きやすく、自分の姿を変えたいと感じるようになることが報告されている（Fardouly & Rapee, 2019）。そもそもこうしたカルチャーが浸透する以前から、自分の姿に不安や不満を感じる人は世界的にかなり多いのだが、SNSがより多くの人々を繋ぐようになった時代においては、こうした心理社会的現象は加速度的に拡がっていく。こうした状況は、美のニューノーマルが個性の美しさを包摂していくことで自然と改善されていくかもしれない。著者もそれに大きな期待を寄せている。しかしながら、長年の社会心理学の研究に学ぶなら、容姿に基づく印象形成や、それに基づく差別や偏見を抑制することはそれほど容易なことではないことも心に留めておかなければならない。それどころか、差別や偏見を取り除こうと意識的な努力を行うほど、むしろ無意識下での差別構造が強化されてしまうという逆説的な現象が生じることも知られている（Macrae et al.,
1994）
。顔学に携わる心理学者としては、「顔」と向き合う人々の価値観が時代とともに変容し、新たな心
理社会問題に直面する時、「顔」とともに生きる人々に寄り添うことができる共生科学を目指したいと思う。
モノ、人、情報が地理的な制約を越えて行き交うグローバル化社会では、先端技術や文化、人々の価値観
も、パンデミックさながらに、加速度的に拡がり変貌を遂げていく。顔学とそれを取り巻く社会が互いに複雑に影響を及ぼし合って、時間の経過とともに動いていく様子は、まるでひとつの生態系を見るようだ。その変化は我々が暗黙のうちに想定してきたほど、直線的でもなければ、一方向的なものでもない。この加速― 19 ―

ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う　ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う﻿

化する変化の時代において、人間社会と切り離された「顔」と向き合っているだけでは、顔学が未来を先取りすることはできそうにない。
「顔」はその持ち主である人々がその時代や社会をどう生きているのかということと密接に関わっていて、それを多面的な角度から理解していかなければならない。さまざまな角度から「顔」を捉える顔学研究者の眼差しが結集した総合科学としてはじめて、「顔」とともに生きる人々に寄り添う社会知を創造できるのかもしれない。ニューノーマルの時代を前に、さまざまな角度からもう一度「顔」と向き合ってみなければならない。
引用文献
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日本顔学会誌二十一巻二号

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― 21 ―

ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う　ニューノーマルの時代を前に、もう一度「顔」と向き合う﻿

著者紹介

中 村 航 洋氏

名：中村航洋学

歴：2 012 年、慶應義塾大学文学部人文社会学
科心理学専攻卒業。2017 年、慶應義塾大
学大学院社会学研究科後期博士課程修了。
博士（心理学）。

職

歴：日 本学術振興会特別研究員 PD、早稲田大
学理工学術院総合研究所研究院講師（次席研究員）を経て、現在、ウィーン大学心理学部シニア研究員（日本学術振興会海外特別研究員）。

所属学会：日本顔学会、日本心理学会、日本基礎心理学会、日本認知心理学会。
専門：感性心理学、社会心理学、認知科学 ( 顔印
象知覚、対人印象形成 )― 22 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

学術論文

人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形 3D モデル
生成手法の開発と評価

Development and Evaluation of a Method for Generating 3D Modelsof Joruri Puppets Reflecting the Facial Image Features of Human
笹尾知世 1）、浮田浩行 2）、高名智也 3）、鐘搗

毅 3）、寺田賢治 2）

Tomoyo SASAO1), Hiroyuki UKIDA2), Tomoya TAKANA3),
Tsuyoshi KANETSUKI3), Kenji TERADA2)
E-mail: sasao@edu.k.u-tokyo.ac.jp
和文要旨
浄瑠璃人形は、江戸時代に広く親しまれてきた 3 人で 1 体を操る人形芝居「阿波人形浄瑠璃」に用いられる木製人形である。近年、人形浄瑠璃を含む伝統芸能はその技をいかに次世代に継承するかが大きな課題となっている。
我々は人形浄瑠璃の新しい創作活動を広げるため、従来の人形の再現に留まらず、実際の人間の顔をモデルとした人形を創作できる環境構築を目指す。本研究では、人間の正面顔画像から抽出した特徴を浄瑠璃人形の顔に反映することで実際の人間の顔の特徴を取り入れた浄瑠璃人形頭 3D モデルを生成する手法およびシステムの構築を目的とする。まず人間顔の顔画像と浄瑠璃人形の顔画像を指定した合成割合でモーフィングし、浄瑠璃人形の「メイク」
を重ね合わせ、その結果を 3D データとして出力可能なシステムを開発した。また本手法を評価するため、本手法を用いて 11 段階の合成割合のモーフィング画像と 3D モデルを生成し、これらを用いて印象評価の web アンケー
トを実施した。結果、人形と人間顔のモーフィングの強弱が設計通り「人間らしさ」の強弱として知覚されたことが確認され、浄瑠璃人形の合成割合αが 0.2 〜 0.5 のモーフィングが最も人間らしく魅力的な印象を与えることを明らかにすることができた。

キーワード：顔画像，浄瑠璃人形，3D 形状モデル，モーフィング，印象評価
Keywords : Face image, Joruri puppets, 3D shape model, Morphing, Impression evaluationの体験や制作した人形を遣った公演など、若者が

1．はじめに浄瑠璃人形は、江戸時代に広く親しまれてきた人形浄瑠璃に触れる機会を増やす取組を行ってき3 人で 1 体を操る人形芝居「阿波人形浄瑠璃」にた [2]。この取組を続けた結果から自分たちの手用いられる木製人形である。近年、人形浄瑠璃をで浄瑠璃人形をつくり動かすことが身近になった含む伝統芸能はその技をいかに次世代に継承することで、参加者の間で従来の人形を再現し伝統的かが喫緊の課題となっている。これまで我々は浄な物語を演じるだけでなく、自分たちを投影した

瑠璃人形の保存と継承のため、浄瑠璃人形のデジ

新たな人形を作り現代の物語を演じたいという、

タルアーカイブス構築の基盤となる、浄瑠璃人形

現代劇をつくるニーズが現れてきた事がわかっをスキャンし 3D データ化する技術を開発した

た。

[1]。また、この 3D データから 3D プリンター出

では現代の物語を語る浄瑠璃人形を作るために力した浄瑠璃人形を活用し、人形を作るプロセス

は、誰をモデルにつくるべきだろうか。伝統的な

1）東京大学大学院新領域創成科学研究科、Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo2）徳島大学大学院社会産業理工学研究部、Graduate School of Technology, Industrial and Social Sciences, Tokushima University
3）徳島大学大学院先端技術科学教育部、Graduate School of Sciences and Technology for Innovation, Tokushima University― 23 ―

人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形 3D モデル 生成手法の開発と評価　人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形3Dモデル 生成手法の開発と評価﻿

物語は、人形浄瑠璃の栄えた江戸時代を舞台にして示す。そして、4 章では、人間顔と浄瑠璃人形た内容が多く、遣われる人形は江戸時代に生きたの顔の適正な合成の割合を調べるため、出力結果

人々をモデルに作られている。したがって我々を用いたアンケート調査を行い、個人の印象に基は、現代の物語においても、登場人物のモデルがづき合成モデルの評価を行う。最後に、5 章にて実際の人物であるならば、その人物の顔を元に人

本論文のまとめを述べる。

形をつくることが望ましいと考えた。そのため、本研究は伝統的な浄瑠璃人形の制作技術を持たな

2．浄瑠璃人形顔の分類と人間顔との比較
浄瑠璃人形の顔は様々なものが存在し、人形のい人でも、実際の人物の顔をモデルに浄瑠璃人形

役どころや性別、制作者の違いなどによって少しを創作できる環境の実現を目指す。
従来の浄瑠璃人形は、目尻が尖っていると善人、ずつ表情が異なる。本研究が採用するモーフィン

丸みがあると悪人といったように、遠目からでもグ手法は、顔部品の大きさや配置が合成結果に大その人形のキャラクターが伝わりやすいよう、伝きく影響する可能性が高い。そこで本章では顔特統的な形式知に基づくデフォルメ加工が行われて徴量の観点から多様な浄瑠璃人形顔を分類し、伝きた。本研究では、この伝統的な形式知を手がか

統的な人形顔のデフォルメ形式の抽出を行う。さりに、実際の人の顔を浄瑠璃人形の顔として変換

らに人間の顔をどのように変形させると浄瑠璃人する手法を開発することを目的とする。これまで

形らしくなるのか理解するため、予備実験として

伝統的な手法とは異なるアプローチで浄瑠璃人形

浄瑠璃人形と人間の顔の特徴量比較を行う。

を再現する試みはいくつか行われてきた。例えば人形の頭を一から手作業で 3D データ化し出力し2.1.

人形の顔特徴量による分類

た作品 [3] や、X 線 CT スキャンによる浄瑠璃人

浄瑠璃人形は、目、眉、口等の大きさに違いを形の頭の 3D データ生成手法に関する研究 [4] がつけて役の特徴を表現する傾向にあることから、ある。また我々は X 線 CT ではスキャンの難しい

顔部品の大きさや配置を特徴量として扱い、対象

毛髪のついた人形の頭を立体的にスキャンする技

間の距離を維持したまま次元を要約可能な多次元術を開発し、3D データ化を半自動化する独自の尺度構成法（Multidimensional Scaling）を用い手法を構築した [1]。しかしこれらの取組はどれて類似性を視覚化する。

も既存の浄瑠璃人形頭の複製に留まり、実際の人の顔の特徴を反映させるまでには至ってない。

2.1.1.

浄瑠璃人形の顔特徴量算出

一方、人の顔の特徴を強調した似顔絵顔の生成

顔の特徴量は、原田ら [6] の研究で用いられて手法として Susan らの研究 [5] が挙げられる。こいる目口鼻の顔部品に基づく幾何学的な 7 特徴

こでは、ある人の顔と人間の平均顔との特徴差を量に加え、部品の顔内位置を示す 6 特徴量を合強調することで、顔の個人差を誇張した似顔絵画

わせた 13 種類を説明変数とする（図 1）。これ像を生成できることを示している。これに対し、本研究では、人の顔を浄瑠璃人形の顔に変換することが目的であることから、双方の特徴を取り入れた顔を生成できる手法を用いる必要がある。本
研究では、浄瑠璃人形の顔と人の顔を指定の割合
で合成可能なモーフィング手法を用いて、両方の特徴を持つ顔を生成する方法について検討する。
以降、2 章では、顔特徴量を用いた浄瑠璃人形
顔の分類と人間顔との比較を行い、実験に用いる人形の顔を示す。3 章では、人形の顔に人の顔の特徴を反映させるため、モーフィングを用いて人間の正面顔画像の特徴量を浄瑠璃人形の頭 3D データへ合成するモデルの構築を行い、3D データ
及び正面顔画像として出力可能なシステムについ図 1: 顔特徴量算出に用いた 13 の説明変数― 24 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

りな女顔、子供の顔の他、若男顔が混在し配置さらは画像上から手動で計測し数値化した。
サンプルは、徳島県立阿波十郎兵衛屋敷 [7] よれた。これらの結果から、Y 軸は顔の縦横比、X

り提供を受けた浄瑠璃人形の正面顔画像 19 枚と軸は顔部品の大小を表す成分として抽出されたこ

過去に借り受けた浄瑠璃人形の正面顔画像 7 枚とが推察される。

を用いる。今回はこれら利用許諾の得られた資料

また、相対的に距離が近く配置されたサンプルを用いて分析を行うためサンプル数が少なく人形を類似度の高い群として４グループにまとめた。

顔の網羅性は低い。そのため本研究で導出されるグループ A は最も原点に近く、娘役、老婆、三類型は本サンプルに基づく限定的な解として捉え

番叟という踊りに遣われる男物が含まれ、性別がる必要がある。今後サンプルを増やし分類の精度

混在する群となった。グループ B は女児群、グ向上に取り組みたい。

ループ C は娘役、女児、母役が混在するが女性の顔の群となった。グループ D は、主人公の特2.1.2.

徴である角目（目尻の尖り）を持つ男物が大半と類型化手法

多次元尺度構成法は、複数の個体間の類似度をなり、老人役が１体混じる結果となった。基本的表すデータに基づいて低次元のユークリッド空間には同じ役の人形は同じ群に配置される結果とな内に布置する統計的方法である。対象間の距離をったが、異なる役の人形もやや混在する結果とな

維持したまま低次元へ要約する特性から、ユーク

り、役を越えて似たデフォルメ形式が使われる場

リッド距離でのクラスタリングと類似する結果と合があることを定量的に示す結果となった。

なり、解釈しやすくなる特徴がある [8]。13 の説

本結果に基づきこれら４つの伝統的なデフォル

明変数は単位が異なるため Z 得点で標準化を行

メ形式について、将来的に開発するシステムに全った。多次元尺度構成法（SPSS, ALSCAL）によて導入し、ユーザが人形制作時にどの形式のどのり距離を保ちつつ顔の特徴量（13 次元）の関係

人形を用いるか選択できるようにする。本論文で性を 2 次元に圧縮した結果が図 2 である。

は、システムの初期開発段階であることから、グ

この図は Stress ＝ 0.22717, RSQ ＝ 0.81643

ループ A に着目し（図 2）、これらの画像の中間となった。Stress は 0 に近いほど適合度が高い。

に配置されるものをグループ A の代表的な顔とまた RSQ（決定係数）は 1 に近いほどあてはまして選別した（図 3）。

りがよく、0.6 以上であれば結果を受け入れてよいとされる。つまり図 2 は適切な次元圧縮が行

2.2.

人形顔と人間顔の特徴量比較

次に、実際の人間の顔から浄瑠璃人形を作成すわれた結果と言える。

るための予備実験として、人形の顔と人間の顔の2.1.3.

特徴量の比較を行う。人形の顔としては、前節に結果

図 2 の Y<0 には縦長顔、Y>0 には丸顔が多く示した図 3 の人形の正面顔を用いる。また、人配置され、X<0 には主役として作られた目や眉間の顔としては様々な性別・年代の人物（20 代

等顔部品の大きな男顔、X>0 には顔部品の小ぶ

図 2：多次元尺度構成法による 26 サンプルの２次元平面
プロットとグループ A の拡大図

図 3：モーフィングに用いる浄瑠璃人形頭の正面画像 ( 一役頭・千歳 )

― 25 ―

人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形 3D モデル 生成手法の開発と評価　人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形3Dモデル 生成手法の開発と評価﻿

男性 2, 20 代女性 1, 40 代女性 1, 60 代女性 1）

人形 3D モデルを生成する方法を構築した。フロの正面顔を用いる。顔の特徴量としては、2.1 節

ーチャートを図 5 に示す。目鼻口の位置と大きに示した 13 個の特徴量を用い、人形顔の顔特徴

さ等幾何学的な特徴が重要であることから人形顔量偏差値を導出する。

と人間顔をある割合で合成するように変形させる

結果を図 4 に示す。このグラフから、偏差値ことで対象とする人間顔の特徴を持った人形顔をが 50 より高いものは人間顔と比べて値が大きい生成できると考える。そのため、適用したい人間

特徴、偏差値が 50 より低いものは人間顔と比べの正面画像と前章で選定した人形の基準顔（図 3）て値が小さい特徴とおおよそ推測できる。分析のの顔特徴点を用いた 2 次元モーフィングを行う。

結果、浄瑠璃人形は人間顔に比べ、目の縦横比やモーフィングを用いることで、パラメータによっ

傾きはほとんど変わらないものの目自体は大きて人形と人間顔の合成割合を制御することが可能

く、瞳孔間距離や眉から目までの距離が長い傾向となり、最適な割合を調整することができる。まがある。また、顔や鼻は比較的縦長な傾向がある。

た、顔表面の色についても、人間と人形の特徴が口や唇は小さく、口角は下がり、目からの距離が融合したものが望ましいことから、人形の基準顔

比較的短い傾向が明らかとなった。この結果からに用いられる、目の上、鼻の脇の薄橙の線と口紅

特に偏差値の大きい特徴量について人間の顔を人を「人形浄瑠璃風メイク」として設定し、人間顔形に近づけることで、人間の顔の特徴を持った人とのモーフィング結果に自動的に重ね合わせる。

形顔を生成できると考えられる。

最後に、メイクを重ね合わせたモーフィング結果
から、機械学習を用いて 3D モデルを生成する。

3．人間顔からの浄瑠璃人形 3D モデル生成

これによって 3D プリンター等で結果を出力する

3.1.

ことが可能になる。

3D モデル生成方法

前章で示した特徴を考慮し、人間顔から浄瑠璃
3.2.
3.2.1.

２次元モーフィング
顔認識と特徴点抽出

浄瑠璃人形と人間の顔を撮影した 2 枚の画像
から Haar-like 特徴を用いて顔を検出する。次にdlib ライブラリで顔領域から目や口、鼻、顔の輪
郭を含む 68 個の特徴点を自動で取得する。また、精度を向上させるために耳の端の上下方向の中
央、喉の中心、肩の端、画像の 4 隅と 4 つの辺の中央に特徴点を目視により手動で追加する。さらに、額に関する特徴を取得するために頭部分に特徴点を追加する。人間の場合、髪の毛で頭が隠図 4：人間顔画像サンプル (N=6) 中の浄瑠璃人形の特徴量偏差値( 黒：偏差値 55 以上 , 白：偏差値 45 以下 )れているため頭の位置を推測する。具体的には、頭上の点を、眉毛の上から、顔領域の上端までの距離を 1.5 倍した位置として設定する。この数値
は、図 3 の浄瑠璃人形の比率を基準として設定

図 5 フローチャート

図 6：元画像― 26 ―

図 7：特徴点抽出

日本顔学会誌二十一巻二号に示す。

している。設定した点から顔の特徴点まで弧を描くように 6 点ずつ配置する。そうすることで最終的に合計 97 個の特徴点を設定できる。図 6 に3.2.3.

人形浄瑠璃風メイク

人間の顔から浄瑠璃人形の顔へモーフィングを

元画像、図 7 に特徴点を設定し表示した画像を行うと、人間の肌のまま形状変化するため、人形示す。

の顔に描かれている目の上、鼻の脇の薄橙の線と3.2.2.

口紅が消失する。そこで画像処理を用いて人形浄

モーフィング

人形と人間顔から抽出した特徴点を用いて画像

瑠璃風のメイクを行う。まずモーフィングの際に間モーフィングを行う。まず 2 枚の画像で抽出抽出した特徴点を用いて、目、口、鼻、肌領域にした 94 点の（x,y）座標を式（1）で変換し、モ分割する。そして、各領域に対してメイクを施す。

ーフィング後の特徴点の座標（xm,ym）を求める。

目領域は、領域内で輝度値による 2 値化を行い、

xm ＝（1- α）x1 ＋αx2
ym ＝（1- α）y1 ＋αy2
x1, y1：人間の顔の特徴点座標x2, y2：人形の顔の特徴点座標xm, ym：モーフィング後の特徴点座標

0 を黒目、255 を白目として設定する。また、目の上端の淵に対して、式（2）で色付けを行う。
式（2）で用いている（150,80,66）の値は、図（1）3 のまぶたのメイク箇所の値を抽出し、平均した値を用いている。
R ＝α× 150 ＋（1- α）× gray × 1.7
G ＝α× 80 ＋（1- α）× gray × 1.7
B ＝α× 66 ＋（1- α）× gray × 1.7 （2）α：ランダム値（0.5 ～ 1.0）
gray：輝度値

αは人形と人間の特徴の合成割合を示しており0.0 から 1.0 に近づくごとに浄瑠璃人形の特徴が反映されていく。次に、特徴点からドロネーの三角分割を用いて図 8 に示すように三角形を生成する。対応する三角形でアフィン変換を行うこと
でモーフィング後の画像が生成される。本研究で口領域は R,G,B 値を（124,0,0）に変換するこは、人間の特徴を強く反映させるために人間の肌とで唇とする。また、特徴点を用いて上唇領域をを保ち形状のみを変化させる。人形の元画像は図抽出後に収縮し、白色で描画することで歯とする。

3、人間の元画像は図 6 を用い、α ＝ 0.5、α ＝

また、鼻の側面を式（2）で縁取りし、色付けを1.0 でモーフィングした画像をそれぞれ図 9,10行う。最後に、肌領域は図 3 の浄瑠璃人形の肌の色に近づけるように輝度値の 1.7 倍で描画する。図 11 にメイク後の画像を示す。
3.3.

PRNet による 3D モデル生成

2 次元画像から PR-Net[9] を用いて学習を行い、三次元モデルを生成する。まず、2 次元画像と 3次元形状データのデータセットを用意し、形状データから UV マップ [10] を生成する。UV マップ
図 8：ドロネーの三角分割

図 9：α = 0.5

図 10：α = 1.0

図 11：メイク結果画像― 27 ―

人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形 3D モデル 生成手法の開発と評価　人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形3Dモデル 生成手法の開発と評価﻿

とは図 12 のように画像を UV 座標に変換したもモーフィング割合を探る必要がある。そこで web

ので、3D モデルにマッピングする際の位置や方アンケートを通して本手法で生成した 3D モデル

向、大きさを指定する際に使用する。この UV マと正面画像に対する印象評価を行う。以下、4.1

ップを学習することで 2 次元画像の特徴点との節では、人間の顔の特徴の読み取り評価について、

位置関係を学習する。テストとして 2 次元画像

4.2 節では、人間らしい顔になるモーフィング割から UV マップを生成し、ずれを損失としてパラ合の評価について示す。

メータを調整する。その際、顔の特徴点 68 点と目 , 鼻 , 口 , 首周辺に重みを付け損失を算出する。

4.1.

人間顔の特徴の読み取り評価

その結果、2 次元画像から UV マップを推測して3 名の人間顔画像（図 18 における、D,G,I）に生成でき、生成された UV マップから 3D モデル

対し、浄瑠璃人形の基準顔画像を 5 種類の割合が作成できる。図 13 に元画像、図 14 に生成さ（0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0）でモーフィングした正れた UV マップ画像、図 15 に生成された 3D モ

面画像、計 15 種類を生成する。ここで割合 0.0 は、デル、図 16 に UV マップを 3D モデルに貼り付

人間の顔に人形のメイクを施したものとなり、割けた正面の画像、図 17 に UV マップを 3D モデ合が大きくなると人形顔の特徴が大きくなる。
これらの各画像を設問画像とし、また、回答選

ルに貼り付けた側面の画像を示す。

択肢として、D,G,I の他、7 名の人間顔画像をダ4.

ミーとして追加した中から、設問画像の特徴に近人間顔らしさの印象評価
本研究で開発した手法では浄瑠璃人形顔に実際い画像を選択してもらう。設問画像の元になる人の人間の特徴を反映した 3D 形状モデル生成を目

間の顔を選択すれば、人間顔の特徴を正しく読み指している。そのため本手法の評価を行うには、取ったと言える。これら計 15 問の質問に対し、生成された浄瑠璃人形の顔 3D モデルから人間の顔の特徴を感じられるかという点について、印象を評価することが肝要と考える。また、人間の顔を表す人形の顔として魅力的ではないモデルが生成されることも避けるため、人間らしい顔になる

図 12：UV マップ [10]図 13：元画像

図 18：設問画像と人間顔の選択肢（[11] からランダムに抜粋）

図 14：UV マップ

図 15：3D モデル

図 16：正面

図 17：側面

図 19：人間顔の特徴読み取り回答結果― 28 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

・「最も現代的と感じる顔」を一つ選択

20 代の男性 16 名に回答してもらった。
図 19 にモーフィング割合毎の正答率を示す。

・「浄瑠璃人形として一番魅力を感じる顔」を一つ選択

この結果から、モーフィング割合αが 0.5 以下であれば、D,G,I の対象の違いによって若干差はあ

図 21 に回答結果を示す。この図では、横軸にるが、おおむね 50% 以上の正答率で、元の人間

11 段階のモーフィングの割合（α＝ 0.0~1.0）を、の顔を正しく識別している。したがって、αが 0.5

縦軸にその画像を選択した回答者数を示す。

以下で生成した人形の顔には、元の人間顔の特徴

まず「人間らしいと思う顔」に関して、浄瑠璃を反映できていると考えられる。ただし、この質人形の割合が多くなるほど人間らしいと回答する

問では選択肢に正解画像も加えているため、選択人の人数は減少し、α＝ 0.4 の段階で人間らしい肢画像に写り込んだ影等の意図せぬ手がかりからと思う人が 5 割、α＝ 0.6 の段階で 1 割を切る

正答率が高くなっている可能性も考えられる。今結果となった。モーフィングの割合に基づく単調

後は顔の凹凸で生じる陰影はメイクに反映させな減少がみられたことから、人形顔と人間顔のモーいことが必要と考えられる。

フィングの強弱が想定通り人間らしさの強弱として知覚されたことが読み取れる。

4.2.

一方、「最も現代的と感じる顔」はα＝ 0.2 の

人間らしい人形の顔になるモーフィング割

合の評価段階でピークを迎え、以後減少する。α＝ 0.0 である人間の顔画像に対し、基準顔として設定しの人間の特徴が最も大きい場合よりも、やや人形た人形顔とのモーフィングの割合を 11 段階（αの特徴を含む方が現代的と捉えられたことが分か

が 0.0 から 1.0 までで、0.1 毎の変化）で出力しる。また、「浄瑠璃人形として一番魅力を感じる

た画像を用意する。図 20 は 11 段階のモーフィ顔」についてもα＝ 0.2 の場合がピークとなった。

ング画像である。これらの画像をランダムに並

ただし、こちらは他のαの値でも魅力を感じる場

べ、以下の 3 問について回答してもらった。

合が多いことが分かる。
人間の顔の特徴が大きいモーフィング割合α＝・「人間らしいと思う顔」を全て選択

0.0~0.1 に対し、0.2 の場合に現代的あるいは魅力的と感じる場合が多い理由の一つとして、メイクによる影響が考えられる。αが 0.0 および 0.1の場合、人間らしい顔であるにも関わらず、浄瑠
璃人形の顔と同じ白塗りのメイクを施しているため、非日常的な違和感があり、浄瑠璃人形としての魅力等が減少していると考えられる。一方、αが 0.2 の場合は、浄瑠璃人形の顔の特徴が増すことで、白塗りのメイクに対する違和感が減少し、浄瑠璃人形としての魅力等が増しており、結果と図 20：11 段階のモーフィング画像

して、人間らしさが残る人形の顔になっていると言える。本実験では、サンプル数が少なく明確な回答とは必ずしも言えないが、これらの結果から、人間らしく魅力的な顔を実現するにはα＝ 0.2 程度のモーフィングが望ましいと言える。
5.

おわりに本研究は、人間の正面顔画像から抽出した特徴

を浄瑠璃人形の顔に反映することで実際の人間の特徴を取り入れた浄瑠璃人形頭 3D モデルを生成する手法およびシステムを構築した。出力した顔画 像 を 用 い た web ア ン ケ ー ト を 実 施 し、 α ＝

図 21: 人の顔への人形顔モーフィングに対する印象評価結果― 29 ―

人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形 3D モデル 生成手法の開発と評価　人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形3Dモデル 生成手法の開発と評価﻿

0.2~0.5 のモーフィングが人間らしく魅力的な印

22nd Int. Symp. on Artificial Life and

象を与えることを明らかにした。

Robotics (AROB 2017), (2017.1).
[5]

Susan E. Brennan, Caricature Generator:
The Dynamic Exaggeration of Faces by

謝辞

Computer, Leonardo, Vol. 18, No. 3 (1985).

浄瑠璃人形の頭を貸して頂いた徳島県立阿波十郎兵衛屋敷 佐藤憲治氏に感謝致します。また、[6]

原田晋吾、杉浦彰彦 . " 顔の物理的特徴量

本研究は JSPS 科研費 JP18K18483 の助成を受による顔選好判断における自己顔の影響 ."けたものです。

知能と情報 , 30（2）, pp.548-555,（2018）.
[7]

jurobe/（参照 2021-6-29）

参考文献
[1]

[8]

Hiroyuki Ukida, Tomoyo Sasao, Kenji[3]

法 多次元尺度構成法とクラスター分析法 .”Method of 3D Shape Measurement System

共立出版 （2006）.
,[9]

Yao Feng, Fan Wu, Xiaohu Shao, Yanfeng

Robot, Proc. the SICE Annual Conference

Wang, Xi Zhou: Joint 3d face reconstruction

2019, pp.136-141 (2019.9).

and dense alignment with position map

伝 統 を メ イ ク , https://dentomake.com/

regression network, Proc. the European（参照 2021-3-13）

Conference on Computer Vision (ECCV),

3D DEKO,https://3ddeko.shop/（ 参 照pp.534-551 (2018).
[10]2021-3-1）[4]齋藤堯幸、宿久洋 . “ 関連性データの解析

Terada and Atsuya Yoshida: A Calibration
Using 3D Scanner, Turn-Table and Arm-[2]

阿 波 十 郎 兵 衛 屋 敷 , https://joruri.info/

CGWORLDEntry.jp, https://entry.cgworld.

Akio Doi, Toru Kato, Hiroki Takahashi,

jp/ terms/UV マ ッ ピ ン グ .html, ( 参 照

Shigeru Suzue, Tutomu Osanai: A Novel2021-2-26)[11]Modeling Method of “Jyoruri” Doll by Using

荒木経惟 . “ 日本人ノ顔 大阪 3-2.” 紀伊國屋書店 , (2002).

Industrial CT Image Device and 3D Printer,

英文要旨
Joruri puppets are wooden dolls used in Awa-Ningyo-Joruri, a form of puppet theater that has been
widely popular since the Edo period. In recent years, a major issue in the traditional performing arts, including

Ningyo-Joruri, has been how to pass on these skills to future generations. In order to broaden the scope of
new creative activities in Ningyo-Joruri, we aim to create an environment in which we can not only reproduce
traditional puppets, but also create puppets modeled on the faces of people. The objective of this researchis to develop a method and system for generating a 3D model of Joruri puppet heads that incorporates thecharacteristics of humans by reflecting features extracted from frontal images of human faces on the faces of
Joruri puppets. First, we developed a system that morphs a human face image and a Joruri puppet face image
with a specified degree of mixing, superimposes the “makeup” of the Joruri puppet, and outputs the result
as 3D data. In order to evaluate our method, we generated morphing images and 3D models with 10 levels of
mixing degree using our method, and conducted a web questionnaire to evaluate the impressions using theseimages. As a result, it was confirmed that the strength of the morphing between the puppet and the humanface was perceived as the strength of “human-likeness” as designed, and the morphing of the Joruri puppet
with the mixing degree α between 0.2 and 0.5 gave the most human-like and favorable impression.

― 30 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

著者紹介

笹 尾 知 世浮 田 浩 行高 名 智 也鐘 搗

毅

島大学大学院社会産業理工学研究部講師．
所属学会：電子情報通信学会，情報処理学会，計測自動 制 御 学 会， 電 気 学 会， 日 本 機 械 学 会 ,IEEEComputerSociety,IEEE

Instrumentation and Measurement Society
専

門：画像処理，コンピュータビジョン，ロボットビジョン

寺 田 賢 治
著者 3

著者 1
氏

名：笹尾知世学

歴：2 011 年首都大学東京卒。2016 年東京大職

氏

名：高名智也

学

歴：2019 年徳島大学工学部知能情報工学科卒 .

専

門：画像処理の研究に従事。

著者 4

学大学院新領域創成科学研究科博士課程

氏

名：鐘搗

了。博士（環境学）。

学

歴：2 019 年徳島大学工学部知能情報工学科

歴：2 015 年日本学術振興会特別研究員（DC2・

毅

卒 .2021 年徳島大学大学院先端技術科学PD）。2017 年徳島大学人と地域共創セン

教育部システム創生工学専攻修了 .

ター助教を経て、2020 年より東京大学大職

歴：2 021 年グローリー株式会社に入社。

学院新領域特任助教。

専

門：画像処理の研究に従事。

所属学会：日本デザイン学会、日本建築学会、日本都
市計画学会
専

各会員．

著者 5

門：参加型デザインの研究に従事．

氏

名：寺田賢治

学

歴：1 990 年慶應義塾大学卒。1995 年慶應義著者 2

塾大学大学院工学研究科後期博士課程了。

氏

名：浮田浩行

学

歴：1 992 年 岡 山 大 学 工 学 部 情 報 工 学 科 卒．

博士（工学）。
職

1994 年岡山大学大学院工学研究科情報工1995 年徳島大学助手。同講師、助教授を学専攻修了．2003 年京都大学大学院情報経て、2009 年より同教授。

学研究科知能情報学専攻論文博士．博士

所属学会：電子情報通信学会、電気学会，精密工学会、

（情報学）
職

歴：1 992 年日本学術振興会特別研究員（DC）。

計測自動制御学会、システム制御情報学会

歴：1 995 年徳島大学工学部助手．2004 年徳各会員。

島大学工学部講師を経て，2017 年から徳専

― 31 ―

門：画像処理の研究に従事。

日本顔学会誌二十一巻二号

学術論文

笑顔の表情フィードバックに影響を及ぼす要因の検討
表情形成の強度・形状・自然さに着目してResearch on Factors that Affect the Facial Feedback Effect of Smile
Focus on the Strength , Shape and Naturalness of the Facial Expression
安藤圭佑 1）、加藤千恵子 2）、菅原徹 3）Keisuke ANDO1), Chieko KATO2), Toru SUGAHARA3)
E-mail: keisuke.A1008@gmail.com
和文要旨
表情フィードバック仮説は、形成した表情パターンの情報が心身にフィードバックされ、表情に応じた感情が喚起されるという理論である。表情フィードバックが心身へ及ぼす影響の有無はこれまでの研究により明らかになりつつあるが、表情フィードバックを引き起こす要因や個人の特性については、未だ明確でないことも多い。本研究は、笑顔を対象として、表情形成の強度、形状、自然さの要因に着目し、これらの要因が表情フィードバックに及ぼす影響を明らかにするものである。強度の要因を測る表情として笑顔強度弱・中・強の笑顔、形状の要因を測る
表情としてペン・テクニックを、自然さの要因を測る表情として自然な笑顔を用意した。これらの表情に比較用の真顔を加えた、計 6 種類の表情を意識的に形成した際の、唾液アミラーゼ活性値の変化、心拍変動の変化、10 項
目の主観的感情の変化を測定した。結果、唾液アミラーゼ活性値において、わずかではあるが表情形成によるストレス反応がみられた。主観的感情の測定においても、笑顔強度の違いによる感情の変化がいくつかの項目において確認され、自然な笑顔を形成した際には最もポジティブな感情を喚起することが明らかになった。同時に、個人の笑顔形成能力の高低や、表情形成の際の違和感によっては心身への負荷が高まり、形成した表情とは異なるフィードバックが起こる可能性も示唆された。

キーワード：表情フィードバック仮説、笑顔、ペン・テクニック
Keywords : Facial feedback hypothesis, Smile, Pen technique

すのか、また、その影響の大きさや表情毎の影響

1．はじめに表情フィードバック仮説は、Tomkins（1962）の違いについて、国内外を問わず多くの研究者のにより提唱された、表情筋の組み合わせによる表間で議論が行われてきた。表情フィードバックが情パターンが脳にフィードバックされ、意識的に人 間 の 心 理 へ 及 ぼ す 影 響 に つ い て は Strack,

表情を形成した場合においても、表情に応じた感

Martin, & Stepper（1988）が行った研究が代表

情が喚起されるという理論である [1]。この理論的なものとして挙げられる。Strack らは、前歯では James & Lange（1884）らが提唱した情動のペンを咥えてもらうことで実験参加者に表情形成

末梢起源説が基礎となっており [2]、情動の抹消を意識させることなく笑顔の表情を模倣させる手起源説とは、筋肉や内臓の状態に応じて脳の中枢法、ペン・テクニックを開発し、この手法を行いの動きが変化するという理論である。現在まで、ながら漫画を読んでもらう実験を実施した。その表情形成が人間の心身へどのような影響をもたら

結果、漫画をより面白く感じるという結果が得ら

1) 東洋⼤学⼤学院，Graduate School of Toyo University2) 東洋⼤学，Toyo University3) 早稲⽥⼤学，Waseda University― 33 ―

笑顔の表情フィードバックに影響を及ぼす要因の検討

表情形成の強度・形状・自然さに着目して余地を残している。

れている [3]。その後、多くの研究者が同一手法や意識的な表情形成を用いて心理へ及ぼす影響に特徴的な研究として、Noah（2018）らの研究

ついて研究を行っているが、一貫した結果が得らを挙げたい。Noah らは表情フィードバック発現れているとは言い難い。

の要因として、ビデオカメラでの撮影の有無に着2016 年には、17 の研究室が参加した Strack,

目した。その結果、撮影を行った場合はフィード

Martin, & Stepper（1988）らの研究の大規模なバックが起こらず、撮影を行わなかった場合には再現実験が行われている。結果、17 の研究室のフィードバックが起こることを明らかにしている

うち、9 の研究室ではペン・テクニックを用いる[9]。これは、形成する表情以外の要因、例えば、ことで面白さを喚起したが、残る 8 の研究室で表情形成を行う際の心理的負荷や、精神面に及ぼは反対に面白さが減少した。再現元の Strack ら

す微細な影響が表情フィードバック効果に影響をの実験では 10 段階評価のうち面白さが 0.82 ポ

及ぼす要因となっていることを示唆している。

イント増加していたが、再現実験では全体を平均

そこで、本研究では、表情形成の際の「強度」「形

して 0.03 ポイントの増加に留まっている [4]。

状」「自然さ」といった表情形成を行う際に意識しかし、Coles（2019）らによって発表された、する要因に着目し、これらの要因が表情フィード

過去 50 年間 138 の表情フィードバック研究のバックに及ぼす影響ついて明らかにすることを目

データを分析したメタアナリシスでは、表情フィ的とする。意図的に強度や形状を指定し形成したードバックの効果は微細ではあるが統計的に有意

笑顔と、強度を指定せず自然に形成した笑顔におな結果を以って人間の感情に影響を及ぼすと結論

ける心身の変化を測定し比較することで、各要因づけている。また、その影響量は個人的な感情経

が表情フィードバック効果にどのような影響を及験に基づいて変動するとも述べている [5]。

ぼしているのかを明らかにする。

表情フィードバックが人間の生理に及ぼす影響

アメリカの心理学者、Paul Ekman によれば、については、感情の血流理論と、表情形成に伴う人間が日常生活の中で用いる基本的な感情表情

感情変化の結果、抹消の生理活動に影響を及ぼしは、怒り、嫌悪、恐れ、幸福（笑顔）、恐怖、驚うるという考えから議論が行われている。感情のきの 6 種類であるとされている。その中でも笑血流理論とは、Zajonc（1984）が提唱した理論

顔は、視覚的な知覚、識別の優位性が高いことがであり、顔面筋の活動により呼吸量が変化するこ明らかにされており、日常生活において相互のコとで顔面及び海綿静脈洞内の血液量および空気量

ミュニケーションを図るうえで重要な表情であるが変動する。結果、脳に送り込まれる血液温度が[10,11] 笑顔は、作り笑顔や微笑みなど、意図的変化し抹消の生理活動に影響を及ぼすことで、快・に形成する場面が少なくなく、強弱のバリエーシ

不快の感情を喚起するとされている [6]。近年のョンも多岐に渡る。そのため、意図的に強度を指事例では、Nakanishi（2008）らが幼児を対象と定して表情を形成する本研究において、笑顔は他

して笑顔を浮かべている際の顔面皮膚温を計測しの表情と比較して違和感なく形成が可能である。

た実験がある。結果として、笑顔を浮かべている

また、佐藤ら（2019）の研究では、日本人が意ときには顔面皮膚温が 2℃も減少していることを識的に表情形成を行った場合、笑顔と驚き以外の報告している [7]。In（2013）らの研究では、怒表情では、形成した表情以外の感情も強く表出すりの感情を模倣、もしくは観察している状態の皮ることが明らかになっている [12] ことから、単膚電気活動と瞳孔サイズから自律神経の活動を測

一の感情を表出する笑顔は、表情フィードバック

定した。結果、緊張・ストレス活動の指標となる効果を測る表情として適していると考えられるた

交感神経活動の活性化が示されており、負のフィ

め、本研究は笑顔を用いることとした。

ードバックが行ったことが示唆されている [8]。
これまでの研究の蓄積により、表情フィードバ

2．実験方法ックは少なからず人間の心身へ影響を及ぼしうる

2.1.

実験参加者

ということは明らかになりつつあるが、表情フィ

心身ともに健康な、大学生男女を対象として実ードバックが発現するための要因や、メカニズム験を行った。実験参加者の平均年齢は 21.6 ± 1.2等については未だ結論付けられておらず、議論の歳であった。実験参加者へ、実施の詳細や参加に― 34 ―

図 1 スマイルスキャン使用例

日本顔学会誌二十一巻二号

伴う心身への負担についてインフォームド・コン

笑顔訓練時の笑顔強度測定や歩行者の笑顔強度をセントを実施し同意を得た。同意を得られた人物

求める研究においても使用されている [13,14] のの中から無作為に対象を選定し、男性 23 名、女形成は、強い笑顔強度の形成と比較して形成が難性 5 名、計 28 名の測定を行なった。

しいことを考慮に入れ、強度の範囲に幅を持たせた。スマイルスキャンに表示される笑顔強度 12.2.

～ 40% を「 笑 顔 強 度 弱 」（ 図 2 参 照 ）、41 ～笑顔パターン

強度の要因を測る笑顔を 3 種類、形状の要因

80% を「笑顔強度中」（図 3 参照）、81 ～ 100%を測る笑顔を 1 種類、自然さを測る表情を 1 種類、を「笑顔強度強」（図 4 参照）の笑顔として設定

これらに比較用の真顔を加えた合計 6 種類の表した。
形状の要因を測る笑顔には、笑顔練習用の手法

情パターンを用いた。
強度の要因を測る笑顔は、笑顔の強度を弱・中・であるペン・テクニックを用いた。ペン・テクニ

強と 3 段階に分類した笑顔とした。笑顔強度のック手法とは Strack, Martin, & Stepper（1988）

判定は、リアルタイム笑顔度センサ・スマイルス

によって考案された、ペンのような細い棒状のも

図 2 スマイルスキャン判定による笑顔強度弱の表情例のを唇に触れないように前歯で咥えてもらうこと

キャン（オムロン社製）を用いた。スマイルスキ
ャンはカメラが顔を検知し、目や口の形、顔やしわなどの情報を元に独自の指標である笑顔の強度
を 1 ～ 100％の範囲でリアルタイムに測定する

図，式機器である（図 1 参照）。スマイルスキャンは、
図，式

図 1 スマイルスキャン使用例
図 1 スマイルスキャン使用例
図 1 スマイルスキャン使用例

図33 スマイルスキャン判定による笑顔強度中の表情例
スマイルスキャン判定による笑顔強度中の表情例
図1

図44 スマイルスキャン判定による笑顔強度強の表情例
スマイルスキャン判定による笑顔強度強の表情例
図22 スマイルスキャン判定による笑顔強度弱の表情例
スマイルスキャン判定による笑顔強度弱の表情例図
図
図 2 スマイルスキャン判定による笑顔強度弱の表情例― 35 ―

笑顔の表情フィードバックに影響を及ぼす要因の検討

表情形成の強度・形状・自然さに着目して

図 4 スマイルスキャン判定による笑顔強度強の表情例

作成したアンケート調査にて測定した。アンケー
ト項目は、KJ 法を用いたブレインストーミングにて笑顔に関する感性用語を紙に書き出して収集し、10 の形容詞対（暗い－明るい、人工的な－
自然な、不愉快な－愉快な、気持ち悪い－気持ちいい、嫌い－好き、不安な－安心な、悲しい－嬉しい、冷たい－温かい、疲れた－元気な、浮つい
た－落ち着いた）を採用した。これら 10 の形容
詞ついについて、評価の中央値をどちらでもない

図 5 ペン・テクニック実施例
図 5 ペン・テクニック実施例とし、やや当てはまる、当てはまる、非常に当てはまる、の 7 件法にて回答を求めた。

で、主に頬骨筋が収縮し、笑顔に近い表情が作られるといった手法である [3]（図 5 参照）
。ペン・

2.5.

測定手順

テクニック手法は、おおよそ同一の表情を万人にまず、実験にて形成する表情 6 種類とスマイ形成させることが出来る手法であるため採用しルスキャンの使用方法の説明を行い、笑顔形成のた。

練習を 1 度行った。説明の際、各笑顔の意図す

自然さの要因を測る笑顔は、笑顔形成時に強度る要因、「強度」「形状」「自然さ」については触や形状を指定せず、「いつも笑うときの笑顔を作れず、指示した表情を形成して下さい、とだけ伝ってください」とのみ実験参加者に教示を与える

えて実験を開始した。
表情 1 種類あたりの測定の流れは以下のとおことで形成させた（以下、自然な笑顔と呼称）。

りである。まず、指定した表情を 300 秒間形成し、2.3.

形成中の心拍変動の測定を行った。形成時間は、

生理指標

生理面の指標には、ストレス度合いを測定する

チェックマイハートの測定時間に合わせ 300 秒

唾液アミラーゼ活性値ならびに、リラックス度合
図 6 唾液アミラーゼ活性値間とした。心拍変動の測定後、唾液中のアミラーいの指標として心拍変動の測定から自律神経系のゼ活性値を唾液アミラーゼモニターにて測定し活動割合を算出した。

た。最後に、笑顔形成時に感じていた感情について、アンケートへの回答を求めた。

唾液中のアミラーゼ活性値の測定は唾液アミラ
ーゼモニター（ニプロ社製）を使用した。唾液ア

この一連の流れを、基準となる真顔から実施しミラーゼ活性値は急期性のストレス応答指標とさ

6 表情分繰り返すことで一人の実験参加者の測定

れ [15,16]、値が高い程ストレスを強く感じてお 2とした。笑顔形成を行う難しさを考慮し、表情のり、値が低い程ストレスを感じていないことを示

動きを段々強める順番に、真顔、ペン・テクニッ

す。

ク、笑顔強度弱、笑顔強度中、笑顔強度強、自然な笑顔の順とした。1 表情の測定が終了する毎に心拍変動の測定と自律神経系活動割合の解析に

3 分間の休憩を設けた。

は、チェックマイハート（Daily Care Bio Medical社製）を用いた。チェックマイハートは、サンプ

表情の形成の際には、実験参加者の目の前にスリング周波数 250samples/sec で心拍変動を 300

マイルスキャンを用意し、参加者自身で現在の笑

秒固定で測定する機器である。測定した心拍変動

顔強度を確認してもらいながら計測を実施した。

を高速フーリエ変換することで、交感神経と副交

笑顔強度弱・中・強の表情を形成する際に笑顔強感 神 経 の 活 動 指 標 で あ る LF 成 分（Low-

度がずれた場合は自身で強度の調整を行ってもら

Frequency：0.004 ～ 0.15Hz） と、 副 交 感 神 経った。自然な笑顔の形成の際には、こちらで形成の活動指標である HF 成分（High Frequency：0.15

した笑顔の強度を記録した。また、300 秒間の〜 0.4Hz）を算出した [17]。

笑顔形成中に、疲労の情報がフィードバックされることを防ぐため、300 秒間の笑顔形成中は 25

2.4.

秒間隔にて形成と休憩を繰り返した。

心理指標

測定環境として、些細な外的刺激でも結果に影

主観的な感情の変化を、SD 法を用いて独自に― 36 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

響を及ぼしうる可能性があるため、実験室は人の唾液アミラーゼ活性値の高低は、真顔時のアミ出入りや大きな音などの刺激がないよう注意し

ラーゼ活性値の中央値である 41KU/L を境に分た。また、唾液アミラーゼ活性値は飲食による影類し。40KU/L 以下の 16 名を低群、41KU/L 以

響を受けやすいため、実験参加者には 1 時間前

上の 12 名を高群とした。低群の唾液アミラーゼ

から水以外の飲食を控えてもらうように指示し、活性の平均値と標準偏差について示す。真顔では実験室に入室してからは全ての被験者が何も口に21.3 ± 10.1KU/L、ペン・テクニックでは 24.4

せずに実験を行った。

± 19.9KU/L、笑顔強度弱で 29.0 ± 15.5KU/L、
笑顔強度中で 22.9 ± 17.5KU/L、笑顔強度強で3．結果

27.7 ± 20.7KU/L、 自 然 な 笑 顔 で 34.8 ±3.1.

唾液アミラーゼ活性値および笑顔強度の変化

25.0KU/L であった（図 6 参照）。低群における

まず、実験参加者全体の唾液アミラーゼ活性の自然な笑顔形成時の笑顔強度平均と標準偏差は48.30 ± 32.47% であった。

平均値と標準偏差について示す。真顔では 35.1
± 18.3KU/L、 ペ ン・ テ ク ニ ッ ク で 34.8 ±続いて、高群の唾液アミラーゼ活性の平均値と23.9KU/L、笑顔強度弱で 36.8 ± 21.4KU/L、笑標 準 偏 差 を 示 す。 真 顔 で は 53.7 ± 11.9KU/L、

顔 強 度 中 で 36.9 ± 26.0KU/L、 笑 顔 強 度 強 でペン・テクニックで 48.6 ± 22.4KU/L、笑顔強

39.1 ± 23.5KU/L、自然な笑顔では 39.9 ± 22.7

度弱で 47.2 ± 25.5KU/L、笑顔強度中で 55.5 ±KU/L であった（図 6 参照。また、自然な笑顔を

25.3KU/L、笑顔強度強で 54.4 ± 21.1KU/L、自形成している際の笑顔強度の全体平均と標準偏差然な笑顔では 46.8 ± 21.6KU/L であった（図 6は 52.8 ± 29.8% であった。

参照）。高群における自然な笑顔形成時の強度平均と標準偏差は 56.82 ± 28.0% であり、低群よ

各表情間の唾液アミラーゼ活性値の差を明らか

りも高い値を示した。

にするために、全体の結果において、統計解析ソ
フトの SPSS Statistics バージョン 25 を用いて 1

共分散分析の結果も、全ての表情間において唾

要因 6 水準の分散分析を実施した。分散分析の液アミラーゼ活性値の有意な差はみられなかっ

結果、表情間の有意差は確認できなかった。

た。

唾液アミラーゼ活性値は個人差が大きい指標の為 [15]、真顔時の唾液アミラーゼ活性値の高低

3.2.

自律神経系活動の変化を共変量に用いた共分散分析を実施することで、測定した 300 秒全ての時間における心拍変動

個人差の影響を除き、表情間の変化を明らかにすを高速フーリエ変換し、LF 成分と HF 成分を算ることを試みた。

出 し た。 算 出 し た 周 波 数 成 分 に つ い て、HF/

図 6 唾液アミラーゼ活性値― 37 ―

笑顔の表情フィードバックに影響を及ぼす要因の検討

表情形成の強度・形状・自然さに着目して（LF+HF）の計算を行い、副交感神経活動割合をにするため、１要因 6 水準の分散分析を実施した。

算出した。

結果、全てのアンケート項目において主効果が認

まず、各表情の副交感神経の活動割合の平均値

められたため、Bonferroni 法を用いて多重比較をと標準偏差について述べる。真顔では 0.34 ±行った。分散分析の結果ならびに各アンケート項

0.19、ペン・テクニックでは 0.43 ± 0.17、笑顔目の評定平均値、標準偏差を表 1 に示す。加えて、強度弱では 0.34/ ± 0.16、笑顔強度中では 0.37

真顔からの変化量を確認するため、真顔と各表情± 0.11、笑顔強度強では 0.36 ± 0.13、自然なにおける得点差の平均値を用いて SD プロフィー

笑顔では 0.31 ± 0.12 であった（図 7 参照）。

ルを作成した（図 8 参照）。

また、各表情間での副交感神経活動割合の変化

続いて、アンケートの各項目における平均得点を比較するため、唾液アミラーゼ活性値と同様にと標準偏差、各表情との差について順に述べてい1 水準 6 要因の分散分析を実施した。しかし、副く。
まず、「暗い－明るい」の項目では、自然な笑

交感神経活動割合においても、表情間の有意差はみられなかった。
3.3. 主観的感情の変化
各アンケート項目の得点は、最低得点が 1 点であり、最高得点が 7 点となる。アンケート結果について、表情間における感情の変化を明らか

図 7 副交感神経系活動割合
図 7 副交感神経系活動割合

図8

表 1 主観的感情の評定値と分散分析結果

図 8 真顔との評定値差分における SD プロフィール― 38 ―

真顔との評定値差分における SD プロフィール

日本顔学会誌二十一巻二号

顔の得点が 5.21 ± 1.05 と、最も高く、真顔の「温かい－冷たい」の項目も、自然な笑顔、の得 点 が 3.07 ± 1.33 と、 最 も 低 か っ た。 ま た、

得点が 5.00 ± 1.22 と、最も高く、ペン・テク

笑顔強度中・強・自然な笑顔は、真顔・ペン・テ

ニックの得点が 3.52 ± 0.91 と、最も低かった。

クニック・笑顔強度弱と比較して有意にポジティ

比較の結果、自然な笑顔と笑顔強度強は、真顔・ブな感情を喚起した（p<.05）。

ペン・テクニック・笑顔強度弱よりも有意にポジ
ティブな感情を喚起した（p<.05）。

次に、「人工的な－自然な」の項目では、真顔の得点が 5.24 ± 1.57 と最も高く、笑顔強度強「疲れた－元気な」の項目においても、自然なの得点が 2.55 ± 1.68 と、最も低かった。比較

笑顔の得点が 4.66 ± 1.59 と最も高く、ペン・の結果、真顔と自然な笑顔は、ペン・テクニック・

テクニックの得点が 2.72 ± 1.49 と、最も低か

笑顔強度中・強よりも有意にポジティブな感情をった。自然な笑顔は、ぺン・テクニック、笑顔強喚起した（p<.01）。

度弱・中の表情と比べて有意にポジティブな感情「不愉快な－愉快な」の項目では、自然な笑顔を喚起した（p<.05）。

の得点が 4.69 ± 1.47 と最も高く、ペン・テク

最後に、「浮ついた－落ち着いた」の項目では、ニックの得点が 2.76 ± 1.24 と、最も低かった。

自 然 な 笑 顔 の 得 点 が 5.21 ± 1.42 と 最 も 高 く、

真顔・笑顔強度中・強の表情は、ペン・テクニッ

笑顔強度強の得点が 3.31 ± 1.37 と最も低かっクと比較して有意にポジティブな感情を喚起してた。比較の結果、真顔は、自然な笑顔以外の表情

いた（p<.05）。自然な笑顔においては、ペン・テと比べて有意にポジティブな感情を喚起した

クニックと笑顔強度弱と比較して有意にポジティ（p<.05）。笑顔強度弱と自然な笑顔は、ペン・テ

ブな感情を喚起した（p<.05）。

クニック・笑顔強度強と比較してポジティブな感「気持ち悪い－気持ちいい」の項目においても、情を喚起した（p<.05）。

自然な笑顔の得点が 4.72 ± 1.44 と、最も高く、
ペン・テクニックの得点が 3.03 ± 1.27 と、最4.

考察も低かった。この項目で自然な笑顔は、真顔以外

生理指標として用いた、唾液アミラーゼ活性値の全ての表情と比較して有意にポジティブな感情の高群においては、わずかであるがストレス値のを喚起した（p<.05）。

減少がみられ、反対に低群では、わずかではある「嫌い－好き」の項目においても、自然な笑顔がストレス値の上昇がみられた。自然な笑顔形成の得点が 4.76 ± 1.35 と最も高く、ペン・テク

時に測定した笑顔強度の平均値と標準偏差は、低ニックの得点が 3.00 ± 1.22 と、最も低かった。

群 で 48.30 ± 32.47%、 高 群 で 56.82 ± 28.0%

比較の結果、真顔と自然な笑顔はペン・テクニッ

であり、この結果は笑顔形成の得手不得手からく

クよりも有意にポジティブな感情を喚起した

る心理的負荷によるものであると推察できる。し（p<.05）。また、自然な笑顔においては、笑顔強かし、唾液アミラーゼ活性値および副交感神経系

度弱・中・強と比較してもポジティブな感情を喚活動割合の測定結果では、全ての表情間において起した（p<.01）。

有意な差とはならなかった。

「不安な－安心な」の項目でも同様に、自然な理由として、筋収縮の回数と強さ、呼吸が関係

笑顔の得点が 5.07 ± 1.53 と最も高く、ペン・していると考えられる。中村（2002）の事例では、

テクニックの得点が 3.38 ± 1.05 と、最も低か

外的刺激に対して自然に起きた笑いと、外的刺激った。この項目でも自然な笑顔は、真顔以外の全の影響を受けずに形成した作り笑いでは、前者のての項目と比較して有意にポジティブな感情を喚方が呼吸に影響を及ぼすことを明らかにしている

起していた（p<.05）。

[18]。本実験で用いた笑顔形成の条件は、同一の「悲しい－嬉しい」の項目も、自然な笑顔の得

笑顔を 30 秒間連続して表出するというものであ点が 4.79 ± 1.40 と最も高く、ペン・テクニッ

った。加えて、スマイルスキャンを確認しながらクの得点が 3.79 ± 0.90 と、最も低かった。比笑顔の強度を調整する場合もあった。そのため、較の結果、自然な笑顔は、真顔とペン・テクニッ

笑顔を形成することに集中してしまい、どの笑顔

クよりも有意にポジティブな感情を喚起したも真顔条件と比較して呼吸に変化が起こらなかっ（p<.05）。

たことが考えられる。また、同一表情を長時間連― 39 ―

笑顔の表情フィードバックに影響を及ぼす要因の検討

表情形成の強度・形状・自然さに着目して続して形成したため、筋収縮の回数が少なく、末験でも顔の形状としては笑顔に近しい形状が作ら

梢神経系に影響を及ぼす動作に至らなかったのでれていた。しかし、ネガティブなフィードバックはないだろうか。

が起こった理由として、笑顔のフィードバック効

次に、
主観的な感情の変化について述べていく。

果よりも形成による違和感や負荷が勝ってしまっ

まず、図 8 に示した真顔とその他の笑顔との差たことが考えられる。Noah（2018）らの研究結について、「人工的な－自然な」、「浮ついた－落果からもわかる通り、表情フィードバック効果はち着いた」の 2 項目においては、真顔の得点が些細な影響により打ち消されてしまう可能性があ最も高く、他の全ての笑顔において得点が減少しる [9]。これは、Strack, Martin, & Stepper の再現ていた。これは、どのような笑顔であっても意図

実験や、表情フィードバック研究のメタアナリシ

的な表情形成は自然ではなく、形成に際して少なスの結果で述べられているように [4,5]、表情形

からず違和感があることを示唆している。

成が心理面に及ぼす影響は微細であるということ

続いて、強度の要因として用いた笑顔強度弱・も要因として挙げられる。本実験ではペン・テク

中・強と真顔との比較について述べる。1 つ目のニックを用いて表情を形成してもらう際、笑顔に項目、「暗い－明るい」においては笑顔強度中・関する実験であるということが分かっていたため

強が、2 つ目の項目「冷たい－温かい」においてに、笑顔の形状を強く意識しながらの形成となり、は笑顔強度強が有意にポジティブな感情を喚起し笑顔形成の違和感や負荷が大きくなったのだと考た（p<.05）。

えられる。

反対に、真顔と比較してネガティブな感情を喚

強度弱・中・強の笑顔形成においても同様のこ起した項目は 2 項目であった。
「人工的な－自然とがいえる。スマイルスキャンを確認し、強度をな」において笑顔強度中・強が、「浮ついた－落

調整しながら笑顔形成を行ったため、笑顔形成のち着いた」の項目においては笑顔強度弱・中・強

難しさから起こるネガティブなフィードバックが全ての強度にて有意にネガティブな感情を喚起しポジティブなフィードバックを上回り、ポジティ

た（p<.05）。

ブ感情をほとんど喚起しない結果となったのではないだろうか。

笑顔強度弱・中・強の 3 種類の笑顔強度間で比較を行った場合では、「暗い－明るい」の項目

最後に、自然さの要因として用いた自然な笑顔

で笑顔強度中・強が笑顔強度弱と比較して有意には、真顔の得点が最も高かった「人工的な－自然

ポジティブな感情を喚起した（p<.05）。「冷たいな」、「浮ついた－落ち着いた」の２項目以外のす－温かい」の項目においては笑顔強度強が笑顔強べての項目において得点が最も高い結果となっ

度弱よりもポジティブな感情を喚起し、「浮ついた。しかし、これら 2 項目については有意差はた－落ち着いた」の項目では笑顔強度強が笑顔強なく、自然な笑顔は真顔と同様に自然な状態で笑

度弱よりもネガティブな感情を喚起した

顔形成が行えていたことが伺える。
自然な笑顔は、笑顔の形状や強度が様々である（p<.05）。
「人工的な－自然な」、「暗い－明るい」のようのにも関わらず最もポジティブな印象を喚起しな、感情の特徴がわかりやすい場合においては笑た。これは、自然に笑顔形成を行なったことで、顔強度の違いによりフィードバック効果に影響を形成の際の違和感や負荷が他の表情と比較して小及ぼすことが考えられる。

さかったためだと考えられる。本実験で形成して形状の要因として用いたペン・テクニックでは、もらった自然な笑顔は、「いつも笑うときの笑顔「暗い－明るい」、「人工的な－暗い」、「浮ついたを作ってください」のみの教示を与え、実験参加－落ち着いた」の 3 項目を除いた 7 項目において、者各々の作りやすい笑顔を形成してもらうもので

全表情中で得点が最も低い結果となった。真顔とあ っ た。 そ の 際 の 笑 顔 強 度 平 均 と 標 準 偏 差 はの比較においても、「人工的な－自然な」、「不愉52.8 ± 29.8% であり、別条件として用いた笑顔

快な－愉快な」、「嫌い－好き」、「不安な－安心

強度中に相当する値であった。笑顔強度中を形成な」、「浮ついた－落ち着いた」の５項目においてした際の条件と異なる部分は強度を意識するとい有意な得点の減少がみられた。ペン・テクニック

う部分である。自然な笑顔は、笑顔の形状や強度

は笑顔の表情を均一に模倣する手法であり、本実を意識せずに笑顔形成を行えたことで、違和感や― 40 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

負荷が他の条件に比べて少なかったといえる。結feedback hypothesis, J. Pers. Soc. Psychol,

果、ネガティブなフィードバックが他の表情と比54, pp768–777, 1988.
[4]

較して少なかったため、最もポジティブな印象を

Wagenmakers, E, J., Beek, T., Dijknoff, L.:
Registered

喚起したものと考えられる。

Replication

Report:Strack,Martin, & Stepper （1988）, Perspectives
on Psychological Science, pp917-928,

5. 結語

2016.

本研究は、基本 6 感情表情の中でも、笑顔形[5]成を行う際の「強度」「形状」「自然さ」の要因にColes, NA., Larsen, JT., Lench, HC.: A meta-

着目し、笑顔の表情フィードバック効果に及ぼす

analysis of the facial feedback literature:

影響を明らかにすることを目的として実験を行っ

Effects of facial feedback on emotional

た。

experience are small and variable, Psychol
Bull, 145（6）, pp610-651, 2019.

結果、生理面においては、意識的な笑顔形成が[6]

フィードバックを引き起こすとは言い切れず、笑

Zajonc, R, B.: On the primacy of affect.

顔形成を行う際に意識する要因が表情フィードバ

American Psychologist, 39, pp117-123,

ックに及ぼす影響については明らかにはならなか

1984.
[7]

った。しかし、心理面においては、自然な笑顔をNakanishi, R., Imai, M, K.: Facial skin形成した際に多くの感情においてポジティブなフ

temperature decreases in infants withィードバックが起こることを確認できたと同時

joyful expr-ession. Infant Behavior &に、そのほかの種類の笑顔においても、一部感情

Development, 31, pp137-144, 2008.
[8]においてポジティブなフィードバックが起こるこ

In-Seon, L., Sung-Soo, Y., Soon-Ho, L, et al.:An amplification of feedback from facialとが確認された。

muscles

ポジティブなフィードバックを阻害する要員

strengthened

sympathetic

activations to emotional facial cues, Auton

は、笑顔形成の際の意識や違和感、笑顔形成の得Neurosci, 179（1-2）, pp37-42, 2013.

手不得手といった心理的負荷の影響が大きいと考[9]えられ、自然な笑顔形成の場合、これらの負荷がNoah, T. Schul,,Y,. Mayo, R.: When both the

かかりにくいことが示唆された。また、表情フィ

original study and its failed replication are

ードバックが心身に及ぼす影響は微細である可能

correct: Feeling observed eliminates the性があり、今後はこのことを留意して実験を行う

facial-feedback effect, J Pers Soc Psychol,必要があるであろう。最後に、菅原（2010）の114（5）, pp657-664, 2018.
[10]

研究によれば、大学生の多くは笑顔形成が苦手でHager, J, C., Ekman, P.: Long-Distanceあることが示されており [19]、笑顔形成の得手

Transmission

不得手による心理的負荷の影響を詳細に調査する

Ethology and Sociobiology, 1, pp77-82,と同時に、表情フィードバックにネガティブな影

1979.
[11]

響を及ぼす要因や、生理面に及ぼす影響について

offacialaffectsignals,

Boucher, J, D., Carlson, G, E.: Recognition
official expression in three cultures, Journal

更なる検討が求められるであろう。

of Cross-Cultural Psychology, 11, pp263280, 1980.

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2019.
[13]

（34）, pp188-205, 1884.
[3]

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野村敬子、加納舞：介護職員の笑顔訓練がStrack, F., Martin, LL., Stepper, S.: Inhibiting

ストレスに及ぼす影響、中部学院短期大学

and facilitating conditions of the human

研究紀要、17、pp81-19、2016。
[14]

smile: a nonobtrusive test of the facial― 41 ―

佐藤学、星野優希、小嶋文、久保田尚：歩笑顔の表情フィードバックに影響を及ぼす要因の検討

表情形成の強度・形状・自然さに着目して[17]

行者の表情・しぐさに着目した歩行空間の

[15]

[16]

千野根勝行：用手的呼吸介助手技が自律神

評価手法に関する研究、土木計画学研究、経反応に与える影響、川崎医療福祉学会誌、

31、pp889-905、2014。

24（2）、pp173-179、2015[18]

大林由佳、平元美和、山下祥子、吉村耕一：

中村亨：笑いにおける表情と呼吸の反応時

唾液アミラーゼによるストレス後の気分変間差の分析 ―自然な笑いと作り笑いの比動の予測、ストレス科学研究、27、pp27-

較 ―、 人 間 工 学、38（2）、pp95-103、49、2012。

2002。
[19]

村上満、田原祐助、竹田一則、山口昌樹：

文部科学省科学研究費補助金、若手研究

アミラーゼ活性は中学生の心身ストレスの（B）、研究成果報告書（2009~2010 年）、指標になり得るか、生体医工学研究、47

菅原徹、2010。

（2）、pp166-171、2009。

英文要旨
The facial expression feedback hypothesis is the theory that the information of the formed facial expression
pattern is feedback into the mind and body, and emotions corresponding to facial expressions are evoked.
In the current moment, the effects of facial feedback on the mind and body are becoming clear. However,factors that cause facial feedback and personal features are not yet clear. This study focused on the factors
of facial expression formation strength, shape and naturalness for smiles, and clarified the effects of thesefactors on facial expression feedback. Six facial expressions were prepared for the experiment. First, smiles

were classified into three patterns of smile strength, and these facial expressions were used to measure thestrength factor. Next is the pen technique, this facial expression is used to measure shape factors. Finally, anatural smile, this facial expression is used to measure the factors of naturalness. These five facial expressions
and a straight face. The survey items were salivary amylase activity, heart rate variability, and subjective
emotional changes. As a result of the study, a slight stress response was observed in the item of salivary
amylase activity. In addition, changes in emotions due to differences in smile intensity were observed in somesubjective emotional items. A natural smile evoked the most positive emotions. However, poor smile-forming
ability and discomfort in smile-forming increase physical and mental burdens, and may generate feedback
different from facial expressions.

― 42 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

著者紹介

安 藤 圭 佑加藤 千恵子

菅 原

著者 1

徹

著者 3

氏

名：安藤

圭佑

学

歴：2 015 年，東洋大学大学院工学研究科，情

氏

名：菅原

学

歴：2 005 年，信州大学大学院工学系研究科博報システム専攻修士課程修了．2021 年現

徹士後期課程修了．博士（工学）．

在，東洋大学大学院総合情報学研究科，総職

合情報学専攻博士後期課程に在籍．

歴：早稲田大学人間科学学術院助手，人間総合科学大学人間科学部助教を経て，現在は早所属学会：日本顔学会，会員．

稲田大学人間総合研究センター招聘研究

専員，東洋大学総合情報学部非常勤講師．

門：生理心理学，顔学，スポーツ科学，表情形
成による心身への影響と魅力表出に関する

所属学会：日本顔学会，日本認知心理学会，日本心理研究に従事．

臨床学会，各会員．日本感性工学会評議員，
スマイルサイエンス学会代表理事．
専

著者 2

関した研究に従事．

氏

名：加藤

学

歴：2 007 年，法政大学工学研究科システムデ千恵子

ザイン専攻修了．博士（工学）．
職

歴：2 003 年，大分県立芸術文化短期大学講師，
2006 年，東洋大学講師着任後，2007 年，
准教授を経て，2014 年，教授を経て現職．
同大学の総合情報学科長を経て，2021 年
４月より総合情報学部長に着任．

所属学会：日 本芸術療法学会，日本ヨーガ療法学会，
日本心理臨床学会，
日本スポーツ心理学会，
可視化情報学会，日本機械学会，各会員．
専

門：感性形成を目指した笑顔の仕組みと創出に門：臨 床心理学，芸術療法，スポーツ心理学，
ヨーガ療法に関わる研究に従事．

― 43 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

学術論文

女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連

Relationship Between Self-recognition and Self-acceptance of Facial
Features in Women
九島紀子 1）、上瀬由美子 2）
Noriko KUSHIMA1), Yumiko KAMISE2)
E-mail: ricokushima@kaoinsho.jp
和文要旨
本研究では 20 代から 50 代の女性の顔写真を計測し、その顔形態の違いが、女性たちの自己認知と自己受容に影響を及ぼすのかについて検討することを目的とした。その結果、顔形態そのものは、自己受容への影響は大きくないことが示唆された。顔形態よりも、どのように自分の顔を認知しているのか、どのように自分のメイクをした
顔を認知しているのか、ということの方が自己受容へ影響を与えることが示唆された。また、自分で認識している
自分の顔や自認しているメイク顔そのものが与える影響以上に、理想の顔と自認している顔の一致性、理想顔と認識しているメイク顔の一致性が自己受容へ影響を与えることが明らかになった。このことから、自分が認識している顔と理想とする顔の差が小さく、理想とする顔に近いメイクを施せていることが、全体としての自己の受容へ繋がると考察された。

キーワード：顔形態，自己認知，自己受容，成人女性
Keywords : facial features, self-recognition, self-acceptance, adult women

1．問題と目的との間に強い関連性が認められたことを明らかに

1-1 自己認知と自己評価

し、自分自身の容姿を肯定できていると、全体と顔などの外見を含めた自己に関する自己概念

しての自分自身を受け入れやすくなると論考しては、自己認知と自己評価に大別され、適切な自己いる。さらに Harter（1999）も、身体的外見が、評価が行われるためには、正確な自己認知が重要

社会による受容や行動指針などの他のどの領域よであり、両者は相互依存的な関係であると言われりも自尊心（Self-Worth）と最も強く関係していている。これまでの自己認知と自己評価の関連をることを見出しており、それは、中年期までのど検討した研究において、大学生では、容姿が自己の年齢層においても、自分の外見への評価が自尊

評価と自己価値に強く影響していることが見出さ

心の主要な予測因子であることを見出し、自己形れている（平松 ,2009）。小中学生でも、容姿が成過程を構成する要素として、身体的外見が深く

最も強く自己評価に影響を与えていたことが明ら関っていることを示した。

かになっている（眞榮城 ,2000）。さらに、眞榮城・

このように、外見に対する自己認知が自己評価

菅原・酒井・菅原（2007）は、自己知覚尺度日

に大きな影響を及ぼしていることが明らかにされ本語版の作成に際して、児童版、青年版、大学生てきたが、外見に対する自己認知は、外見に対す版の全てにおいて、全体的自己価値観と容姿評価

る客観的評価とは関係がないことも指摘されてい1）一般社団法人 日本 顔・印象コンサルティング協会、Japan Face Impression Counsulting Association
2）立正大学 心理学部、Faculty of Psychology, Rissho University― 45 ―

女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連　女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連﻿

が高いことを明らかにした。

る（Feingold,1992）。また、余語（1996）は自己と化粧について、自己概念の確信度が強い人は、
通常の化粧を維持しつつも自己概念を補強して増

1-3 顔形態の自己認知

強する化粧に挑戦するかもしれないと、Swann

これまでに、多くの研究により女性の顔の形態（1983）の自己確認過程と自己概念の変化に関やメイクの違いによって印象が異なることが明らする図式に化粧行為をあてはめ、自己概念の処理

かにされてきた。中でも九島・齊藤（2015）は、状況に応じて化粧も変化していくと論じている。

顔形態印象モデル [ 成熟性（幼稚 - 成熟）の顔をさらに Feingold（1992）は、自己認知は変動しY 軸にとり成熟軸とし、性的二型性（男性的 - 女

うることを明らかにした。自己は流動的で揺らい性的）の顔形態を X 軸にとり性別軸とした ] によでおり、個人的理想や文化的理想に近づいたり遠り、顔形態・メイクの印象に関する新しい指標をざかったりしているという。また、Rumsey &示している（図 1）。この指標を用いた九島・上Harcourt（2005 原田他訳 2017）は、自己認知

瀬（2016）では、顔形態と顔形態に対する自己の変動は、加齢に伴う変化もあると述べている。

認知の関連について検討し、顔形態と自己認知の一致性は顔形態により異なることを明らかにしている。また、九島・上瀬（2017）は現実の女性

1-2 自己受容
自己受容は、「ありのまま自己を受け容れるこの顔を個別に計測・分類し、その顔形態の違いがと」と定義され（沢崎 ,1993）、適応理論と結び

他者からの評価認知と性役割期待認知、また化粧付いた研究がなされてきた。自己受容と外見に関行動や外見受容への違いを生じさせるのかを検討する研究として、宮沢（1988）は女子中学生のした結果、顔形態の違いが期待される女性性役割

自己受容性に関する縦断的研究を行い、彼女たちと顔形態の一致性に違いをもたらすことを明らか

が自分の性格や容姿などに不満を感じていることにしている。しかし、これまでの心理学領域の顔を明らかにし、理想自己と現実自己のズレ、現実研究においては、提示された顔（顔写真）についの性役割と理想の性役割のズレによるものと考察てどのような印象を持つかなど、顔は他者から評している。田崎（2007）は、女子大生のやせ願

価される対象であることが多かった。すなわち調望に関して、自己評価と自己受容の関連から検討

査対象者は他者の顔を評価する側であり、調査対図，式象者自身の顔を評価する研究は多くなかった。特し て い る。 そ の 結 果、 自 尊 感 情（Self-Esteem）の強さが自己受容の側面に影響を及ぼし、顔立ちや体つきなどの外面的自己受容が身体的評価の高さに影響を及ぼし、さらにこの身体的評価の高さ
が体型不満足感の強さに影響を及ぼしていたことを明らかにした。沢崎（1993）は、自己受容の生涯発達的な変化にも対応できる自己受容尺度を作成し、成人期における自己受容の発達的変化について検討した。それによると身体的自己の自己受容の程度は、他の自己受容の領域に比べると相対的に低くなっており、特に女性は、男性に比べて身体的自己受容が著しく低いことが明らかになっている。また、自己受容は理想自己と現実自己の差異による既往の指標としても取り上げられ、Bills, Vance & McLean（1951）は、理想自己と現実自己の差異と , 適応との関係について、適応の指標として自己受容を取り上げ、自己受容が高いほど、理想自己と現実自己の差異が小さかった
ことを明らかにしている。新井（2001）も、正の理想 - 現実自己の差異が小さいほど , 自己受容

図1

顔形態印象モデル（九島・齊藤 ,2015 より引用）

図 1 顔形態印象モデル（九島・⿑藤,2015 より引⽤）― 46 ―

日本顔学会誌二十一巻二号に調査対象者の実際の顔（顔写真）を計測している。次いで、顔形態の違いによる自己認知（顔形る研究はさらに限定される（九島・上瀬 ,2017）。

態認知）と自己受容への影響を年代差も含め検討

顔は他者からの評価だけではなく、顔の持ち主自する。さらに外見に対する自己認知は、外見に対身が自分の顔をどのように認知し受け入れている

する客観的評価とは関係がなく（Feingold,1992）、のかを検討することが重要であると考える。

加 齢 に 伴 う 変 化 も あ る（Rumsey & Harcourt

そこで本研究では、顔写真提出が可能な 20 代

,2005 ）ことから、自己認知（顔形態認知）のから 50 代の女性（各年代 100 名計 400 名）に仕方は一律でないことが想定される。そのため、インターネット調査の協力を求め、その顔写真の自己認知（顔形態認知）の傾向によりクラスタ分

計測と分類を行う。その上で、顔形態の違いによけをし、クラスタによる自己受容の仕方が異なる

る自己認知（顔形態の認知）と自己受容への影響のかを検討していく .

を検討することを目的とする。
第 1 に、顔形態の違いと自己認知（顔形態認知）

2．方法の関連を検討する。上述の通り、顔形態の違いに

調査方法

より顔形態と自己認知の一致性が異なることが明

調査協力者らかにされている（九島・上瀬 ,2016）。しかしター（登録者数約 327 万名）の内、20 歳から

調査対象者の顔（顔写真）などの客観的指標がな

59 歳の女性を対象とした。調査依頼にあたって

いため、どのように自分の顔を認知しているのか

は、性・年齢による割付を行い、計 4000 名には定かではない。そのため本研究では顔写真を用調査依頼が配信された。回答完了数は 535 名で、い計測し、その指標と本人が認知している顔の一このうち写真に不備があったもの等を除く 20 代

致性について明らかにしていくことが重要であるから 50 代の女性各年代 100 名の計 400 名（平と考える。本研究での顔認知は、自分の顔をどの

均年齢 39.44、SD =11.14）を分析対象とした。

ように認知しているのか、自分のメイクをした顔調査実施期間インターネット調査を実施した。
インターネット調査会社の登録モニ2017 年 6 月 29 日～ 7 月 13 日をどのように認知しているのか、さらにどのような顔を理想としているのかの 3 側面から測定す手続きる。その際、九島・齊藤（2015）の顔の形態モ

調査対象者に対し、文章にて本調査の趣旨、顔デルのマトリックスを利用する。また本研究にお写真提供の依頼、プライバシーと匿名性は厳守さける顔形態の違いの設定については、九島・齊藤

れることを画面上で説明し、アンケートの回答と（2015）の顔形態印象モデルにそって顔を分類

顔写真の提供をもって同意することとし回答を得する。

た。また、調査協力者には、謝礼を支払った。

次に、顔形態と自己受容との関連を検討する。

評定方法と評定項目

上述した眞榮城ら（2007）が明らかにしている顔形態の自己認知

自分の顔の形態に対する自通り、女性にとって容姿は、自己の価値に大きな

己認知（以下、自認顔と記述）についてたずねた。

影響を及ぼすものであることが明らかにされてき九島・齊藤（2015）の顔の形態印象モデルを参ており、それぞれの顔が女性の生涯発達、特に自考に作成したマトリックスを示し、自己認知して己受容に、どのような影響をおよぼしているのかいる顔形態の布置を①から④の数字の中から選択検討する必要がある。自己受容については、沢崎するよう求めた（図 2）。

（1993）の自己受容測定尺度の一部を変更して

メイク顔形態の自己認知使用する。

形態に対する自己認知（以下、自認メイク顔と記

メイクをした自分の顔

本研究は、顔形態の違いによる自己認知と自己述）についてたずねた。九島・齊藤（2015）の受容への影響について下記の通り分析を進める。

顔の形態印象モデルのマトリックスを示し、自己顔形態について、実際の顔形態の他に、自認して認知しているメイク顔形態の布置を選択するよういる顔、自認しているメイク顔、理想とする顔に求めた。

ついても分類し、実際の顔形態と自認顔・理想顔

理想の顔形態の一致性、理想顔と自認顔・自認しているメイク述）についてたずねた。九島・齊藤（2015）の顔の一致性について、年代の違いも含めて検討す

顔の形態印象モデルのマトリックスを示し、理想― 47 ―

理想の顔形態（以下、理想顔と記図 1 顔形態印象モデル（九島・⿑藤,2015 より引⽤）
女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連　女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連﻿

調査協力者の顔の計測
調査協力者の顔は、九島・齊藤（2015）の顔の形態印象モデルに基づき、顔の縦の長さ、横幅、顔の縦バランス（3 か所）、横バランス（5 か所）
について計測した。
調査協力者の顔形態
調査協力者に対して行った顔の計測結果を、九島・齊藤（2015）と同様の手続きにより、協力者を「幼女」「成女」「幼男」「成男」の 4 つの顔図2形態に分類した。また、顔形態と年代によるカイ調査時に提示したマトリックス

調査時に提示したマトリックス

二乗検定を行った結果（表 1）、4 つの顔と年代とする顔形態の布置を選択するよう求めた。

p<.01）、残差分析を行った。その結果、20 代に

図2に は 人 数 の 偏 り が 見 ら れ た た め（x2(9)=27.30,

自 己 受 容 を 測 定 す る 項 目 は、 沢 崎

おける幼女顔、40 代における成女顔、50 代にお（1993）の自己受容測定尺度の 35 項目のうち、ける成男顔が有意に多く、40 代における幼女顔、「親に対する子どもとしての自分」と「兄弟の一50 代における成女顔が有意に少なかった。

員としての自分」の 2 項目を「家族の一員とし
1ての自分」と「社会の一員としての自分」に変更

3．結果 1して使用した。この 35 項目についてどの程度受

3-1 自己認知について容できていると思うのかを 5 件法（1．気になる

顔の認知

それではまったくいやだ

2．少し気になる それによる、自認している顔形態との違い、理想顔と3．わからない どちらでもないの違い、自認しているメイク顔との違いについて

自己受容では少しいやだ4．それでかまわない

それでまあまあよい

5．

顔の認知について、計測された顔形態

カイ二乗検定を行った。その結果を表 2- 表 4 にそのままでいい それでまったくよい）で回答を示す。

求めた。その後、沢崎（1993） と同様の因子構自認顔造を採用し「身体的自己（体力・健康状態 等の形態に違いが見られた（x2(9)=17.70, p<.05）。残

8 項目）
」
、
「精神的自己（明るさ・やさしさ等の差分析の結果、幼女顔において、幼女顔と自認し14 項目）」、「社会的自己（職業・経済状況等の 8ている人が有意に多く、成男顔と自認している人

項目）」、「役割的自己（男または女としての自分もが有意に少なく、幼男顔において、幼女顔と自等の 3 項目）」、「全体的自己（過去の自分・今の認している人、成女顔において成女顔と自認して自分の 2 項目）」、5 つの尺度得点、α係数を算出計測された顔形態により自認している顔1 本研究では，各項目において欠損値がある場合には，当該項目の当該データを除外して分析を行っている．

した。

表表
1 1顔形態による分類
顔形態による分類
20代

30代

顔形態

n

幼男

12 18.20 -1.40%

幼⼥

29 40.30

3.31

成⼥

28 23.50

-.44

成男
2

%

17 25.80**

31 21.70 -1.14
100

χ

n

調整済み残差40代
調整済み残差

.16

n

%

50代
調整済み残差21 31.80

1.40

-.16

66

16 22.20-.60

72

19 16.00-2.72 **

119

49 34.30**

143

11 15.30-2.10

32 26.90.57

40 33.60

2.59 **

28 19.60

†

100

-1.87

100

2

x (9)= 27.301 , p <.01 Cramer's V = .151

+p <.10 *p <.05 **p <.01

― 48 ―

表 2 顔形態による⾃認顔の違い

調整済み残差16 24.20

-.60
-.18

%

*

16 22.20
35 24.50

n

100

3.19

400

+p <.10 *p <.05 **p <.01

表 2 顔形態による⾃認顔の違い

日本顔学会誌二十一巻二号

⾃認顔

表 2表 顔形態による⾃認顔の違い
2 顔形態による⾃認顔の違い
幼⼥
成⼥

幼男
n

顔形態

顔形態

χ2

幼男

7

幼⼥

6

成⼥
幼男
成男
幼⼥
成⼥
成男

+p <.10 *p <.05

χ

%

n

調整済み残差

10.60
.67
幼男
8.30 -.06

n

%

14
31
n

調整済み残差97.60 -.44
44
7 10.60.6714
128.40 -.06
38
6
8.30 -.06
31
34
127
9
7.60 -.4444
x 2 (9)= 17.70 , p <.05
12
8.40 -.06
38
34

%

%

成男
調整済み残差*21.20 -2.01⾃認顔
33
*
幼⼥
29
43.10 2.28

50.00 1.40
成⼥ -.3740.30

37.00 1.46 *21.20 -2.01
26.60 -1.66 †43.10 2.28 *32.80 -2.50
50.00 1.40
47.60 1.60
40.30 -.37%n

調整済み残差

39
33
68
29
169
37.00 1.46
39
Cramer's V =.12†
68
26.60 -1.66

127%

x (9)= 17.70 , p <.05ｎ12

調整済み残差6ｎ%

調整済み残差

18.20
.16
成男
8.30 -2.26 *%調整済み残差66
72

22.70 1.78
18.20
.16
17.50 -.01 *8.30 -2.26

32.80 -2.50 *

27
12
25
6
70
27

22.70

1.78 †

119
66
143
72
400
119

47.60

25

17.50

-.01

143

*

1.60

169

2

2

n

調整済み残差†70

400

Cramer's V =.12

+p <.10 *p <.05

表 3表顔形態による⾃認メイク顔の違い
3 顔形態による⾃認メイク顔の違い
⾃認メイク顔

幼男

顔形態

顔形態

χ2

%

幼男

4

幼⼥

1

6.60 1.43
幼男
1.50 -1.01

成⼥
幼男
成男
幼⼥
成⼥
成男

*p <.05

表 3 顔形態による⾃認メイク顔の違い
幼⼥
成⼥

n

n

%

調整済み残差n10

調整済み残差28n43.50 -.01
37
4
6.60 1.43
10
4
3.10 -.28
37
1
1.50 -1.01
28
13
112
4
3.50 -.0137
x 2 (9)= 15.49 , .05<p <.10
4
3.10 -.28
37
13

%

%

成男

調整済み残差⾃認メイク顔16.40 -2.55 *45 73.80 2.23 *幼⼥
成⼥
41.20 2.20 *38 55.90 -.96%n

調整済み残差32.20.58
16.40 -2.55 *28.90 -.37
41.20 2.20 *

65
45
79
38
227
32.20
.58
65
Cramer's V = .12
28.90 -.37
79

112

%

調整済み残差56.50 -1.19
73.80 2.23 *
61.70
.20
55.90 -.96

ｎ

%

2

3.30 -.79
成男
1.50 -1.58

61

7.80 1.40
3.30 -.79
6.30.54
1.50 -1.58

1ｎ

56.50 -1.19

9
2
8
1
20
9

61.70

8

.20

227

調整済み残差%調整済み残差

7.80

1.40

115
61
128
68
372
115

6.30

.54

128

20

表p4<.10
表 顔形態による理想顔の違い
4 顔形態による理想顔の違い
x (9)= 15.49 , .05<
Cramer's V = .12

68

372

2

χ2
*p <.05

理想顔
幼男

顔形態

n

%

幼男

1

幼⼥

幼⼥
調整済み残差

n

%

1.50

-.70

22

1

1.40

-.80

成⼥

3

2.50

成男

6

4.20

2

2

成⼥

調整済み残差

n

%

33.30

.60

41

25

34.70

1.00
2

-.20

40

33.60

1.30

33

11

χ

n

調整済み残差成男
調整済み残差

ｎ

%

62.10

-.50

2

3.00

.30

66

46

63.90

-.20

0

.00 -1.50

72

1.00

73

61.30

-.90

3

2.50

.00

119

23.10 -2.30

99

69.20

1.40

5

3.50

1.00

143

120

259

調整済み残差10400

2x (9)= 8.721 , ns Cramer's V = .09

いる人が有意に少ないことが明らかになった。

3-2 顔認知の一致性

顔に違いが見られた（x2(9)=15.49, .05<p<.10）。

代の違いによる顔認知の一致性

残差分析の結果、幼男顔において成女顔が、幼女について、実際に計測された顔形態と自認してい表 5 顔分類による顔形態と⾃認顔自認メイク顔 顔形態により自認しているメイク
3-2-1(顔認知)の⼀致性
顔形態の違いによる顔認知の一致性・年⼀致

顔形態×⾃認顔

n%

調整済み残差顔において幼女顔が、有意に多く、幼男顔におい幼男7

6.9 -3.01

幼⼥

31

30.7

3.83

**

成⼥

38

37.6

1.98

*

成男

25

24.8 -2.63**て、幼女顔と自認している人が有意に少ないことが明らかになった。
理想顔

不⼀致

顔形態により理想の顔に違いは見られなかった（x2(9)=8.72, n.s.）。
χ2*p<.05 **p<.01

**

101

n

%

59

19.8

3.01

66

41

13.8 -3.83

72

81

27.2 -1.98

117

39.3

調整済み残差る顔形態の一致性、理想の顔形態と自認している**
メイクをした時の顔形態の一致性、理想の顔形態**と自認している顔形態の一致性、理想の顔形態と*119

実際の顔形態の一致性について検討を行った。上
2.63

**

142

述の顔形態の組み合わせについて、一致している
298

x 2 (3)= 26.76 , p <.01 Cramer's V =.26
― 49 ―

顔認知の一致性

399

χ2

成男

4.20

1.30

33

23.10 -2.30

11

120

99

69.20

1.40

259

5

3.50

10

表 5 顔分類による顔形態と⾃認顔 (顔認知)の⼀致性
⼀致不⼀致 ) の⼀致性
表表
5 5 顔分類による顔形態と⾃認顔
顔分類による顔形態と⾃認顔( 顔認知(顔認知)の⼀致性

ものを一致群、一致していないものを不一致群と顔形態×⾃認顔

した。実際の顔形態による、それぞれの一致群、不一致群の違い、ならびに、各年代によるそれぞれの一致群、不一致群の違いについてカイ二乗検定を行った。その結果を表 5- 表 10 に示す。
顔形態の違いにみる「実際の顔と自認顔」の一n

顔形態×⾃認顔

一致性に違いが見られた（x (3)= 26.76, p<.01）。

%

調整済み残差

7

幼⼥
幼男
成⼥
幼⼥
成男
成⼥

31 30.77
6.9
38 37.6
31 30.7
25 24.8
38 37.6
101
25 24.8x 2 (3)= 26.76
101

n

χ2

2

調整済み残差幼男

成男

致性において、顔形態により実際の顔と自認顔の%⼀致
6.9 -3.01 ***p<.05 **p<.01
2

3.83 **-3.01 **
1.98 *
3.83 **-2.63 **
1.98 *

n59
n%

調整済み残差%調整済み残差不⼀致
19.8 3.01 **41 13.8 -3.83 **59 19.8 3.01 **81 27.2 -1.98 *41 13.8 -3.83 **117 39.3 2.63 **81 27.2 -1.98 *
298
**
-2.63
117 39.3 2.63 **, p <.01 Cramer's V =.26
298

66
72
66
119
72
142
119
399
142
399

2

χ

x (3)= 26.76 , p <.01 Cramer's V =.26

*p<.05 **p<.01

残差分析の結果、幼男顔と成男顔は、実際の顔と自認顔の一致している人が有意に少なく、幼女顔

表66 顔分類による理想顔と⾃認顔の⼀致性
表顔分類による理想顔と⾃認顔の⼀致性と成女顔は、実際の顔と自認顔の一致している人

⾃認顔×理想顔が有意に多いことが明らかになった。顔形態の違いにみる「理想顔と自認顔」の一致性において、顔形態により理想顔と自認顔の一致性に違いが見

⼀致
不⼀致
表 6 顔分類による理想顔と⾃認顔の⼀致性n

⾃認顔×理想顔

幼男

22

31n
22
43

幼⼥
幼男
成⼥

られなかった（x2(3)= 2.10, n.s.）。顔形態の違い

幼⼥
成男
成⼥

%

調整済み残差⼀致 -1.00
14.2

%
20.0
.80
14.2
27.7 -1.00
-.70
20.0
.80
38.8
.80

調整済み残差

n

44

41n
44
76

%

調整済み残差

%
16.7
18.0
31.0

調整済み残差不⼀致
18.0 1.00

66

-.80
1.00
.70

72
66
119
72
143

31
41
-.80
59
84 16.7
34.3
-.80
43
27.7
-.70
76
31.0
.70
155
245
表 7 顔分類による理想顔と⾃認メイク顔の⼀致性
成男χ 2
59
38.8
.80
84
34.3
-.80
x2(3)= 2.100 , ns Cramer's V = .07にみる「理想顔と自認メイク顔」の一致性において、顔形態により理想顔と自認メイク顔の一致性

表 7 顔分類による理想顔と⾃認メイク顔の⼀致性
155
245

119
400
143

400
⼀致
不⼀致
x2(3)=
2.100,
ns
Cramer's
V=.07
調整済み残差調整済み残差n%n%
表77 顔分類による理想顔と⾃認メイク顔の⼀致性
メイク顔×理想顔表
顔分類による理想顔と⾃認メイク顔の⼀致性
⼀致
不⼀致
幼男
32 15.2.72
34 17.9.72
66に 違 い の あ る 傾 向 が 見 ら れ た（x2(3)= 7.05 ,メイク顔×理想顔χ2

p<.10）。残差分析の結果、幼女顔は、理想顔と自認メイク顔の一致している人が有意に多く、不

幼⼥
幼男
成⼥
幼⼥
幼男
成男
成⼥
幼⼥
成男
成⼥χ 2

n

メイク顔×理想顔一致の人が有意に少ないことが明らかになった。
年代の違いにみる「実際の顔と自認顔」の一致性において、顔形態により実際の顔と自認顔の一致性に違いが見られなかった（x2(3)= 3.98, n.s.）。
一方、年代の違いにみる「理想顔と自認顔」の一+p<.10 *p<.05
成男
2

χ+p<.10 *p<.05
2

致性において、顔形態により理想顔と自認顔の一χ

致性に違いが見られた（x2(3)= 13.60, p<.01）。
残差分析の結果、20 代は、理想顔と自認顔の一%調整済み残差47 22.4 2.40 ＊⼀致
32 15.2.72
64n 16.0.33% 調整済み残差
47 22.4
2.40 ＊
32.72 †67 15.2
31.9 -1.69
64 16.0.33
47 22.4 2.40 ＊210
67 31.9 -1.69 †64 7.05
16.0, .05<
.33
x 2 (3)=
p <.10210
367 31.9 -1.69 †2
x (3)= 7.05 , .05<p <.10
210
3

n

%

調整済み残差25 13.2 -2.40 ＊34 不⼀致17.9.72
55n 28.9-.33 ＊
調整済み残差% -2.40
25 13.2
34.72 †76 17.940.0 1.69
55 28.9-.33
25 13.2 -2.40 ＊190
76 40.0 1.69 †55 28.9-.33
Cramer's
V = .13190
76 40.0 1.69 †Cramer's V = .13
190

72
66
119
72
66
143
119
72
400
143
119
400
143
400

x 2 (3)= 7.05 , .05<p <.10 Cramer's V = .13+p<.10 *p<.05

表 8 年代による顔形態と⾃認顔 (顔認知)の⼀致性

年代による顔形態と⾃認顔(顔認知)の⼀致性
表表8 8 年代による顔形態と⾃認顔( 顔認知⼀致不⼀致) の⼀致性

顔形態×⾃認顔

致している人が有意に少なく、50 代は、実際の顔形態×⾃認顔

明らかになった。年代の違いにみる「理想顔と自

30代顔形態×⾃認顔

20代った（x2(3)= 3.89, n.s.）。

20代
40代
30代
50代
20代
40代
30代
50代 2
40代χ

3-2-2 顔認知の一致性による顔形態と年代の違い

50代

認メイク顔」の一致性において、顔形態により理想顔と自認メイク顔の一致性に違いが見られなか

顔認知（「顔形態と自認顔」「理想の顔と自認顔」「理想の顔と自認メイク顔」）の一致性により顔形態（顔形態・自認顔・自認メイク顔）と年代に違いがあるのかについてカイ二乗検定を行った（表11- 表 13）
。

n

%

32

31.7

χ2
χ2

お い て、 顔 形 態 と 年 代 の 違 い が 見 ら れ た（x2(9)=22.18, p<.01）。残差分析の結果、幼男の30 代と幼女の 20 代、成男の 50 代が有意に多く、

1.80

68

%

調整済み残差n%

調整済み残差n22.8 -1.80%

調整済み残差22 21.8
78 不⼀致26.2.90
⼀致 -.90
32 31.7 1.80
68 22.8 -1.80
21n 20.8
79n 26.5
1.10
調整済み残差% -1.10% 調整済み残差
22 21.8-.90
78 26.2.9026.30
73 22.8
24.5 -1.80-.30
32 25.7
31.7 1.80
68
21 20.8 -1.10
79 26.5 1.10
101298
22 21.8-.90
78 26.2.90
26 25.7.30
73 24.5-.30
x 2 (3)=
3.98,
ns
Cramer's
V=.10
21 20.8 -1.10
79 26.5 1.10
101
298
26

25.7

.30

73

24.5

x 2 (3)= 3.98 , ns Cramer's V = .10
101

-.30

298

100
100
100
100
100
99
100
100
399
100
99
100
399
99

399

x 2 (3)= 3.98 , ns Cramer's V = .10

表年代による理想顔と⾃認顔の⼀致性
表99 年代による理想顔と⾃認顔の⼀致性
表 9 年代による理想顔と⾃認顔の⼀致性
⼀致
不⼀致

⾃認顔×理想顔⼀致
不⼀致
表 9 年代による理想顔と⾃認顔の⼀致性
*

n

30

%

調整済み残差n%28.6

調整済み残差100

69 不⼀致28.2 1.84 †31 20.0
⼀致 -1.84 †20代
30 19.4 -2.07 *70 28.6 2.07 *調整済み残差%% 調整済み残差
40代
42n 27.1.77
58n 23.7-.77
69 28.2 1.84 †30代
31 20.0 -1.84 †
*
*
**
20代
30 33.5
19.4 -2.07
70 19.6
28.6 -3.14
2.07 **
48
50代
52
3.14
40代
42 27.1.77
58 23.7-.77†
69 28.2 1.84 †30代
31 20.0 -1.84 **155245
48 19.6 -3.14 **50代
52 33.5 3.14
40代χ 242 13.60
27.1 , p .77
58 V23.7
x 2 (3)=<.01 Cramer's= .18 -.77
155
245
**
+p<.10 *p<.05 **p<.0152
48 19.6 -3.14 **
50代
33.5 3.14
χ2x 2 (3)= 13.60 , p <.01 Cramer's V = .18
155
245

100
100
100
100
100
100
100
400
100
100
400
100

+p<.10 *p<.05 **p<.0122

χ19.4 -2.07

70

2.07 *n

⾃認顔×理想顔
30代「顔形態と自認顔」の一致性における一致群にn

⾃認顔×理想顔

20代

顔形態と年代による顔認知の一致性（表 11）

調整済み残差表 8 年代による顔形態と⾃認顔(顔認知)の⼀致性
⼀致
不⼀致

顔と自認顔の一致している人が有意に多いことが%調整済み残差n%x (3)= 13.60 , p <.01 Cramer's V = .18― 50+p<.10― *p<.05 **p<.01

調整済み残差

1.00

143

400

x 2 (9)= 8.721 , ns Cramer's V = .09

χ2

女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連　女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連﻿

6x 2 (9)= 8.721 , ns Cramer's V = .09

400

表 10 年代による理想顔と⾃認メイク顔の⼀致性
⼀致

メイク顔×理想顔

20代

n

%

50

23.8

不⼀致
n

%

-.60

50

26.3

.60

100

51

26.8

.80

100

表10
10 年代による理想顔と⾃認メイク顔の⼀致性
30代
49 23.3-.80
表年代による理想顔と⾃認メイク顔の⼀致性

40代

50

n

-.60

50

26.3

.60

100

39

20.5 -2.00

100

26.3
210

190

n

20代

50

23.8

-.60

50

30代

49

23.3

-.80 2

40代

50

23.8

χ

512

-.60

50代

61

29.0

2.00

.60

100

26.8

.80

100

50

26.3

.60

100

39

20.5 -2.00

100

400

x (3)= 3.89 , ns Cramer's V = .10

210

χ2

23.8

不⼀致

調整済み残差% 50代

調整済み残差61% 調整済み残差29.0 2.00

⼀致

メイク顔×理想顔日本顔学会誌二十一巻二号

調整済み残差190

400

x 2 (3)= 3.89 , ns Cramer's V = .10

表 11 顔形態と年代による顔認知の⼀致性の違い
表 11

顔形態
年代

表 11 顔形態と年代による顔認知の⼀致性の違い
20
30
40
50
20
30
40
50
幼男

⼀致

年代
⼀致

顔認知⼀致性

20

30

40

50

n

2

16

10

4

%

.50%

4.01%

2.51%

1.00%

-.90

-1.94 †

調整済み残差不⼀致-.182.87 **

n
%

1.75%

10

2.51%
.13

調整済み残差

-1.20
9

27
6.77%

3.26%
合計

n 2.26% 12 6.77%

-.81
⼀致

n

.09

28

31

⼀致

n

2

12

9

7

.50%

3.00%

2.25%

13

17

理⾃⼀致性

4

1.00%

3.03 **

.37

10

17

19

24

13

%

2.50%

4.25%

4.75%

6.00%

-.95

2.00 *

-.83

.00

12

29

28

31

調整済み残差

n
n

6

18

%

3.16%

9.47%

調整済み残差-.73

14-1.88 † 不⼀致
-.25

12

7.37%
6.32%
理メ⼀致性

2.65 **

-.44

-1.37

n

6

11

14

19

%

1.50%

2.75%

3.50%

4.75%

-1.27

2.16 *

-.17

-.34

12

29

28

31

調整済み残差np<.10 *p<.05 **p<.01

顔認知⼀致性：計測された顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

.23

⼀致 6
3.16%
-.67

3.50%

-.95

.93
16

18

.25%

4.51%

-.44

1.00%

30 †
-1.94

2.41 *

.09
6

11

8

28

12

14

.75%

7.00%

.00

21

5.25%

.80

%

1.50%
.63

17
調整済み残差-1.002.75% -.13

16
-1.27

32

-.85

19

6

19

1.32

-.67

4.75%
-2.23 *-.172111-.34

40 .80

29

28

31

17

理⾃⼀致性：理想の顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

-1.37
16

16

*
2.05
2.25%

2.25%

4.75% 7

10
5.75%

.05

19
-.54

23*
-2.27

1.75%

2.50%

-.74

-.26

-.20

-.45

3216

16

.30
6

8
1.50%

2.75%
*
2.37
-1.352.00% -.46
28

2.30 *

19

16

.63

-.60

1.80
12

48

8

12

14

8

9

9

26

2.00%

3.00%

3.50%

2.00%

2.25%

2.25%

6.50%

1.03 38.75% -.21

.22

-.78

28

14

-.22

155 x 2 (9)=20.17 , p <.05 Cramer's V=.21

6.50%

2.28 *13

23
3.25%

5.75%

-1.01
21

28 10

3

245.75%x 2 (9)=21.06, p <.05 Cramer's
7.00%
3.50%V=.17

61.25%

1.07

21-1.86 †

-.26

-.45

-1.70 †

28

16

16

19

12 V=.17210 x 9(9)=18.58 , 19
p <.05 Cramer's

12

11

28

5.26%

6.32%

5.79%

14.74%

-.85

1.32

-1.37

.30

-.60

-2.51 *

2

21

16

6

4

8

21

5.25%

4.00%

1.50%

1.00%

2.00%

5.25%

190 x 2 (9)=15.78 , .05<p <.10 Cramer's V=.17

5.00%
-1.30

2.75%
*
1.98

.50%

19
-.13

49 .88400-2.23 *

32

35

21

11

⼀致

顔認知⼀致性

20

30

n

2

16

%

.50%

4.01%

調整済み残差

不⼀致

-.18

n

12

%

3.01%

調整済み残差

3

12

11

2.51%

1.00%

1.00%

1.75%

1.25%

1.50%

.25%

1.25%

2.76%

1.00%

.00%

.75%

3.01%

2.76%

-.68

-1.62

-.90

-1.94 †

.31

-.44

-.77

1.57

-2.46 *

1.04

34

20

2

9

55

7

8.52%

5.01%

.50%

2.26%

13.78%

1.75%

年代

9

37
9.25%

30

40

50

20

30

40

17

1

4.25%

.25%

-2.02 †

.62

.43

⼀致

12

0

2.78 **n42

2-3.20 **
27

.50%
14

%

16

.45
19

174.01%

-.99

-1.53

-.12

6

25

45

10

0

2.51% 1**
2.87.00%

.25%
-.90

-.88

.25

4

1.00%
7

2.96 **

4

24

50

1.00%
33

-2.17 *

-4.18 **

6.29 **

-1.51

2

12

67

18

7

11.75%

5

1.76 †

3.40 **

14

48

n

6

20

%

1.50%

5.00%

12

8

3.00%

2.00%

調整済み残差3.50%.00%-.18 4.25%

-.88

不⼀致
12

2.99 **

n

28

12

3.01%

-2.32 *
10

32

19

8.02%

19

4.76%

5

1.75%
-1.94 † 8.25%2.35 * .25%
-1.39

5

18

1.25%

1.17
12

.25

8

2.01%

23

6

1

1.25% 61.50%
44

.13.25%

1.50%
-1.63

11.00%.31

が有意に少ないことが明らかになった。

1.72 **

13

20

40顔認知⼀致性
代と成男の 50 代が有意に多く、成男の 40 代
-2.03 *

3.25%

155 x 2 (9)=20.17 , p <.05 Cramer's V=.21
38.75%
245 x 2 (9)=21.06 , p <.05 Cramer's V=.17
61.25%
400
210 x 2 (9)=18.58 , p <.05 Cramer's V=.17
110.53%

2.78 **

2.37 *

-1.35

-.46

-.60

-1.30

1.98 *

40

28

16

16

19

49

190 x 2 (9)=15.78 , .05<p <.10 Cramer's V=.17
47.50%
400

35-.01 ns

8.77%

1-2.67 **

22

5.51%

6

2.55 *

3.00%

%

7.00%

調整済み残差-1.52-3.54 **

29

9

合計12

n

18

6

4.50%

1.50%

⼀致 2

1.40

n

2

-1.20

2.50%

4.75%

1.25%

2.81 **-2.12 * 2.98 **.04
.87
42 14

27

48

19

17

11

10

**
-2.97
-1.06

29 6

4.50%

*
-2.03
-.96

259

3.00%

-.61 .43

5.75%

.25%

13

24

3.26%

1.50%

**
**
2.41 * 2.78-2.46 * -3.20-3.83 **

45 12

24

42

2

9

14

1

2712

6.00%

.45**
4.79

理⾃⼀致性

%

20

1

5.00%

.25%

4.25%

2.50%

2.75%

17 1

.25%

4.25%

10

30

2.50%

7.50%

1

.25%

0

.00%

2.25%

.25%

68
19

17 8

1

.25%
1

-.01
17

5

1.25%

4.25%

1.40-.99
18

6

40

12

10.00%

3.00%

1

0

2.00%

3.50%

4.25%

**
15 2.99 1-2.32 4*

.00%

.25%

（x (9)=20.17, p<.05）。残差分析の結果、幼男の-2.27 *

28

11

-.26

調整済み残差

3

10

2.50%
不⼀致

2.36 *-2.45 *

ns
22 .62n 5.50% 13 2.50%

2.75%

.75%

.84

3.37 **-2.04 *

-2.47 *

1.75 † %

14

48

29

9

12

.59

-1.05

**
10 1.72 9-2.02 5†

-1.38

.62
15

2.25%
37

1.25%
12

3.75%8*1.18.06
3.25% -2.499.25%

-.65
3.00%

-1.08
2.00%

-1.52

-3.54 **

1.62

.08

-1.36

3.75% 12 3.75%

28.25%

15-.88-3.01 **

1.00%
10

2.89 **

.50

7.00%
19

1.50%

-.88
28

6 .25

調整済み残差42

1.76 †

27

19

3.40 **

6

25

45

1.40

**
2.757.00%-2.12 * 2.50%-3.80 **

24

.87

2

12

-2.12 *

5.65 **
4.75%

-.37
1.25%

.04

-1.06

68

18

幼女の 30 代と成男の 40 代が有意に少ないこと

顔認知⼀致性：計測された顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

合計

n

14

⼀致

n

6

%

1.50%

理⾃⼀致性：理想の顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

調整済み残差不⼀致

2.75 **

.75%

3.01%

2.76%

25.31%

-.68

.00%

-1.62

-2.46 *

1.04

2

9

55

7

298

.50%

2.26%

13.78%

1.75%

74.69%

-1.53

-.12

2.96 **-2.17 *

-4.18 **

6.29 **

-1.51

45

24

2

12

67

18

1

6

44

1

155

.25%

1.50%

11.00%.25%

38.75%

2.55 *-.01

らかになった。

25

400

1.75%

8.25%
12

-.96

19

6

25

17

10

1

10

5.00%

4.50%

1.50%

.50%

5.00%

4.25%

2.50%

.25%

2.50%

-2.27 *

-1.20

.25%

.25
-.01 ns
Cramer's V=.30-2.67 **

23

1

6

24

17

5.75%

.25%

1.50%

6.00%

4.25%

-.61

2.41 *-2.46 *

-3.83 **

4.79 **

45

24

2

12

68

30

9

1

8

40

12

210

7.50%

2.25%

.25%

2.00%

10.00%

3.00%

52.50%

.08

-1.36

18

1.62

-3.01 **

2.89 **<.05 Cramer's V=.19

245 x 2 (9)=50.54 , p <.01 Cramer's V=.26

61.25%
400

2(9)=28.64 ,<.01 Cramer's V=.21

.50

28

11

3

10

22

10

9

5

15

15

15

1

4

28

6

7.00%

2.75%

.75%

2.50%

5.50%

2.50%

2.25%

1.25%

3.75%

3.75%

3.75%

.25%

1.00%

7.00%

1.50%

190 x 2 (9)=50.10 , p <.01 Cramer's V=.30

成男の 30 代が有意に少ないことが明らかになっ.84

3.37 **-2.04 *

-2.47 *

1.75 †

1.18-2.49 *

.06

-.65

-1.08

-.64

2.75 **-2.12 *

-3.80 **

5.65 **

-.37

14

48

29

9

12

42

27

19

6

25

45

24

2

12

68

18

47.50%

た。「顔形態と自認顔」の一致性における不一致+p<.10 *p<.05 **p<.01400

群において、自認顔形態と年代の違いが見られた

結果、幼男の 30 代と成女 40 代、成男の 50 代
理⾃⼀致性：理想の顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性(9)=17.38 ,30 代と幼女の 20 代、成男の 50 代が有意に多く、

-1.38

8

顔認知⼀致性：計測された顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

2

1.40

2.00%

n

<.01 Cramer's V=.27（x2(9)=22.18, p<.01）。残差分析の結果、幼男のxp%

調整済み残差(9)=62.87 ,

399

3.00%

n

いが見られた（x2(9)=21.06, p<.05）。残差分析の2

お い て、 自 認 顔 形 態 と 年 代 の 違 い が 見 ら れ た

4.50%

27

<.01 Cramer's V=.27「顔形態と自認顔」の一致性における一致群に

1.17
190-1.39
x 2 (9)=50.10 , p <.0120(9)=22.18 ,自認顔と年代による顔認知の一致性（表12）xp210 x 2 (9)=28.64 , p <.01 Cramer's V=.21733
152.50%

400

χ222.41 *

2042

性における不一致群において、顔形態と年代の違
合計

101

5.01%

2

-1.05

合計

34

12

.59

11

8.52%

6

-2.45 *

50

12

意に多く、成男の 30 代が有意に少ないことが明
x
p

20

9

2.36 *

40

3

5.01%

18

-.26

30

0

245 x 2 (9)=50.54 , p <.01 Cramer's V=.26

29

2.24 *

20

4

1.57

61.25%

20

5が明らかになった。
「理想の顔と自認顔」の一致
理メ⼀致性

50

11

1.25%
2.76%
1.00%
155
x 2 (9)=17.38 , p <.05 Cramer's V=.1948

理メ⼀致性：理想の顔形態と⾃認しているメイク顔形態の⼀致性

40xp
幼男の 30 代と成女の 40 代、成男の50 代が有5399

5 47.50% 18

30 代と幼女の 40 代、成男の 50 代が有意に多く、
-.64
3.00%

成男
られた（x2(9)=15.78,
p<.05）。残差分析の結果、成⼥ , p <.01 Cramer's V=.27
298 x 2 (9)=62.87

20 74.69% 30.25%-.44 38.75% -.77に お い て、 顔 形 態 と 年 代 の 違 い が 見 ら れ た
.50%

χ2

ける不一致群において、顔形態と年代の違いが見

101 x 2 (9)=22.18 , p <.01 Cramer's V=.27「理想の顔と自認顔」の一致性における一致群

2.24 *
7.00%

合計

25.31%

2.41 *

20

5.01%

29

8

-1.63

5

-2.97 **

2.00%

.13

1.25%

48

%

2.35 *

13

2.98 **

n

50

3.26%

14

2.75 **

40

22np<.10 *p<.05 **p<.01

30

0

5.51%

%

n

20

4

35

合計

合計

50

11

8.77%

n

調整済み残差

40

5

8

⼀致

不⼀致

30

1

2.01%

11

調整済み残差

20

6

5

2.75%

理メ⼀致性

50

5

1.25%

1

調整済み残差

40

7

19

.25%

不⼀致

30

4

4.76%

%

399

成男

20

4

2.81 **.62 ns

成⼥

50

10

32

n

調整済み残差幼⼥

40

幼男 。残差分析の結果、成女の幼⼥（x2⾃認顔(9)=24.06, p<.01）

⼀致

理⾃⼀致性

298 x 2 (9)=24.06 , p <.01 Cramer's V = .16
74.69%と成男の 40 代が有意に少ないことが明らかにな

群 に お い て、 顔 形 態 と 年 代 の 違 い が 見 ら れ た

2.87 **

n25.31%

理メ⼀致性：理想の顔形態と⾃認しているメイク顔形態の⼀致性

8.02%

合計

2

った。「理想の顔と自認メイク顔」の一致性におた。
「顔形態と自認顔」の一致性における不一致
表 12 ⾃認顔と年代による顔認知の⼀致性の違い

幼男

年代

49

10

6.32%

11 47.50%

χ101 x 2 (9)=22.18 , p <.01 Cramer's V = .27

2.22 *

10.00%

12 代が有意に少ないことが明らかになっ
⾃認顔と年代による顔認知の⼀致性の違い
成男の表30

⾃認顔

23
5.75%

40

合計

2.28 *

10
2.50%

3.25 **-1.0016

理⾃⼀致性：理想の顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性-2.27 *

7
1.75%

2

2.78 **

5.25%

-.54

8

11

14.74%
5.26% 110.53%
4.74%

8

.35
2.00%

-2.70 **

400

3.00%
-.60

16

†

26

2.00%

20

*

†

399

49

-2.51 *

4

1.00%

-1.89 V = .16
298-1.86
x 2 (9)=24.06 2.22
, p <.01 Cramer's

48

2.22 *

15
11

37
9.27%

-3.89 **

19

5.79%
7.89%

7
1.75%

9.27% 21 74.69%-1.70 †

35

2012

10

-1.16 †

理メ⼀致性：理想の顔形態と⾃認しているメイク顔形態の⼀致性

顔認知⼀致性：計測された顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

.93
8

12

11 4.00%

3.50%
.88

+p<.10 *p<.05 **p<.01

8

9

13
3.26%
16

2.00%

9

16

4.01%

1.16

3.00%

3.25%

24

6.02%

16

2.30 * 8

8

29

7.27%

.52

**
-3.89
12

19

6

1.50%

25.31%

28

1.16
13
16

1.57 χ2

40

2 .52
16

-.77

101 x 2 (9)=22.18 , p <.01 Cramer's V = .27

11

1.75%
35

10.00%
5.26% 10.53%
6.32%
3.16% 6.32%4.21%

2.16 * 35

12

n

12
9

17

1.44
37

3.26%
32

2.00%

28

2

11

2.75%

3.50%

-1.86 †

.50%

1.07

20

11
5.00%

.23

40

-.44
7

20

5.01%

1.7213†143.50%3.25 **

31

29

7.27%

-2.46 *

16

14 .35

-.78

27

.75%

6.77%

4.01%
16

.50%

11

-1.37

-.22

2.65 **-.66-2.70 **

14

12

6 3.00%-1.62*-1.88 † 3.00%-.25 3.50% -2.13
2.00%

-.44

1.80

-.73

8

24

40

4.74%
6.32%

-1.16 †

.00%

2.26%

-.68

29-.81

1410

2.00%

9

1.00%

7.27% 17 6.02%

5.26%
7.37%

n

2.41 *

2.76%

-.83

18

2.76%

1.04

1.04

2.00 *

20

3.01%-2.46 *

3.01%

13

3.26%

15

8

.75%

-1.62

1.57

.22 13

2821

.00%

-.68

2.76%

27

28
3.25%

-1.01

1.00%

-.77

24
-.21

3.25%

2.76%

1.25%

2.00%

35

1.25%

.25%

3
6.00%

-.20

11

11

2.00%

5.75%

12

50-.44 合計

1.00%

29

3

12

4.75%13

32

0

40
.31

194.25% 23

-.74

4

3

1.75%

19
1.03

11

-1.6330

2.22 * 4 -1.89 †

.37

50

5

1.25% 成男 1.50%-1.867†

17 .05

40

1

6

0

1.44
9

2.05 *

30.13 2012 -.44

8

20

4

1.50%
31

2.25%

50

50

.1520

21

40

11

6.77%

1.75%

成男

30

40
2.35 *

5.01%
28

35

5

成⼥
20

5

29

12

4.75%

6

1.00%
成⼥

7

7.27%
29

3.00%

12

1

4

7.89%
% 4.21%
3.16%10.53%9.47%

n

不⼀致
2.75%

合計

-.9020**-1.33 3.25% 3.03
3.00%

14
2.50%

n

.31

13

.50%

-2.13 *10%

調整済み残差

11

32

2

n

調整済み残差1.46

1.72 †

.50%

%

3.25%

合計17

27

2

16

調整済み残差

1.75%

-1.33

n

%
調整済み残差

-.66

1.50%

3.26%

-1.63

4

2.51%
6

13

1.25%

18
.15

合計

2.35 *

4.51%

29

不⼀致

1.00%

13
1.46

⼀致

不⼀致

3.26%

12

理メ⼀致性

5

10
-1.20

合計

4.01%
40 2.87 **50

7

%

2.51%

n

不⼀致

.50%
幼⼥
30-.184%
調整済み残差1020

調整済み残差

幼⼥

16

n

合計

理⾃⼀致性

2

n

顔認知⼀致性幼男

顔形態

顔形態と年代による顔認知の⼀致性の違い

理メ⼀致性：理想の顔形態と⾃認しているメイク顔形態の⼀致性が有意に多く、成女の 30 代が有意に少ないこと

5（x2(9)= 62.87, p<.01）。残差分析の結果、幼男のが明らかになった。

20 代 30 代と幼女の 30 代、成女の 50 代と成男

「理想の顔と自認メイク顔」の一致性におけるの 40 代が有意に多く、幼男の 40 代 50 代、幼一致群において、顔形態と年代の違いが見られた

女の 40 代、成男の 20 代 30 代が有意に少ない

2（x (9)=18.58, p<.05）。残差分析の結果、幼男のことが明らかになった。

30 代と成男の 50 代が有意に多く、幼女の 30 代

「理想の顔と自認顔」の一致性における一致群― 51 ―

+p<.10 *p<.05 **p<.01

顔認知⼀致性：計測された顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

理⾃⼀致性：理想の顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

理メ⼀致性：理想の顔形態と⾃認しているメイク顔形態の⼀致性

女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連　女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連﻿

表 12 ⾃認顔と年代による顔認知の⼀致性の違い
表 12

幼男

⾃認顔
年代
⼀致

顔認知⼀致性

幼⼥

成⼥

成男

20

30

40

50

20

30

40

50

20

30

40

50

20

30

40

50

n

2

16

10

4

4

7

5

6

1

5

11

4

0

3

12

11

%

.50%

4.01%

2.51%

1.00%

1.00%

1.75%

1.25%

1.50%

.25%

1.25%

2.76%

1.00%

.00%

.75%

3.01%

2.76%

-.90

-1.94 †

.13

-1.63

.31

-.44

-.77

1.57

-.68

-1.62

-2.46 *

1.04

2.41 *

調整済み残差不⼀致

⾃認顔と年代による顔認知の⼀致性の違い-.18

2.87 **

2.35 *

n

12

32

19

5

8

35

22

13

5

20

34

20

2

9

55

7

%

3.01%

8.02%

4.76%

1.25%

2.01%

8.77%

5.51%

3.26%

1.25%

5.01%

8.52%

5.01%

.50%

2.26%

13.78%

1.75%

2.81 **

2.98 **-2.97 **

-2.03 *

.43

2.78 **-3.20 **

.45

-.99

-1.53

-.12

2.96 **-2.17 *

-4.18 **

6.29 **

-1.51

合計

n

14

48

29

9

12

42

27

19

6

25

45

24

2

12

67

18

⼀致

n

1

11

17

1

0

14

17

0

1

7

33

1

1

6

44

1

%

.25%

2.75%

4.25%

.25%

.00%

3.50%

4.25%

.00%

.25%

1.75%

8.25%

.25%

.25%

1.50%

11.00%.25%-2.02 †

.62-.88

-2.32 *

-.88

.25

-1.39

1.17

.25

-.01 ns-2.67 **

2.55 *-.01

調整済み残差理⾃⼀致性.62 ns

調整済み残差不⼀致

1.72 **

2.99 **

n

13

37

12

8

12

28

10

19

5

18

12

23

1

6

24

17

%

3.25%

9.25%

3.00%

2.00%

3.00%

7.00%

2.50%

4.75%

1.25%

4.50%

3.00%

5.75%

.25%

1.50%

6.00%

4.25%

1.76 †

3.40 **-1.52-3.54 **

1.40

.87

-2.12 *

.04

-1.06

-.96

-.61

2.41 *-2.46 *

-3.83 **

4.79 **

合計

n

14

48

29

9

12

42

27

19

6

25

45

24

2

12

68

⼀致

n

6

20

18

6

2

20

17

10

1

10

30

9

1

8

40

12

%

1.50%

5.00%

4.50%

1.50%

.50%

5.00%

4.25%

2.50%

.25%

2.50%

7.50%

2.25%

.25%

2.00%

10.00%

3.00%-2.27 *

-1.20

.08

-1.36

調整済み残差理メ⼀致性

調整済み残差不⼀致

2.75 **-.26

2.36 *-2.45 *

.59

-1.05

-1.38

1.62

-3.01 **

25.31%
298 x 2 (9)=62.87 , p <.01 Cramer's V=.27
74.69%
399
155 x 2 (9)=17.38 , p <.05 Cramer's V=.19
38.75%
245 x 2 (9)=50.54 , p <.01 Cramer's V=.26
61.25%

18

2.89 **

400
210 x 2 (9)=28.64 , p <.01 Cramer's V=.21
52.50%

.50

8

28

11

3

10

22

10

9

5

15

15

15

1

4

28

6

%

2.00%

7.00%

2.75%

.75%

2.50%

5.50%

2.50%

2.25%

1.25%

3.75%

3.75%

3.75%

.25%

1.00%

7.00%

1.50%

n

χ2

101 x 2 (9)=22.18 , p <.01 Cramer's V=.27

1.40

n

調整済み残差合計

2.24 *

合計.84

3.37 **-2.04 *

-2.47 *

1.75 †

1.18-2.49 *

.06

-.65

-1.08

-.64

2.75 **-2.12 *

-3.80 **

5.65 **

-.37

14

48

29

9

12

42

27

19

6

25

45

24

2

12

68

18

190 x 2 (9)=50.10 , p <.01 Cramer's V=.30
47.50%
400+p<.10 *p<.05 **p<.01

顔認知⼀致性：計測された顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

理⾃⼀致性：理想の顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

理メ⼀致性：理想の顔形態と⾃認しているメイク顔形態の⼀致性

5
表 13 表⾃認したメイク顔と年代による顔認知の⼀致性の違い
13 ⾃認したメイク顔と年代による顔認知の⼀致性の違い
幼男

メイク顔
年代
⼀致

%
調整済み残差

不⼀致

成⼥

成男

30

40

50

20

30

40

50

20

30

40

50

20

30

40

50

0

16

15

1

4

5

10

2

0

4

14

2

1

2

19

2

.00%

4.31%

4.04%

.27%

1.08%

1.35%

2.70%

.54%

.00%

1.08%

3.77%

.54%

.27%

.54%

5.12%

.54%

-1.82 †

-1.09

-.47

-1.29

.46

-1.17

-.88

1.05

.54

-.25

-2.46 *

2.23 *.24n

顔認知⼀致性

幼⼥

20

-1.61

3.42 **

3.25 **

n

4

27

32

2

1

23

44

6

2

21

45

5

1

14

47

%

1.08%

7.28%

8.63%

.54%

.27%

6.20%

11.86%

1.62%

.54%

5.66%

12.13%

1.35%

.27%

3.77%

12.67%

2.10 *-2.29 *

-.72

-.94

.01

-.38 *

1.59

-.11

-.49

.07

.99

-.70

-1.63

調整済み残差1.77 †

n
n

1

10

18

0

0

10

19

0

1

9

28

0

0

7

35

1

%

.27%

2.69%

4.84%

.00%

.00%

2.69%

5.11%

.00%

.27%

2.42%

7.53%

.00%

.00%

1.88%

9.41%

.27%

-.01

-2.00

.10

-1.30

-1.70

-.20

-.40

-2.20

.40

-.10

1.70

-2.10

-1.10

.50

2.80

.40

不⼀致

43

47

3

5

28

54

8

2

25

59

7

2

16

66

3

33

29

3

5

18

35

8

1

16

31

7

2

9

32

1

%

.81%

8.87%

7.80%

.81%

1.34%

4.84%

9.41%

2.15%

.27%

4.30%

8.33%

1.88%

.54%

2.42%

8.60%

.27%

-.14

3.33 **-2.33 *

-1.34

1.29

-1.09

-.28

1.39

-1.16

-.64

.32

1.42

-.06

-1.91 †

2.70 **

4

43

47

3

5

28

54

8

2

25

59

7

2

16

67

n

⼀致

n

1

14

34

1

1

13

35

0

1

9

40

0

1

10

48

2

%

.27%

3.76%

9.14%

.27%

.27%

3.49%

9.41%

.00%

.27%

2.42%

10.75%

.00%

.27%

2.69%

12.90%

.54%

-1.30

-3.40

2.40

-.80

-1.70

-1.10

1.30

-3.30

-.20

-2.10

1.90

-3.00

-.20

.50

2.80

1.20

調整済み残差

不⼀致

3

29

13

2

4

15

19

8

1

16

19

7

1

6

19

0

%

.81%

7.80%

3.49%

.54%

1.08%

4.03%

5.11%

2.15%

.27%

4.30%

5.11%

1.88%

.27%

1.61%

5.11%

.00%

-1.08

-.55

.15

1.44

-.42

-2.00 *

3.36 **-1.91 †

2

25

59

7

2

16

67

2

.29

3.47 **-2.55 *

-1.66 †

1.10

-1.33

-.31

1.80 †

4

43

47

3

5

28

54

8

n

139 x 2 (9)=8.83 , n.s.

Cramer's V=0.15

233 x 2 (9)=20.41 , p <.05 Cramer's V=.17
62.63%

2n

調整済み残差合計

371
37.37%

-1.58

合計
理メ⼀致性

274 x 2 (9)=16.67 , .05<p <.10 Cramer's V=.14
73.85%

2n

調整済み残差26.15%-2.00 *

合計

調整済み残差4

χ2

97 x 2 (9)=24.50 , p <.01 Cramer's V=.29

0.00%

2.66 **

⼀致
理⾃⼀致性

合計

372
210 x 2 (9)=6.23 , n.s.

Cramer's V=.10

56.45%
162 x 2 (9)=25.73 , p <.01 Cramer's V=.23
43.55%
372+p<.10 *p<.05 **p<.01

顔認知⼀致性：計測された顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

理⾃⼀致性：理想の顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

理メ⼀致性：理想の顔形態と⾃認しているメイク顔形態の⼀致性の顔と自認メイク顔」の一致性における不一致群

において、自認顔形態と年代の違いが見られた
2において、自認顔形態と年代の違いが見られた（x (9)=17.38, p<.05）。残差分析の結果、幼男の
表 14 顔形態と年代による⾃⼰受容の違い（x2(9)=50.10, p<.05）。残差分析の結果、幼男の30 代と幼女の 30 代、成男の 40 代が有意に多

幼男
幼⼥
成⼥
顔形態
いことが、幼女の40 代と成男の30 代が有意に
年代

20

30

40

50 全世代20

30

40

50 全世代20

30

40

少ないことが明らかになった。
「理想の顔と自認
⾝体的⾃⼰3.13 3.11 2.85 2.76
2.96 3.13 2.94
3.13 2.88
3.02 3.08 2.97 3.03 2.75
M

.73

.82 .69 .67.71 .50 .54 .51

n2形 態 と 年 代 の 違 い が 見 ら れ た（x (9)=50.54,
精神的⾃⼰

M

3.18 3.27 3.35 3.53

SD

1.01

3.33

.97 .55 .67

3.18 3.51 3.79 3.17

3.41

.82 .50 .67 .59

3.28 3.36 3.50 3.45

n

50 代、成男の 40 代が有意に多く、幼男の 50 代
M

3.21 2.89 3.21 3.02

SD

1.18 1.08

3.08.62 .68

3.09 3.35 3.56 3.23

3.31

.82 .51 .75 .50

3.17 2.99 3.20 3.17

役割的⾃⼰

M

12

17

21

16

66

3.39 3.37 3.37 3.38

3.38

29

16

11

16

72

3.11 3.58 3.58 3.21

3.37

ないことが明らかになった。
1.07 1.07 .74 .71.97 .76 .63 .80

28

32

40

M

3.00 3.09 3.17 3.09

3.09

3.05 3.16 3.05 2.97

3.06

（表
31 35 13）
28 49

17

21

16

66

29

16

11

16

72

28

32

40

n.s.

n.s.

n.s.

n.s.

143

400
3.15 F (3,384)=1.41 n.s. F (3,384)=2.00 n.s. F (9,384)=1.15 n.s.

「顔形態と自認顔」の一致性における一致群に
3.07

35 28 49143
400
おいて、自認メイク顔と年代の違いが見られた

31

3.22 3.00
2 3.37 3.38

3.24

3.34 F (3,384)=.65

n.s.

F (3,384)=.71

n.s.

F (9,384)=.72

n.s.

（x (9)=24.50, p<.01）。残差分析の結果、幼男の1.02 1.03 .86 .71

28 49
143
400
3035代と幼女の20 代、成男の 40 代が有意に多く、

119
3.02

31

2.94 2.66 3.00 3.17

2.94

3.03 F (3,384)=.41

143

400

n.s.

F (3,384)=.48

n.s.

F (9,384)=.46

n.s.

成男の 30 代が有意に少ないことが明らかになっ1.02 1.11 .92 .76

SD

12

交互作⽤

n.s.

.85 .82 .86 .64
3.38

一致群において、自認顔形態と年代の違いが見ら
1.17 1.27 .95 1.04
1.09 .81 .85 .78.95 1.11 .83 .85

年代

n.s.

3.31
3.36 F (3,384)=.41
F (3,384)=1.89
F (9,384)=1.40
自認したメイク顔と年代による顔認知の一致性

3.27 2.69 3.08 3.24

3.33 3.33 3.53 3.32

3.00 2.84 3.15 3.08

顔形態

31

119

119

n

全体的⾃⼰

合計

3.42 3.01 3.39 3.42

3.13

19

12 17 21 16
66
29 16 11 1672
28 32 40 19「理想の顔と自認メイク顔」の一致性における50 全世代.85 .81 .83 .58.98 1.00 .81 .90

SD40

3035代が有意に少ないことが明らかになった。
28 49
143
400

119
3.40

.68 .80 .78 .89と幼女の 40 代、成男の 20 代 30 代が有意に少n30

幼 男 40 代2.98502.98
代、
幼 女 のF (3,384)=1.78
40 代、 成男 の 20 代
F (3,384)=.10
F (9,384)=.45

3.06 2.88 3.03 2.96
.82 .81 .86 .61.76 .81 .66 .71

p<.01）。残差分析の結果、幼男の12 17 21 16
66
29 16 11 30
16 代と成女の72
28 32 40 19
社会的⾃⼰

2.96

20

.71 .78 .84 .73

顔」の一致性における不一致群において、自認顔12 17 21 16
66
29 16 11 1672
28 32 40 19
SD

成男
主効果
30 代と成女の50 代、成男
50 代が有意に多く、50 全世代

19

119

31

12 代と幼女の17 21 1666 30
29 代、成男の16 11 16
72 50
28 代が
32 40 19
男の 20 代 30

119

31

35

28

49

れた（x2(9)=28.64,
た。「顔形態と自認顔」の一致性における不一致
p<.01）。残差分析の結果、幼3.181 3.1 3.2 3.2 3.168 3.112 3.3 3.4 3.1 3.233 3.172 3.1 3.3 3.2 3.177 3.181 2.8 3.2 3.2
3.11 3.173
n

顔形態 計

M
n

35 28 49143
400
群において、自認メイク顔と年代の違いが見られ有意に多く、幼男 40 代と幼女 40 代、成男の 40

た（x2(9)=16.67, .05<p<.10）。残差分析の結果、代が有意に少ないことが明らかになった。
「理想

幼男の 30 代と成男の 40 代が有意に多く、幼男― 52 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

t 検定を行った（表 17- 表 19）。

の 40 代と成男の 50 代が有意に少ないことが明顔形態と自認顔の一致性による自己受容の違い

らかになった。
「理想の顔と自認顔」の一致性における一致群を検討した結果（表 17）、顔形態と自認顔の一致において、自認メイク顔と年代の違いが見られな性による自己受容の違いは示されなかった。

2

かった（x (9)=8.83, n.s.）。「理想の顔と自認顔」

理想顔と自認顔の一致性による自己受容の違いの一致性における不一致群において、メイク顔とを検討した結果（表 18）、理想顔と自認顔が一致

2

年代の違いが見られた（x (9)=20.41, p<.05）。残している群は、一致していない群に比べて「身体差分析の結果、幼男の 30 代と成男の 40 代が有的自己」「精神的自己」「社会的自己」「役割的自己」

意に多く、幼男の 40 代が有意に少ないことが明「全体的自己」の全ての自己受容が高いことが明らかになった。

らかになった。

「理想の顔と自認メイク顔」の一致性における理想顔と自認メイク顔の一致性による自己受容一致群において、メイク顔と年代の違いが見られの違いを検討した結果（表 19）、理想顔と自認メなかった（x2(9)=6.23, n.s.）。「理想の顔と自認メ

イク顔が一致している群は、一致していない群にイク顔」の一致性における不一致群において、自比べて「身体的自己」「精神的自己」「社会的自己」

2

認メイク顔と年代の違いが見られた（x (9)=25.73,「役割的自己」「全体的自己」の全ての自己受容がp<.01）。残差分析の結果、幼男の 30 代と成男

高いことが明らかになった。

40 代が有意に多く、幼男 40 代、成男の 30 代が有意に少ないことが明らかになった。

3-4 顔認知の有り方に基づくクラスタ分析
以下の 3 指標について、一致している場合には 2、不一致の場合は 1 と得点化した。

3-3 自己受容3-3-1①顔形態と自認顔の一致

顔形態・自認顔・自認メイク顔による自己受容の違い一致

顔形態・自認顔・自認メイク顔、②理想顔と自認顔の③理想顔と自認メイク顔の一致

年代により、自己受容に影響があるのかを検討す

この 3 つの得点を用いて、回答者を分類する

るため、沢崎（1993） と同様の因子構造を採用

クラスタ分析（ウォード法）を行い、3 つのクラ

し 5 つの尺度得点、α係数を算出し（「身体的自己 ;スタを抽出した（表 20）。その結果、第 1 クラ

α =.80」「精神的自己 ; α =.93」「社会的自己 ; α

スタは、顔形態と自認顔の一致性がやや低く、理=.86」「 役 割 的 自 己 ; α =.83」「 全 体 的 自 己 ; α

想顔と自認顔、理想顔と自認メイク顔の一致性が=.70」）、2 要因の分散分析を行った（表 14- 表

低いことが明らかになったことから「全般的不一

16）。

致群」と命名された。第 2 クラスタは、顔形態

顔形態と年代による自己受容の違いを検討したと自認顔の一致性が低く、理想顔と自認顔、理想

結果（表 14）、5 つ全ての尺度において、顔形態

顔と自認メイク顔の一致性が高いことが明らかにと年代の交互作用はみられず、顔形態、年代によなったことから「自己満足群」と命名された。第

る主効果も見られなかった。

3 クラスタは、顔形態と自認顔の一致性が最も高

自認顔と年代による自己受容の違いを検討した

く、理想顔と自認顔がやや低く、理想顔と自認メ

結果（表 15）、5 つの全尺度において顔形態と年イク顔の一致性が高いことが明らかになったこと

代の交互作用は見られなかったが、全尺度においから「認識調整群」と命名された。

て顔形態による主効果が見られ。なお、下位検定

クラスタによる自己受容の違いの結果は表 15 に示している。

クラスタの違いによる自己受容の影響を検討す

自認メイク顔と年代による自己受容の違いを検るため、分散分析を行った（表 21）。その結果、討した結果（表 16）、5 つの全尺度において顔形

全体的自己を除くすべての自己受容でクラスタに態と年代の交互作用は見られなかったが、「精神よる違いが見られた（「身体的自己 ; F（2,396）

的自己」と「役割的自己」において顔形態による=5.04, p<.01」「精神的自己 ; F（2,396）=6.76,

主効果が見られた。

p<.001」「社会的自己 ; F（2,396）=5.32, p<.01」

3-3-2

顔認知の一致性による自己受容の違い「役割的自己 ; F（2,396）=4.41, p<.01」）。下位

顔認知の一致性による自己受容の違いについて、検定の結果、身体的自己は、第 2 クラスタ「自― 53 ―

+p<.10 *p<.05 **p<.01

顔認知⼀致性：計測された顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

理⾃⼀致性：理想の顔形態と⾃認している顔形態の⼀致性

理メ⼀致性：理想の顔形態と⾃認しているメイク顔形態の⼀致性

女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連　女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連﻿

表 14 顔形態と年代による⾃⼰受容の違い
表 14 顔形態と年代による自己受容の違い

幼男

顔形態
年代

20

⾝体的⾃⼰

M
SD

顔形態 計

.73

.82 .69 .67

12

17

SD

1.01

.97 .55 .67
16

66

3.21 2.89 3.21 3.02

3.08

SD

1.18 1.08.62 .68
66

M

3.39 3.37 3.37 3.38

3.38

SD

1.07 1.07.74 .7116

66

3.00 3.09 3.17 3.09

3.09

SD

1.17 1.27

n

12
3.181

n

12

17

21

.95 1.04
21

3.13 2.94 3.13 2.88

20

3.02

29

16

11

16

72
3.41

16

11

16

72
3.31

16

11

3.08 2.97 3.03 2.75

72

3.11 3.58 3.58 3.21

3.37

16

11

28

16

72
3.06

3.06 2.88 3.03 2.96

19

119
3.13

32

40

119

3.33 3.33 3.53 3.32

3.38

32

40

19

119

3.00 2.84 3.15 3.08

3.02

49

143

400

3.42 3.01 3.39 3.42

31

3.31

3.36 F (3,384)=.41

31

35

28

32

143

400
3.15 F (3,384)=1.41 n.s. F (3,384)=2.00 n.s. F (9,384)=1.15 n.s.

49

143

400

3.22 3.00 3.37 3.38

31

35

28

3.24

3.34 F (3,384)=.65

n.s.

F (3,384)=.71

n.s.

F (9,384)=.72

n.s.

49

143

400

2.94 2.66 3.00 3.17

31

35

28

2.94

3.03 F (3,384)=.41

n.s.

F (3,384)=.48

n.s.

F (9,384)=.46

n.s.

1.02 1.11 .92 .76

1940

F (3,384)=1.89 n.s. F (9,384)=1.40 n.s.

3.07

400

28

n.s.

119

19

31

119

35

31

28

35

28

49

表 15 ⾃認顔と年代による⾃⼰受容の違い
幼男

⾃認顔形態
年代

20

⾝体的⾃⼰
⾃認顔形態
年代
⾝体的⾃⼰
精神的⾃⼰

精神的⾃⼰
社会的⾃⼰

社会的⾃⼰
役割的⾃⼰

役割的⾃⼰
全体的⾃⼰

全体的⾃⼰
⾃認顔

計

**p <.01, ***p <.001

⾃認顔

計

30

40

50 全世代20

成⼥
成男
表幼⼥15表⾃認顔と年代による⾃⼰受容の違い
15 自認顔と年代による自己受容の違い

30

40

50 全世代20

30

40

50 全世代20

30

40

50 全世代 合計

主効果
顔形態

年代

2.85 2.43 2.69 1.81
2.44 3.09 3.02 3.06 3.07
3.06 3.32 3.09 3.07 2.90 3.10 2.75 2.97 2.90 2.79
2.85
2.86 F (3,384)=5.81 *** F (3,384)=1.56 n.s.
幼男
幼⼥
成⼥
成男
主効果
成⼥＞幼男
SD
.44 .57 .58 .09.78 .75 .69 .56.77 .66 .77 .61.58 .90 .94 .67
20 30 40 50 全世代
20 30 40 50 全世代
20 30 40 50 全世代
20 30 40 50 全世代 合計
顔形態
年代
幼⼥＞幼男
n
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 1870
400
M
2.85 2.43 2.69 1.81
2.44 3.09 3.02 3.06 3.07
3.06 3.32 3.09 3.07 2.90 3.10 2.75 2.97 2.90 2.79
2.85
2.86 F (3,384)=5.81 *** F (3,384)=1.56 n.s.
M
2.98 2.80 3.14 1.68
2.65 3.26 3.24 3.49 3.40
3.35 3.58 3.41 3.54 3.39 3.48 2.93 3.30 3.40 3.65
3.32
3.20 F (3,384)=7.58*** F (3,384)=1.79 n.s.
成⼥＞幼男
SD
.44 .57 .58 .09.78 .75 .69 .56.77 .66 .77 .61.58 .90 .94 .67
成⼥＞幼男
幼⼥＞幼男
SD
.91 .91 .57 .45.78 .80 .77 .51.82 .77 .69 .58.85 .80 .67 .61
幼⼥＞幼男
n
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 18
70
400
n
成男＞幼男
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 1870
400
M
2.98 2.80 3.14 1.68
2.65 3.26 3.24 3.49 3.40
3.35 3.58 3.41 3.54 3.39 3.48 2.93 3.30 3.40 3.65
3.32
3.20 F (3,384)=7.58 *** F (3,384)=1.79 n.s.
M
2.73 2.39 2.60 2.81
2.63 3.20 3.03 3.29 3.34
3.21 3.44 3.02 3.36 3.19 3.25 3.00 2.90 3.00 3.15
3.01
3.03 F (3,384)=4.58** F (3,384)=1.90 n.s.
成⼥＞幼男
幼⼥＞幼男
SD
.91 .91 .57 .45.78 .80 .77 .51.82 .77 .69 .58.85 .80 .67 .61
SD成⼥＞幼男.57 .72 .76 .62.83 .81 .75 .89.89 .84 .76 .62.81 .92 .74 .74
n
成男＞幼男
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 18
70
400
n
幼⼥＞幼男
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 1870
400
M
2.73 2.39 2.60 2.81
2.63 3.20 3.03 3.29 3.34
3.21 3.44 3.02 3.36 3.19 3.25 3.00 2.90 3.00 3.15
3.01
3.03 F (3,384)=4.58 ** F (3,384)=1.90 n.s.
M
2.71 2.78 3.17 1.33
2.50 3.31 3.18 3.48 3.42
3.35 3.44 3.70 3.60 3.38 3.53 3.07 3.12 3.22 3.37
3.20
3.14 F (3,384)=9.03*** F (3,384)=2.01 n.s.
SD成⼥＞幼男
.57 .72 .76 .62.83 .81 .75 .89.89 .84 .76 .62.81 .92 .74 .74
SD成⼥＞幼男.96 .99 .35 .47.92 .89 .73 .51
1.06 1.02 .81 .69
1.04 1.03 .84 .87
n
幼⼥＞幼男
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 18
70
400
n
幼⼥＞幼男
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 1870
400
M
2.71 2.78 3.17 1.33
2.50 3.31 3.18 3.48 3.42
3.35 3.44 3.70 3.60 3.38 3.53 3.07 3.12 3.22 3.37
3.20
3.14 F (3,384)=9.03 *** F (3,384)=2.01 n.s.
M
2.54 2.29 2.67 1.25
2.19 2.98 2.74 3.02 3.38
3.03 3.31 3.24 3.23 3.06 3.21 2.78 3.00 3.04 3.33
3.04
2.87 F (3,384)=6.12*** F (3,384)=0.55 n.s.
SD成⼥＞幼男
.96 .99 .35 .47.92 .89 .73 .51
1.06 1.02 .81 .69
1.04 1.03 .84 .87
SD
成⼥＞幼男
幼⼥＞幼男
1.05
.81
.68
.35
.89
1.03
.97
.80
1.14
1.17
.88
.76
1.09
1.15
.78
.86
n
幼⼥＞幼男
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 18
70
400
n
成男＞幼男
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 1870
400
M
2.54 2.29 2.67 1.25
2.19 2.98 2.74 3.02 3.38
3.03 3.31 3.24 3.23 3.06 3.21 2.78 3.00 3.04 3.33
3.04
2.87 F (3,384)=6.12 *** F (3,384)=0.55 n.s.
M 2.763 2.5 2.9 1.8 2.482 3.165
3 3.3 3.3 3.199 3.416 3.3 3.4 3.2 3.313 2.906 3.1 3.1 3.3 3.084
3.02 成⼥＞幼男 幼⼥＞幼男SD
1.05 .81 .68 .35.89 1.03 .97 .80
1.14 1.17 .88 .76
1.09 1.15 .78 .86
n
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 18
70
400
n
成男＞幼男
14 12
6
2
34
48 42 25 12
127
29 27 45 68
169
9 19 24 18
70
400
M

M
n

2.763 2.5 2.9
14

12

6

1.8 2.482 3.165
2

34

48

3

3.3

3.3 3.199 3.416

3.3

3.4 3.2 3.313 2.906

3.1 3.1 3.3 3.084

3.02

42

25

12

27

45

19

400

127

29

68

**p <.01, ***p <.001

169

9

24

18

70

交互作⽤

F (9,384)=.72

n.s.

交互作⽤

F (9,384)=.72 n.s.
F (9,384)=1.59 n.s.

F (9,384)=1.59 n.s.
F (9,384)=.39 n.s.

F (9,384)=.39 n.s.
F (9,384)=1.20 n.s.

F (9,384)=1.20 n.s.
F (9,384)=1.27 n.s.

F (9,384)=1.27 n.s.

6
表 16 表⾃認メイク顔と年代による⾃⼰受容の違い
16 自認メイク顔と年代による自己受容の違い
幼男

⾃認メイク顔年代
⾝体的⾃⼰⾃認メイク顔
年代
⾝体的⾃⼰
精神的⾃⼰

20

メイク顔 計*p <.05, **p <.01

メイク顔 計2030

40

50 全世代20

30

40

50 全世代20

30

40

50 全世代

合計

顔形態

主効果
年代

n
n

2.17 2.48 2.68 3.56 2.72 2.87 F (3,356)=2.01 n.s. F (3,356)=.11 n.s.
成男
主効果
成⼥＞幼男
1.02 .55 .86 .62
20 30 40 50 全世代 合計
顔形態
年代
3
8
7
2
20
372
2.17 2.48 2.68 3.56 2.72 2.87 F (3,356)=2.01 n.s. F (3,356)=.11 n.s.
2.21 3.09 3.14 3.93 3.09 3.24 F (3,356)=2.68* F (3,356)=1.33 n.s.
成⼥＞幼男
1.02 .55 .86 .62
1.05 .41 .74 .10
3
8
7
2
20
372
3
8
7
2
20
372
2.21 3.09 3.14 3.93 3.09 3.24 F (3,356)=2.68 * F (3,356)=1.33 n.s.
2.29 2.52 2.80 3.69 2.82 3.07 F (3,356)=1.32 n.s. F (3,356)=1.93 n.s.
1.05 .41 .74 .10
1.12 .52 .75 .44
3
8
7
2
20
372
3
8
7
2
20
372
2.29 2.52 2.80 3.69 2.82 3.07 F (3,356)=1.32 n.s. F (3,356)=1.93 n.s.
2.33 2.71 2.95 3.50 2.87 3.10 F (3,356)=4.60 ** F (3,356)=.64 n.s.
1.12 .52 .75 .44
成⼥＞幼男
1.15 .38 .95 .71
3
8
7
2
20
372
3
8
7
2
20
372
2.33 2.71 2.95 3.50 2.87 3.10 F (3,356)=4.60 ** F (3,356)=.64 n.s.
n.s. F (3,356)=1.93 n.s.
2.83 2.56 2.79 3.25 2.86 2.94 F (3,356)=2.10
成⼥＞幼男
1.15 .38 .95 .71.29 .98 .86 1.06
3
8
7
2
20
372
3
8
7
2
20
372
2.83 2.56 2.79 3.25 2.86 2.94 F (3,356)=2.10 n.s. F (3,356)=1.93 n.s.
2.37 2.67 2.87 3.59 2.87 3.05
.29 .98 .86 1.06
3
8
7
2
20
372
3
8
7
2
20
372

M

3.20 2.58 3.00 2.68

3.09 3.03 3.20 3.37

3.29 3.24 3.35 3.20

2.37 2.67 2.87 3.59

SD
n
M
M
SD

n
M
M
SD

n
M
M
SD

n
M
M
SD
SD
n

全体的⾃⼰

成⼥
成男
表 16幼⼥⾃認メイク顔と年代による⾃⼰受容の違い
3.13 3.08 3.10 2.86 3.04
成⼥
.71 .76 .79 .62
20 30 40 50 全世代
47 54 59 67
227
3.13 3.08 3.10 2.86 3.04
3.47 3.40 3.57 3.44 3.47
.71 .76 .79 .62.81 .69 .65 .63
47 54 59 67
227
47 54 59 67
227
3.47 3.40 3.57 3.44 3.47
3.36 3.04 3.30 3.19 3.22
.81 .69 .65 .63.78 .83 .76 .66
47 54 59 67
227
47 54 59 67
227
3.36 3.04 3.30 3.19 3.22
3.35 3.49 3.60 3.35 3.45
.78 .83 .76 .66
1.03 .91 .74 .72
47 54 59 67
227
47 54 59 67
227
3.35 3.49 3.60 3.35 3.45
3.13 3.20 3.19 3.13 3.16
1.03 .91 .74 .72
1.07 1.00 .86 .81
47 54 59 67
227
47 54 59 67
227
3.13 3.20 3.19 3.13 3.16
3.29 3.24 3.35 3.20 3.27
1.07 1.00 .86 .81
47 54 59 67
227
47 54 59 67
227

SD
n

役割的⾃⼰
全体的⾃⼰

50 全世代3.13 3.03 2.99 3.13
3.07
幼⼥
.76 .73 .78 .48
20 30 40 50 全世代
43 28 25 16
112
3.13 3.03 2.99 3.13
3.07
3.14 3.28 3.43 3.44
3.32
.76 .73 .78 .48.83 .83 .76 .41
43 28 25 16112
43 28 25 16
112
3.14 3.28 3.43 3.44
3.32
3.02 3.04 3.21 3.44
3.18
.83 .83 .76 .41.86 .78 .84 .66
43 28 25 16112
43 28 25 16
112
3.02 3.04 3.21 3.44
3.18
3.21 3.32 3.41 3.60
3.39
.86 .78 .84 .66.98 .97 .82 .55
43 28 25 16112
43 28 25 16
112
3.21 3.32 3.41 3.60
3.39
2.93 2.50 2.98 3.25
2.92
.98 .97 .82 .55
1.02 1.15 1.03 .80
43 28 25 16112
43 28 25 16112
2.93 2.50 2.98 3.25
2.92
3.09 3.03 3.20 3.37
3.17
1.02 1.15 1.03 .80
43 28 25 16112
43 28 25 16
112

SD
n

社会的⾃⼰
役割的⾃⼰

40

3.09 2.90 2.44 2.19 2.65
幼男
.44 .29 .09 .09
20 30 40 50 全世代
4
5
2
2
13
3.09 2.90 2.44 2.19 2.65
3.48 2.69 3.25 2.93 3.09
.44 .29 .09 .09.64 .48 .66 .10
4
5
2
2
13
4
5
2
2
13
3.48 2.69 3.25 2.93 3.09
3.38 2.68 3.31 2.94 3.08
.64 .48 .66 .10.50 .47 .09 .97
4
5
2
2
13
4
5
2
2
13
3.38 2.68 3.31 2.94 3.08
2.92 2.53 3.00 2.33 2.70
.50 .47 .09 .97.74 .61 .47 .00
4
5
2
2
13
4
5
2
2
13
2.92 2.53 3.00 2.33 2.70
3.13 2.10 3.00 3.00 2.81
.74 .61 .47 .00.95 .42 .71 1.41
4
5
2
2
13
4
5
2
2
13
3.13 2.10 3.00 3.00 2.81
3.20 2.58 3.00 2.68 2.86
.95 .42 .71 1.41
4
5
2
2
13
4
5
2
2
13

M

SD
n

精神的⾃⼰
社会的⾃⼰

30

n
M
M
SD

n

4

5

2

2

2.86
13

43

28

25

16

3.17
112

47

54

59

67

3.27
227

3

8

7

2

2.87

3.05

20

372

*p <.05, **p <.01

表17 顔形態と⾃認顔の⼀致性による⾃⼰受容の違い― 54 ―

顔認知

表17 顔形態と⾃認顔の⼀致性による⾃⼰受容の違い
⼀致

n.s.

49

143

72

交互作⽤

F (3,384)=1.78 n.s. F (9,384)=.45

3.27 2.69 3.08 3.24

17

16

40

28

400

11

32

35

3.173

16

28

年代
n.s.

1.02 1.03 .86 .71.95 1.11 .83 .85
72

2.98 F (3,384)=.10

2.98.85 .82 .86 .64

19

28

顔形態

.85 .81 .83 .58

3.17 2.99 3.20 3.17
28

合計

143

29

16

119
3.40

40

50 全世代

3.11

66

11

19

32

主効果

40

49

16

16

40

.98 1.00 .81 .90

3.05 3.16 3.05 2.97
29

32

30

.82 .81 .86 .61

3.28 3.36 3.50 3.45
28

1.09 .81 .85 .78
66

2.96

20

.68 .80 .78 .89

16

29

50 全世代.76 .81 .66 .71

3.09 3.35 3.56 3.23
29

成男

40

.71 .78 .84 .73

3.18 3.51 3.79 3.17
2930

3.1 3.2 3.2 3.168 3.112 3.3 3.4 3.1 3.233 3.172 3.1 3.3 3.2 3.177 3.181 2.8 3.2 3.2
21

16

成⼥
50 全世代.97 .76 .63 .80

M

M

17

21

40

.82 .51 .75 .50

16

12

17

21

30

.82 .50 .67 .59

M

12

17

20

.71 .50 .54 .51
66

12

21

2.96

3.33

n

全体的⾃⼰

3.13 3.11 2.85 2.76
16

n

役割的⾃⼰

幼⼥
50 全世代3.18 3.27 3.35 3.53

n

社会的⾃⼰

40

M

n

精神的⾃⼰

30

不⼀致

交互作⽤

F (9,356)=1.18 n.s.
交互作⽤F (9,356)=1.18 n.s.
F (9,356)=1.30 n.s.

F (9,356)=1.30 n.s.
F (9,356)=1.15 n.s.

F (9,356)=1.15 n.s.
F (9,356)=.73 n.s.

F (9,356)=.73
F (9,356)=.45

n.s.

F (9,356)=.45

n.s.

n.s.

メイク顔 計

n

4

5

2

2

13

43

28

25

16

112

47

54

59

67

227

3

8

7

2

20

372

*p <.05, **p <.01

日本顔学会誌二十一巻二号

表17 顔形態と⾃認顔の⼀致性による⾃⼰受容の違い
表 17 顔形態と自認顔の一致性による自己受容の違い

顔認知

⼀致
M

SD

不⼀致
n

M

SD

t値

n

df

⾝体的⾃⼰

3.03

.73

101

2.96

.73

298

.87 ns

397

精神的⾃⼰

3.43

.79

101

3.32

.73

298

1.29

ns

397

社会的⾃⼰

3.20

.75

101

3.10

.80

298

1.04 ns

397

役割的⾃⼰

3.40

.94

101

3.30

.87

298

.96

ns

397

全体的⾃⼰

3.08

.94

101

3.00

.97

298

.76

ns

397

表 18 理想顔と⾃認顔の⼀致性による⾃⼰受容の違い
7

表 18 表理想顔と⾃認顔の⼀致性による⾃⼰受容の違い
18 ⼀致
理想顔と自認顔の一致性による自己受容の違い
理想顔・⾃認顔
不⼀致
理想顔・⾃認顔
⾝体的⾃⼰
精神的⾃⼰
⾝体的⾃⼰
社会的⾃⼰
精神的⾃⼰
役割的⾃⼰
社会的⾃⼰
全体的⾃⼰
役割的⾃⼰

M

n

M

SD

n

SD

n

M

SD

n

3.51
3.14
3.27
3.51
3.48
3.27
3.17
3.48

.68
.68
.73
.68
.82
.73
.93
.82

155
155
155
155
155
155
155
155

3.25
2.88
3.04
3.25
3.23
3.04
2.92
3.23

.77
.75
.81
.77
.92
.81
.97
.92

245
245
245
245
245
245
245
245

.93

155

2.92

.97

245

3.17

155

不⼀致
2.88
.75

t値

3.14

M

*p <.05, **p <.01, ***p <.001

全体的⾃⼰

SD

⼀致
.68

245

df

3.55 *** 398

t値

df2.48 *

398

3.38 ***
3.55 ***
2.84 **
3.38 ***
2.72 **
2.84 **
2.48 ***
2.72

398
398
398
398
398
398
398
398

*p <.05, **p <.01, ***p <.001

表 19 表理想顔と⾃認メイク顔の⼀致性による⾃⼰受容の違い
19 理想顔と自認メイク顔の一致性による自己受容の違い
理想顔・メイク顔
表 19 理想顔と⾃認メイク顔の⼀致性による⾃⼰受容の違い
⼀致
不⼀致
理想顔・メイク顔

⾝体的⾃⼰M*p <.05, **p <.01, ***p <.001

全体的⾃⼰

n

M

SD

n

SD

n

M

SD

n

3.06

3.47
3.06
3.25
3.47
3.46
3.25
3.14
3.46

.69
.69
.75
.69
.83
.75
.94
.83

210
210
210
210
210
210
210
210

3.22
2.90
2.99
3.22
3.18
2.99
2.89
3.18

.79
.76
.81
.79
.93
.81
.97
.93

190
190
190
190
190
190
190
190

3.14

.94

210

2.89

.97

190

M

精神的⾃⼰
⾝体的⾃⼰
社会的⾃⼰
精神的⾃⼰
役割的⾃⼰
社会的⾃⼰
全体的⾃⼰
役割的⾃⼰

SD

⼀致
.69

210

不⼀致
2.90
.76

190

t値
2.27 *

df
398

t値

df

2.63 **

398

3.33 ***
2.27 *
3.27 ***
3.33 ***
3.14 **
3.27 ***
2.63 **
3.14 **

398
398
398
398
398
398
398
398

*p <.05, **p <.01, ***p <.001

表 20 顔認知のあり⽅に基づく 3 つのクラスタ
表 20 顔認知のあり⽅に基づく
3 つのクラスタ F 値
1全般的不⼀致群
2⾃⼰満⾜群 3認識調整群
ｎ

実⾃⼀致性
実⾃⼀致性
理⾃⼀致性
理⾃⼀致性
理メ⼀致性
理メ⼀致性

155
121
123
1全般的不⼀致群 2⾃⼰満⾜群 3認識調整群
F値
M
1.25
1.02
1.49 F (2,396)41.58 ***
ｎ
155
121
123
SD
.43
.16
.50
M
1.25
1.02
1.49 F (2,396)41.58 ***
M
1.00
2.00
1.27 F (2,396)577.40 ***
SD
.43
.16
.50
SD
.00
.00
.45
M
1.00
2.00
1.27 F (2,396)577.40 ***
***
M
1.00
1.71
2.00 F (2,396)594.16
SD
.00
.00
.45
― 55
SD
.00
.46―
.00
M
1.00
1.71
2.00 F (2,396)594.16 ***

SD

.00

.46

.00

N=399
3>1>2 ***
N=399
3>1>2 ***
2>3>1 ***
2>3>1 ******
3>2>1
3>2>1 ***

*p <.05, **p <.01, ***p <.001

女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連　女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連﻿

表 20 顔認知のあり⽅に基づく 3 つのクラスタ
表 20

顔認知のあり方に基づく 3 つのクラスタ

F値

1全般的不⼀致群 2⾃⼰満⾜群 3認識調整群

実⾃⼀致性
理⾃⼀致性
理メ⼀致性

ｎ

155

121

123

M

1.25

1.02

1.49 F (2,396)41.58

SD

.43

M

N=399
***

3>1>2 ***

.16

.50

1.00

2.00

SD

1.27 F (2,396)577.40 ***2>3>1 ***

.00

.00

.45

M

1.00

1.71

2.00 F (2,396)594.16 ***

SD

.00

.46

.00

3>2>1 ***

表 21表 21
クラスタによる⾃⼰受容の違い
クラスタによる自己受容の違い
1全般的不⼀致群 2⾃⼰満⾜群 3認識調整群

⾝体的⾃⼰
精神的⾃⼰
社会的⾃⼰
役割的⾃⼰
全体的⾃⼰

ｎ

155

121
8

M

2.85

3.12

3.01

SD

.77

.64

.74

M

3.18

3.46

3.46

SD

.77

.66

.76

M

2.97

3.23

3.23

SD

.82

.72

.79

M

3.16

3.41

3.45

SD

.93

.77

.93

M

2.87

3.11

3.11

SD

.99

.95

.92

F 値
N=399

123

F (2,396)=5.04

**

**

2>1

F (2,396)=6.76 *** 2>1**,3>1**
F (2,396)=5.32 ** 2>1*,3>1*
F (2,396)=4.41 ** 3>1*
F (2,396)=2.92 †己満足群」が第 1 クラスタ「全般的不一致群」とを目的とした。

より身体的自己を受容していることが明らかにな

顔形態認知った。精神的自己では、第 2 クラスタ「自己満どのように認知しているのか（自認顔）、理想の顔、足群」と第 3 クラスタ「認識調整群」が第 1 ク

自認メイク顔について、それぞれ顔形態モデルのラスタ「全般的不一致群」より、精神的自己を受

マトリックスを示し、自己認知している顔形態の容していることが明らかになった。社会的自己で布置を選択するよう求めた。その結果、表 5 には、第 2 クラスタ「自己満足群」と第 3 クラス

示されている通り顔形態により、自認顔と自認メタ「認識調整群」が第 1 クラスタ「全般的不一

イク顔に違いが見られた。残差分析の結果から、致群」より、社会的自己を受容していることが明

幼女顔群と成女顔群は、実際の顔形態と自認してらかになった。役割的自己では、第 2 クラスタ「自いる顔が同じであり、幼男顔群は、実際の顔形態

己満足群」と第 3 クラスタ「認識調整群」が第 1と自認している顔が異なることが明らかになっクラスタ「全般的不一致群」より、役割的自己をた。これは、九島・上瀬（2016・2017）の結受容していることが明らかになった。

果を支持するもので、顔形態の違いにより顔認知

顔形態認知については、自分の顔をの一致性が異なることが明らかになった。そのた4.

め、実際の顔形態と自認顔・理想顔の一致性、理考察
本研究では、20 代から 50 代の女性に顔写真

想顔と自認顔・自認しているメイク顔の一致性に提出を求め、その顔形態の違いにより、自己認知

ついても検討することとした。その結果、表 5と自己受に影響を及ぼすのかについて検討するこ～ 13 に示されている通り、顔形態の違いにより、― 56 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

実際に計測した顔形態と自認顔の一致性、理想のられた。

顔形態と自認メイク顔の一致性、理想の顔形態と女性の顔認知と自己受容との関連

実際の顔形態の一致性に違いがみられることが明研究により顔形態そのものは、自己受容への影響らかになった。以上を踏まえ、本研究では、実際は大きくはないことが示唆された。顔形態よりの顔形態の他に、自認顔、自認メイク顔、さらにも、どのように自分の顔を認知しているか、どの

実際の顔形態と自認顔・理想顔の一致性、理想顔ように自分のメイク顔を認知しているか、というと自認顔・自認メイク顔の一致性による、自己認ことの方が、自己受容へ影響を与えることが示唆

知（顔認知）と自己受容への影響を検討することされた。また、自認顔や自認メイク顔そのものがとした。

与える影響以上に、理想顔と自認顔の一致性、理以上から、本自己受容について、顔形態・自認顔・

想顔と自認メイク顔の一致性が、自己受容へ影響

自認メイク顔と年代の差異により、違いがあるかを与えることが明らかになった。これは、理想自について検討した結果、表 14-16 に示した通り、

己と現実自己の差異が小さいほど自己受容が高い

自認顔が最も自己受容に影響を与えていることがという Billes et al., （1951）や新井（2001）の明らかになり、表 15 の下位検定の結果から自分結果を支持する。また、自分自身の容姿を肯定での顔を女性的な顔であると認知している人は、男きていると、全体としての自分自身を受け入れや性的な顔であると認知している人よりも自己受容すくなるという眞榮城他（2007）の見解を支持していることが明らかになった。また、顔認知の

した。

自己受容

一致性による自己受容への影響を検討した結果、成人期以降の女性においては、理想の顔と自認

表 17-19 に示された通り、理想顔と自認していされた顔やメイク顔の一致性が、自己受容へ大きるメイク顔、理想顔と自認顔が一致している人ほく影響することが明らかにされた。これは、高野

ど自己受容していることが明らかになった。な（2001）による、メイクによって理想の自己イ

お、自己受容に関する年代差は見られなかった。

メージを顔に表現することで、心自体も理想に近顔形態の自己認知に基づく 3 クラスタと自己受づくのではないかという見解を支持するものであ

本研究では、調査対象者の顔写真を計測し、ったと考察される。このように、メイクが日常化

実際の顔形態と自己認知の一致・不一致を測定しされる成人期以降は、メイクをした顔も自己の一た。その結果、顔形態は、必ずしも正確に認知は部に組み込まれ、元々の顔形態の影響が薄れるこ

されていないことが明らかになり、外見に対するとが推察される。女性にとって、自分の顔をどの

自己認知は外見に対する客観的評価とは関係がな

ように認知しているのかということと、「なりたいという Feingold（1992）を支持するものであい顔」に近づけるメイクができるようになることった。また、顔形態認知のあり方には類型（クラが、適応の指標になる可能性が示されたことは、スタ）があり、顔形態認知の正確性（実際の顔形

大変意義深いものと考える。

態と自認した顔形態が一致している）と自己受容

本研究の課題と今後の展望

容の関連は、類型によって異なっていた。顔形態を本研究は、プライバシーに関る顔写真の提出を正確に認知することでメイク顔を理想に近づけら求めるという困難を極める調査であったため、協れている女性と、顔形態認知が不正確でも自分は力者一人につき複数の写真を求めることができな

自分の理想に近いと考えている女性が存在し、両かった。そのため、例えば素顔写真とメイク写真

者とも自己受容は高いことが明らかになった。この比較検討などができず、また、本人が自認してのことから自己受容には、正確な顔形態の認知はいるメイク顔と実際のメイク顔の比較をすること

必ずしも必要がないことが示唆された。ただし、が叶わなかった。本研究により、元々の顔形態以メイクでの調整と認知の正確性の関連は明らかで上に、本人が自認しているメイク顔、また、メイはない。顔認知のあり方は、単に理想と現実のズクにより理想顔に近づいていることの方が自己受レだけでなく、自身の顔形態の評価と実測とのズ容に影響を及ぼすことが明らかになったことからレという要因もある。このズレは直接不適応に結も、メイク顔写真の回収は必須であったと考える。

びつくわけではない。しかし、この要素を含める

今後は、素顔だけでなく、メイク顔写真の提出をことで、回答者は大きく 3 つのクラスタに分け求め、詳細な検討を行っていく必要がある。

― 57 ―

女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連　女性の顔形態の自己認知と自己受容との関連﻿

[10]

なお、本研究で調査対象者に提示したマトリッ眞榮城和美・菅原ますみ・酒井 厚・菅原

クスにはラベルが表示されていたが、そのラベル

健介の影響の可否については十分な検討が行われてい――児童版・青年版・大学生版を対象としない。そのため今後の調査の際にはラベルの影響て ――

についても検討が求められる。

（2007）.
[11]

新井幸子

[12]

心

[4]

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イアナ

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性と妥当性の検討

Harter, S. Distinguished contributions in

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高野ルリ子

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大坊郁夫（編） 高木修（監）化粧行動の九島紀子・上瀬由美子

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北大路書房

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対する自己認知の関連 日本社会心理学会[16]

第 57 回大会発表論文集 , 144（2016）.

田崎慎治

女子大学生における痩せ願望と九島紀子・上瀬由美子 女性の顔形態特徴

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立正大学心理眞榮城和美

児童・思春期における自己評

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（2000）.

― 58 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

英文要旨
The purpose of this study was to measure the facial features of women ranging in age from their 20s to
50s by using their facial photographs to examine whether the differences in those features would affect selfrecognition and self-acceptance. The results suggested that facial features themselves did not have a significant
influence on self-acceptance. It was also suggested that rather than morphological facial features, how they
perceived their face and how they perceived their face with makeup affected self-acceptance. In addition, it
was revealed that the consistency between their ideal face and self-perceived face and also the consistency
between their ideal face and self-perceived makeup face had more influence on self-acceptance than their selfperceived face or self-perceived makeup face itself did. From these observations, it was considered that thesmaller the difference between the self-perceived face and the ideal face and the more ideal makeup they wereable to apply to their face, the more self-acceptance they were able to have as a whole.

著者紹介

九 島 紀 子

上瀬由美子

著者 1

著者 2

氏

名：九島紀子

氏

名：上瀬由美子

学

歴：2 018 年立正大学大学院心理学研究科博士

学

歴：1 993 年日本女子大学大学院文学研究科博課程了。博士（心理学）。
職士課程後期単位取得満期退学。博士（文歴：1 993 年より美容業（美容師・ヘアメイク・
メイク講師等）に従事。2019 年より一般職

歴：1 997 年江戸川大学社会学部講師，助教授，

社団法人 日本 顔・印象コンサルティング

教授を経て、2010 年より立正大学心理学協会 代表理事。

部教授。

所属学会：日本顔学会

日本心理学会

日本応用心理学会
理学会
専

学）。

日本社会学会

所属学会：日本心理学会

日本パーソナリティ心

用心理学会

各会員。

専

門：社会心理学（印象や化粧に関する心理学）。

― 59 ―

日本社会心理学会

日本応

各会員。

門：社会心理学（ステレオタイプや偏見の形成・低減）。

日本顔学会誌二十一巻二号

学術論文

男性の魅力におけるメイクの効果

Effects of facial make-up on male attractiveness竹原卓真、奥野波留香、柴入陽Takuma TAKEHARA, Haruka OKUNO, Hikaru SHIBAIRI
E-mail: takehara@mail.doshisha.ac.jp
和文要旨
多くの女性はメイクを利用し、顔魅力を手軽に操作している。顔魅力に影響を及ぼす重要な要素としてメイクの濃さ（メイク濃度）があり、ヘビーメイクよりもナチュラルメイクのほうが高魅力だと評価される。ところが、昨今では男性化粧品が女性化粧品と遜色ない程度にまで多様化しているにも関わらず、男性のメイクと魅力との関係を探った実験的研究はほとんど報告されていない。そこで本研究では、男性顔におけるメイク濃度が魅力や違和感に対して及ぼす影響を調べた。まず女性顔を用いた予備調査でナチュラルメイクとヘビーメイクの濃さを定義し、その定義を男性顔に流用した。本実験では男性顔にメイクをしないノーメイク条件、ナチュラルメイク条件、ヘビーメイク条件を設定し、参加者にそれらの顔画像を提示して、” 美しい ” や ” 良心的な ” 等の複合指標を用いて外見的魅力と内面的魅力を、単項目で違和感を評価させた。その結果、外見的魅力はメイクをすることで高まることが示され、違和感を考慮するとナチュラルメイクがベターであった。また、内面的魅力はヘビーメイクよりノーメ
イクのほうが高く、違和感を考慮してもノーメイクが望ましかった。女性のメイクでは外見的魅力と内面的魅力には関連性があると報告されてきたが、本研究の結果、男性のメイクではその関連性は成立しなかった。

キーワード：男性のメイク，メイク濃度，外見的魅力，内面的魅力，違和感
Keywords : male make-up, make-up heaviness, physical attractiveness, mental attractiveness,
unnaturalness

1.

よると、昔は化粧の施術は神事的あるいは呪術的

緒言
私達が日常生活で対人コミュニケーションを行

意味合いを持ち、主に男性が施術対象者であった

う時、顔魅力が重要な役割を演じる [1]。顔魅力[8]。また、明治時代以前では化粧品は高級品との判断は数十ミリ秒という極めて短時間の閾下提位置づけられ、化粧行為自体が少数の高身分者に示においても機能し [2]、高魅力な人は雇用や昇限定されていたという記述がある一方 [9]、江戸進場面において優遇されることが知られている他

時代中期以降には庶民にも化粧が普及していたと[3],[4]、スマート・外向的・社会的スキルが高いいう記述もある [10]。昭和時代まで、化粧といなど、ポジティブに評価されることも見出されてう用語はメイクアップを意味していたが、現代でいる [5]。

はスキンケア、メイクアップ、フレグランスなど顔魅力を簡便に操作できる手法として、化粧がの総称を多義的に指すようになった [11]。本論ある。化粧は顔を中心とした身体に意図的な加工

文では顔における化粧のみを扱うことから、これを施して、容貌の変化を求める行為である [6]。

以降はメイク（メイクアップの略記）と限定的に化粧を時系列で紐解けば、本邦では万葉集におい記す。

て化粧への言及が認められ [7]、化粧は古くから

最近、メイクは手軽な顔の印象管理の道具とし社会的意味を有し、人々の間に深く浸透した文化て、多くの女性から受容、支持されている [11]。

的行為であると考えることもできる [6]。村澤に阿部によると、マスカラ、アイライナー、アイシ

同志社大学心理学部 , Department of Psychology, Doshisha University― 61 ―

男性の魅力におけるメイクの効果　男性の魅力におけるメイクの効果﻿ャドウなどは目や眉の形態を直接操作・調整し、自動メイクアップアプリが開発されるなど [20]、

当該人物の容貌からパーソナリティ印象を操作で技術革新は日進月歩である。その根底には、メイ

きるため、
魅力向上に一役買っている [12]。また、

クは女性がするもの、あるいは成人女性はメイク

ファンデーション塗布は肌上のシミ等を隠覆し、すべきものという固定的な考え方が横たわってい肌の色彩情報の均質化を通じて肌の健康度合いをるかもしれない [21]。ところが、1980 年台から引き上げ、結果的に魅力が向上する [12]。つまり、

90 年台にかけて、男性歌手の沢田研二氏（ジュ

メイクで欠点を隠蔽し、逆に魅力的な部分を強調リー）や米米 CLUB の石井竜也氏は H-M を纏っして、外見のみならずパーソナリティという内面て舞台に上がり、その後も所謂ビジュアル系バンとしての印象を形成することができる [12]。と

ドも同じく H-M で広範囲に活動したことは記憶

ころが、メイクによる魅力低下も報告され、メイに新しい [22]。また、昨今では性の多様性理解

クにはポジティブな効果とネガティブな効果の両が進み始めており、ジェンダーレス時代を迎えつ面効果が存在することも論じられている [13]。

つある。それを裏付けるように、マツコ・デラッ

これについて、女性顔のイラストとメイクの組み

クス氏やナジャ・グランディーバ氏等の H-M を合 わ せ を 作 成 し、 印 象 評 価 を 行 わ せ た 研 究

纏った男性女装家が連日のようにメディアを賑わ[14],[15] では、幼い女性的なメイクや成熟的でしている。これに加え、男性化粧品の多様化も報

女性的なメイクでは印象評価がポジティブに変化

告されている。西岡 [21] によると、1960 年台するのに対し、成熟的で男性的なメイクでは人柄までの男性化粧品はヒゲや毛髪関連商品が主流でや若さ等の印象評価がネガティブになることが示あったが、1970 年台以降は徐々にスキンケア用されている。これは、十把一絡げにメイクと言っ商品が増え始め、現在の男性用化粧品の品目は女ても、その種類や顔形態によって印象が大きく変性用化粧品のそれと遜色ないレベルにまで多様化化することを示している。

している。また、オンライン会議で人目を気にす

他方、顔魅力変化に重要な要素となるのがメイ

るあまり、男性用リップの使用が広がる可能性も

クの濃さ（メイク濃度）である。メイクをしない指摘されている [23]。このように、男性化粧品

状態がノーメイクであることは自明だが、いわゆが市場に浸透しつつあるにもかかわらず、男性のるナチュラルメイクやヘビーメイクも存在する

メイクは未だ一般的だとは言えない。また、男性（以下、ノーメイクを No-M、ナチュラルメイクのメイクにおける心理学的研究はマニキュア塗布を Na-M、ヘビーメイクを H-M と略記する）。こが感情状態の変化に及ぼす影響を調べたものやの 3 種類のメイク濃度における状態不安、発話数、[24]、コンシーラー使用による肌質と顔印象の変

顔印象の自己評定を調べた研究によると [16]、

化を調べたもの [25] が報告されている程度で、Na-M は状態不安が低減し発話数が増加した一方

男性顔を用いたメイクと魅力に関する研究に至っで、H-M は社会的に積極的と評価されたものの、ては、実証データを扱ったものは著者の知る限り感じが悪いなどのネガティブな評定が目立った。

ほとんど存在しない。

加えて、顔魅力においては、Na-M はポジティブ

そこで、本研究は男性顔におけるメイク濃度のな評価がなされ、逆に H-M はネガティブな評価

操作が魅力に対してどのような影響を及ぼすのかがなされた [17]。同様に、Na-M が最も魅力的で、を検証することを目的とする。これまで多くの研次いで H-M、No-M の順に魅力が低減したという究で明らかにされてきた女性メイクおよびメイク報告もある [18]。これら一連の研究から、女性濃度の認知評価が男性のメイクと類似するもので顔においては Na-M が最も好印象かつ高魅力だとあるならば、男性のメイク自体が外見的な魅力をいうことが浮かび上がり、木戸も日本人には自然

高 め [12]、 そ の 外 見 的 魅 力 に お い て Na-M がに顔の形態特徴を操作する Na-M が好まれる傾向

H-M よりもポジティブな評価、つまり高魅力だがあると論じていることから [19]、そこに一貫と判断されること [16],[17],[18],[19] が予測でき性を見出すことができるのではなかろうか。

る。さらに、人の外見的魅力と内面的魅力には関

ここまでレビューしたように、メイクに関する連性が確認されているため [26],[27]、内面的魅

ほとんどの研究は女性顔を対象としていた。ま力においても同様に判断されるであろう。しかた、女性をターゲットにしたオンライン会議時のし、男性のメイクは未だ一般的とは言えないため、― 62 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

クを施した。この際、最も濃い第 10 段階のメイ

H-M の違和感が強いことも予想される。

ク（アイブロウ、アイシャドウ、口紅、ファンデ2.

ーションの各濃淡値が最大値）を H-M と定義し、予備調査
女性メイクにおいて Na-M および H-M を用い一切加工を行わない刺激（第 0 段階）を No-M

た 研 究 は 複 数 存 在 す る が [16],[17],[18],[19]、と定義した。そして、No-M から H-M までの間

Na-M のメイク濃度が物理的に定義されているわの各濃淡値を 10% ずつ増加させ、9 種類の物理けではない。従って、まず予備調査を通じ、一般

的メイク濃度を持つ顔画像を準備した。なお、的な女性メイクにおける Na-M のメイク濃度を定H-M と No-M はメイク濃度の上限と下限を意味

義することから始め、それを本実験の男性のメイするため、予備調査の刺激には含めなかった。総クに流用する。男性のメイクで直接 Na-M のメイ

じて、予備調査で使用する顔画像は段階的にメイ

ク濃度を定義しないのは、先述したように、そも

ク濃度を変化させた 9 枚であった。

そも男性のメイクが一般的であるとは言えない
上、
そのナチュラルな濃度基準等は一切存在せず、

2.3.

予備調査参加者予備調査の参加者は、大学生 32 名（男性 9 名、参加者が男性の Na-M のメイク濃度を判断するこ

女性 23 名、平均年齢 21.28 ± 0.80 歳）であった。

とが困難であると判断したからである。

全員、正常な視力あるいは矯正視力を有しており、
2.1.

参加に同意した後に回答した。

女性顔撮影

女子大学生 3 名（21 歳）の No-M の無表情・
正面・正立顔を、撮影・平均顔作成・実験使用の

2.4.

手続き

同 意 を 得 て か ら 3 次 元 カ メ ラ（Canfield 社 製

参加者のスマートフォンで、オンライン調査プ

VECTRA M3）で撮影し、電子データとして保存

ラットフォームの Qualtrics にアクセスさせ、ラした。そして、顔の個性を低減させるため、顔画ンダム順に提示される 9 枚の顔画像に対し、そ像 処 理 専 用 ソ フ ト（Medic Engineering 社 製

れぞれのメイク濃度の心理評価を 10 段階（1: 全

HBM-Rugle）を用い、3 名の顔画像を合成して 1

く濃くない 〜 10: 非常に濃い）で行わせた。回

枚の女性平均顔を作成した。この際、髪や耳をト

答に制限時間は設けなかった。

リミングした。
2.5.
2.2.

結果

9 枚の各顔画像に対する、メイク濃度評価の中

メイク顔画像作成

色によって顔印象が変化すると考えられるアイ

央値を算出した。次に、物理的に操作したメイク

ブロウ、アイシャドウ、口紅において、予備調査

濃度 10 段階（第 1 段階から第 10 段階）の中央の参加者とは異なる 21 および 22 歳の女子大生

値は 5.5 段階となるため、それに対応する心理評

22 名に対し、同意を得た上で、自分で Na-M を価の中央値を持つ顔画像を特定した。その結果、施す時、あるいは Na-M と聞いた時に想像する色

物理的なメイク濃度が第 6 段階と第 7 段階の中を事前に質問した。その結果、アイブロウはブラ間に位置する顔画像であることが判明したため、ウン（12 名）、アイシャドウもブラウン（18 名）、

この 2 つの顔画像が持つメイク濃度の中間値を

口紅はピンク（13 名）が最も高頻度で回答され

Na-M だと定義した。具体的なメイクアプリの数たため、これらを典型色と定義した。なお、ファ値は、アイブロウが Short01 の濃淡 65、アイシ

ンデーションはその人自身の顔の色に合わせるのャ ド ウ が Sable の 濃 淡 65、 口 紅 が Pink の 濃 淡が一般的であるため、質問には加えなかった。

65、ファンデーションが Fair の濃淡 65 であった。

次に、メイク濃度を物理的かつ段階的に操作した顔画像作成のため、スマートフォンのメイクア

3. 本実験

プリ（Xian Meitu Technology 社製 MakeupPlus）

本 実 験 で は、 予 備 調 査 で 定 義 し た Na-M とを用いて、アイブロウ、アイシャドウ、口紅、フ

H-M のメイク濃度を男性顔に適用してメイクをァンデーションの典型色の濃度を、それぞれ等間行い、No-M 顔と合わせて、後述する複合指標か隔に 10 段階設定し、作成した女性平均顔にメイ

ら顔の外見的魅力と内面的魅力を、単項目で違和― 63 ―

男性の魅力におけるメイクの効果　男性の魅力におけるメイクの効果﻿

のある・進歩的な・陽気な・活動的な・話好きな・感の変化を検討した。

好奇心が強い・社交的な、の全 14 項目）を採用
3.1.
3.1.1.

した。加えて、単項目で違和感についても尋ねた

方法

ため、質問項目は合計 29 項目であった。

男性顔撮影

20 歳および 21 歳の男子大学生 12 名の No-Mの無表情・正面・正立顔を、撮影・平均顔作成・

3.1.5.

実験デザイン

実験使用の同意を得てから、予備調査で使用した

独 立 変 数 は 3 種 類 の メ イ ク 濃 度（No-M、

3 次元カメラで撮影し、電子データとして保存し

Na-M、H-M）で参加者内要因とし、従属変数はた。顔の個性を低減させるため、顔画像処理ソフ

前項で記した川名 [26] による外見的魅力項目でトを用いて、3 名ずつの顔画像を合成し、合計 4構成される外見的魅力と、内面的魅力項目で構成

枚の男性平均顔を作成した。髪や耳はトリミング

される内面的魅力、及び違和感であった。

された。
3.1.6.
3.1.2.

実験装置

刺激提示および実験制御には、ノート PC（DELL

メイク顔画像作成

先述のメイクアプリを用い、予備調査で定義し社製 VOSTRO 2521; Windows 7）、および自作ソ

た Na-M と H-M の濃淡値を 4 枚の男性平均顔画

フト（Borland 社製 C++ Builder Version 6 でビル

像 に 適 用 し て Na-M と H-M を 作 成 し、No-M のド）を用いた。

顔画像も合わせ、合計 12 枚（メイク濃度 3 パターン× 4 名）の顔画像を準備した（図 1）。

3.1.7.

手続き

参加者が実験室に入室後、本研究の目的と内容
3.1.3.

を説明して参加への同意を得た。次に、参加者の実験参加者

大学生 37 名（男性 17 名、女性 20 名、平均

目とノート PC 画面との距離が 50㎝になるよう

年齢 21.22 ± 1.32 歳）が参加した。全員正常な参加者を座らせた。画面上に提示される各顔画像

視力あるいは矯正視力を有していた。

に対して、14 項目ずつで構成される外見的魅力

3.1.4.

（0: 全く当てはまらない ～ 6: 非常に当てはまる）と内面的魅力がどの程度当てはまるかを、7 段階
質問項目

魅力評価尺度として、川名 [26] が作成した外で評価するよう教示し、加えて各顔画像にどの程見的魅力項目のうち美的項目に相当する項目（美度違和感を覚えるかを、7 段階（0: 全く違和感がしい・綺麗な・艶っぽい・上品な・エロチック・ない ～ 6: 非常に違和感がある）で評価するよう色っぽい・かわいい・洗練された・おしゃれな・

教示した。教示後、画面上の開始ボタンをクリッ

清潔な・官能的な・いじらしい・若々しい・妖艶

クして始めるように求め、12 枚の顔画像（横 8.5

な、の全 14 項目）と、内面的魅力項目のうち対㎝×縦 10.5㎝）を個別にランダム順に提示し、人魅力に相当する項目（良心的な・協力的な・親それぞれについて参加者自身のペースで上述の全切な・素直な・明るい・温和な・誠実な・親しみ

29 項目から構成される質問項目に回答させた。

ノーメイク

ナチュラルメイク
図 1.

男性メイク顔画像例― 64 ―

ヘビーメイク日本顔学会誌二十一巻二号

実 験 終 了 後、 参 加 者 に 報 酬 と し て 図 書 カ ー ド認められ（F (2, 72) = 32.67、p < .05）、多重比

500 円分を手渡した。なお、本研究の実施前に、

較の結果、Na-M と H-M は、No-M よりも有意に

著者の所属学部における研究倫理委員会の承認を

外見的魅力得点が高かった。Na-M と H-M の平得た。

均値間に有意差は認められなかった。
また、内面的魅力得点においても有意な主効果

4.

が認められ（F (2, 72) = 5.14、p < .05）、多重比

結果
参加者ごとに 14 項目の外見的魅力項目を合計

較の結果、No-M と H-M との間にのみ有意差がして外見的魅力得点、14 項目の内面的魅力項目

認められ、No-M は H-M よりも有意に内面的魅を合計して内面的魅力得点とした。単項目の違和

力得点が高かった。

感はそのまま違和感得点とした。 No-M、Na-M、

加えて、違和感得点にも有意な主効果が認めら

H-M を男性平均顔に施した時、外見的・内面的れ（F (2, 72) = 56.42、p < .05）、多重比較の結果、魅力評価や違和感に差が生じるかどうかを検証す

H-M、Na-M、No-M の順に有意に違和感得点がるために、独立変数をメイク濃度、従属変数を外高かった。

見的魅力得点、内面的魅力得点、および違和感得
点とする、対応のある 1 要因 3 水準の分散分析

5.

考察を従属変数ごとに実施した（図 2, 3）。多重比較本研究の目的は、男性顔におけるメイク濃度のは全て Bonferroni の修正（有意水準 5%）を用い操作が魅力に対してどのような影響を及ぼすのかた。

を検証することであった。実験の結果、Na-M とH-M の外見的魅力は同程度で、かつ No-M より分析の結果、外見的魅力得点に有意な主効果が高く、No-M の内面的魅力は H-M より高かった。
50

*

*

違和感は H-M が最も高く、Na-M、No-M の順に*低減した。我々が最初に設定した、男性のメイク
自体が外見的魅力を高めるという予測は、支持さ

平均値

40

れた。ところが、外見的魅力において Na-M と

30

H-M は No-M より魅力的だと判断されたが、そ

ノーメイク

20

の H-M と Na-M の間に差は認められず、Na-M がナチュラルメイク
ヘビーメイク

H-M よりも高魅力だという予測は支持されなか100った。さらに、女性の顔魅力において外見的魅力と内面的魅力は関連しているという報告

内面的魅力

外見的魅力

2 つの魅力[26],[27] から導かれた予測は支持されず、男性

図 2. メイク濃度における、外見的魅力得点と内面的魅力得点

ではそれが成立しないことが明らかとなった。しの平均値と標準誤差 (* p < .05)

かし、H-M の違和感が最も強いという予測は支
持された。

*

4

*

まず、外見的魅力のみに限定し、考察を始める。

*

No-M が最も低魅力である反面、Na-M であろうと H-M であろうとメイク自体が魅力の上昇につ平均値

3

ながることが示され、女性メイクの効果 [12] と同様に、男性のメイクにも魅力に対するポジティ

2

ブな効果の存在が示唆された。男性のメイクの効
10

果に関する心理的知見がほぼ見当たらない中、これは女性と同様に男性もメイクによって魅力が上
ノーメイク

ナチュラルメイク

昇するという意義深い発見である。これには、男ヘビーメイク

性と女性にそれぞれ特有の顔特徴の差異、つまりメイク濃度

図 3. メイク濃度における、違和感得点の

男らしさや女らしさといった性的二型性の関与が平均値と標準誤差 (* p < .05)

示唆される。女性は生殖ホルモンの一種であるエ― 65 ―

男性の魅力におけるメイクの効果　男性の魅力におけるメイクの効果﻿

ストロゲンの影響を受け、丸みのある顔、ふっく

究では女性メイクを男性のメイクに流用したこと

らした唇、小さな顎、および大きな目等の女らしによる影響であることが示唆され、今後はより違い特徴を帯び、保護の対象となるベイビースキー

和感が低い男性のメイク手法の確立が望まれる。

マを賦活化したり [28]、成熟した受胎能力の所では、なぜ男性の H-M に強い違和感が残るの有をアピールしたりし [29],[30]、高魅力に繋がであろうか。女性メイクにおける主張ではあるる。一方、男性も生殖ホルモンであるテストステが、小沢 [38] は社会的異物排除作用という考え

ロンの影響を受け、頬、顎、眼窩上隆起等が男ら方を論じている。社会的異物排除作用とは、敵やしく頑健化および顕在化し、優れた生殖能力の所

異物侵入の回避を指す。一時話題になったヤマン

有が示され [31],[32],[33]、それらが高魅力に繋バ・メイクは H-M の代表例の一つであり、変身がる。数多くの研究で、女らしい顔特徴を持つ女

願望を充足しているとは言え、その奇抜さや強い性顔は魅力的だと判断されることが報告され違和感から社会的異物とみなされ、排除の対象と[30],[34]、男らしい顔特徴を持つ男性顔についてなったのかもしれない [38]。男性のメイクにおも同様に報告されてきた [35]。しかし、興味深

い て も 同 様 に、 強 烈 な 印 象 を 残 す 効 果 を 持 ついことに、男らしい顔特徴を有する男性顔が、必H-M は [39]、違和感とともに社会的異物と判断ずしも高魅力であるとは限らないという主張もあされた可能性がある。その一方で、先述のマツコ・る [36]。例えば、コンピュータグラフィックス

デラックス氏やナジャ・グランディーバ氏のようを用いて男性顔を女性化すると魅力的だと判断さな H-M を纏った男性女装家が社会的人気を博しれるという報告がある [30]。加えて、メイクにていることから、男性の H-M は文脈による影響

よる目や口部分の輝度および色のコントラストをが大きいと予測することもできる。

変化させると女らしい特徴の強調に繋がり、これ

他方、内面的魅力は予測に反して H-M よりもが男性顔の女性化を引き起こし、外見的魅力の上

No-M のほうが高かった。男性のメイクの知見が昇に繋がるという報告 [37] も存在する。この 2

数少ない中、この結果が見出されたことも有意義つの研究 [30],[37] に加え、男性顔においても女であろう。また、違和感も No-M が最小であるこ

性らしさと魅力との間に正の相関関係が認められとを合わせて考えると、男性における内面的魅力るという報告 [36] もあることから、男性顔を女の評価はメイクを行わない No-M が最良であると性化する方向に変性することが、外見的魅力の上考えられる。女性において外見的魅力の高さがハ昇に寄与している可能性が示唆される。換言する

ロー効果となり、内面的魅力にもポジティブな影と、本研究において男性のメイクが外見的魅力の響を及ぼすという主張は [26]、男性では成立し上昇を引き起こしたのは、男らしさと女らしさをないのだ。ここで、先述した性的二型性の観点か両極とする性的二型性の次元上で、女らしさ方向

ら考察を加える。女らしい女性の顔が魅力的だとにベクトルを移動させるように顔を変性させたこいう知見 [30],[34] は、性的二型性の次元におけとが原因である蓋然性が高い。

る女性化方向への顔変性によってもたらされていところが、外見的魅力は H-M と Na-M の間でる。本研究で男性顔に流用したメイクは、先に考差が認められず、Na-M は H-M より高魅力だと察したように、性的二型性次元の女性化方向へのいう予測は支持されなかった。ここで、違和感を顔変性を意味し、外見的魅力においてはそれがポ考慮に入れると、H-M の違和感が最も高く、次ジティブな効果を生起させた。ところが、この性

いで Na-M、No-M の順に低下したことから、男的二型性次元の女性化方向への顔変性は、内面的性顔にメイクを施す場合は H-M よりも Na-M が魅力に対して外見的魅力とは逆の効果を有するとベターであると考えられる。これは日本人の女性考えるのが妥当であろう。換言すれば、性的二型

顔には Na-M が好まれるという報告 [19] が、男

性次元において男性化方向へ顔変性可能なメイク

性顔でも同じ効果を有することを示している。しを行うことができれば、内面的魅力の上昇が期待

かし、Na-M より No-M の違和感のほうが低数値できるかもしれない。そして、本研究の結果からであったため、H-M より Na-M のほうがベター

外見的魅力と内面的魅力の双方を同時に上昇させであるとは言うものの、Na-M の違和感は残存しることを論理的に考えるならば、性的二型性次元

たままであった。Na-M における違和感は、本研

上の男性化と女性化方向へ同時に変性するような― 66 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

す。ありがとうございました。

両価的メイクが求められるであろう。一方、性的二型性次元上で男性化方向へ顔を変性するメイクの効果を検証した研究が存在しないため、そのよ

参考文献

うなメイクを行うだけで、外見的魅力と内面的魅[1]

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力の双方の上昇への寄与が期待できる可能性もあSymmetry, averageness, and feature size inる。しかし、顔魅力には性的二型性以外の手がか

the facial attractiveness of women. Acta

りが関与するかもしれないため [36]、より多様

Psychologica, 117, 313-332.
[2]

な条件設定を行った研究が望まれる。

Olson, I. R., & Marshuetz, C. (2005). Facial
attractiveness is appraised in a glance.

最後に、本研究の限界と課題を述べる。本研究

Emotion, 5, 498-502.

では男性のメイクにおける Na-M のメイク濃度の定義に際し、女性の Na-M の濃度を調査してから、[3]

Dipboye, R. L., Arvey, R. D., & Terpstra, D. E.

それを男性のメイクに流用した。これは男性のメ(1977). Sex and physical attractiveness of

イク自体が未だ一般的であるとは言い難く、参加

raters and applicants as determinants of

者が直接男性顔における Na-M の評価を行うこと

resumé evaluations. Journal of Appliedが困難だと考えたためであった。生態学的妥当性

Psychology, 62, 288–294.
[4]を高めるためには、男性のメイクにおける Na-M

Landy, D., & Sigall, H. (1974). Beauty isの濃度を精緻に定義付ける必要があったかもしれ

talent: Task evaluation as a function of theず、ここに本研究の 1 つ目の限界点が存在する

performer's physical attractiveness. Journalと考える。また、メイクはアイシャドウ、アイラ

of Personality and Social Psychology, 29,

イン、口紅、ファンデーションだけで構成される

299–304.
[5]

わけではないため、それ以外の要素を色合いの効

Dion, K., Berscheid, E., & Walster, E. (1972).

果も含めながら検討する必要があるだろう。2 つWhat is beautiful is good. Journal of

目の限界点は、質問項目によるものである。本研

Personality and Social Psychology, 24,
285–290.

究の質問項目は、女性顔を対象として作成された[6]ものであった [26]。例えば、
「妖艶な」
・
「官能的

木戸彩恵 (2009). 化粧行為にみられる自な」等、女性顔に関連が深い項目が設定され、男

己：他者間の対話的関係性への考察 . 京都

性顔を対象とするならば必ずしも相応しいと言え大学大学院教育学研究科紀要 , 55, 365-

ない項目が含まれていた。しかしながら、著者の

375.
[7]

知る限りにおいて男性顔に関する魅力評価尺度が石田かおり (2007). わが国における化粧の存在しないため、今後はより抽出力の高い尺度を

社会的意味の変化について：化粧教育のた開発したり、ダイレクトに「魅力」という用語をめの現象学的試論 . 駒沢女子大学研究紀要 ,用いたりするなど、一層の工夫が望まれる。これ

14, 13-24.

らの限界点に加え、課題を 1 つ付記しておく。

[8]

村澤博人 (1992). 顔の文化誌 , 講談社学術
文庫

本研究の魅力評価者は男性及び女性であり、デー[9]

タ解析においても男女込みで分析を行った。緒言

上谷香陽 (2006). 化粧における「身体」：＜素肌＞の社会的構成 . 応用社会学研究 ,で記したように、男性のメイクは未だ一般的だと

48, 153-161.

は言えないため、メイクの経験が男女で大きく異[10]なることが予測される。今後は評価者の性別によ山村博美 (2016). 化粧の日本史：美意識の移りかわり , 吉川弘文館

る効果検証が課題となり、その結果興味深い知見[11]が得られるかもしれない。

阿部恒之 (2002). ストレスと化粧の社会生
理心理学 , フレグランスジャーナル社

謝

[12]

辞

阿部恒之 (2019). 化粧による魅力向上のメ

本論文の査読に際し、2 名の査読者の先生から

カニズム . 三浦佳世・河原純一郎（編）美極めて建設的、かつ、サポーティブなコメントをしさと魅力の心理 , pp. 80-81, ミネルヴァ

いただきました。ここに記して感謝申し上げま書房― 67 ―

男性の魅力におけるメイクの効果　男性の魅力におけるメイクの効果﻿

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九島紀子・齊藤勇 (2016). 顔形態と化粧のPersonality and Social Psychology, 24,

差異による希望される関係性の検討 . 立正

285-290.
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日本顔学会誌二十一巻二号

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Cosmetics alter biologically-based factors

ルヴァ書房

of beauty: Evidence from facial contrast.

英文要旨
The heaviness or naturalness of female make-up is an important factor that affects facial attractiveness,with natural make-up rated as more attractive than heavy make-up. However, although male cosmetics

have recently diversified to an extent comparable to female cosmetics, there have been few experimental
studies that have explored the relationship between male make-up and attractiveness. In the present
study, we investigated the effects of make-up on the perceived attractiveness of male faces and the senseof unnaturalness or disapproval felt by observers in reaction to men wearing make-up. In this study, three
conditions of “no make-up”, “natural make-up”, and “heavy make-up” on a male face were set and the face
images were presented to participants. The participants were then asked to evaluate the physical and mental
attractiveness of the respective images using multiple indices (i.e., “beautiful”, “honest”, etc.). They were also

required to evaluate the “unnaturalness” of each image in a single item. The results showed that physicalattractiveness was enhanced by wearing make-up, but considering that some participants felt unnatural
looking at male faces with heavy make-up, natural make-up was found to be most preferred. In addition,
mental attractiveness was higher with no make-up than with heavy make-up, and no make-up was found to
be desirable in consideration of unnaturalness. It has been reported that in case of females, make-up enhances
physical as well as mental attractiveness. However, the findings of this study did not find the same correlation
for males.

― 69 ―

男性の魅力におけるメイクの効果　男性の魅力におけるメイクの効果﻿

著者紹介

竹 原 卓 真

奥野波留香

柴 入

著者 1

陽

著者 3

氏

名：竹原卓真

氏

名：柴入

学

歴：1 993 年 同 志 社 大 学 文 学 部 文 化 学 科 卒。

学

歴：2 019 年同志社大学心理学部卒。

2001 年同志社大学大学院文学研究科博士

職

歴：ネスレ日本株式会社において、マーケティ

課程後期課程満期退学。博士（心理学）。
職

ング部で消費者対応に従事している。

歴：2 002 年北星学園大学社会福祉学部専任講

専

究の知見をマーケティングに応用する努力

現在に至る。

を続けている。

心理学会各会員。日本顔学会は前身の研究会から参加している。
門：顔魅力研究、表情認知と複雑系およびスモールワールド・ネットワークの研究に従事。
著者 2氏

名：奥野波留香

学

歴：2 019 年同志社大学心理学部卒。

職

歴：京都府庁に勤務し、府内の男女共同参画の推進や、ワーク・ライフ・バランスの推進に取り組んでいる。

専

門：男性メイクの研究に従事し、男性メイク研師、2010 年同志社大学心理学部准教授。
所属学会：日本顔学会、電子情報通信学会、日本認知

専

陽門：男性メイクの研究に従事し、研究結果を男
女共同参画に実応用できるよう、日々努力している。

― 70 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

学術論文

男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果

Development of Men’s Facial Features Map and its application for
facial impression change by eyebrow makeup
山南春奈 1）、長島

愛 1）、中村

潤 2）、田中奈津子 2）、小杉考司 3）Haruna YAMANAMI1), Megumi NAGASHIMA1), Jun NAKAMURA2),
Natsuko TANAKA2), Koji KOSUGI3)
E-mail: haruna.yamanami@shiseido.com
和文要旨
顔立ちマップは、メイクアップアーティストや美容部員が、モデルやお客さまにメイクアップを施す際に、対象の顔立ちを見極めたうえで、メイクアップの方略を定めるためのツールである。本研究では、男性のメイクアップ
ニーズの高まりに鑑み、男性顔を対象に顔立ちマップを作成した。プロのメイクアップアーティスト 39 名が 24
枚の男性顔の類似度評定を行い、その結果を多次元尺度構成法により 3 次元マップ化した。類似度評定に用いた顔の形態特徴量およびマップの布置情報に基づいて作成した合成顔の印象評定の値との相関係数により、マップの各次元を解釈した。その結果、1 次元は従来の女性版顔立ちマップと同様、目の大きさと親近性の印象にかかわっていた。2,3 次元は主に顔の下半分の輪郭かかわる形態特徴および成熟性と男性性の印象にかかわっていた。さらに、実用場面を想定して簡略化した顔立ちマップに基づき、各象限の合成顔を、眉部位のみ 1,2 次元方向に変更した画像の印象を比較した結果、眉の形状変化による顔印象変化が生じることを確認した。以上により、男性顔の印
象演出における本マップの活用可能性を示した。

キーワード：顔立ちマップ、眉、男性、MDS（多次元尺度構成法）
Keywords : Facial Features Map, Eyebrow, Men’s cosmetics, Multi-Dimensional Scaling; MDS

1.

にかかわるフォルム軸と、顔の長さにかかわるバ

緒言
メイクアップは顔の印象を変化させる [1]。メランス軸からなる 2 次元で構成される。フォル

イクアップの効果は、魅力的、美しさ、健康的とム軸は、顔の輪郭や顔パーツの形態が直線的か曲

いった美感にかかわる印象だけではなく、親しみ

線的か、バランス軸は顔の長さの長短および顔パ

やすい、自信がありそうといった人物の特性にかーツの配置の遠心性・求心性を示している。このかわる印象も左右する [2][3]。こうしたメイクア

2 次元座標で規定された 4 象限にはキュート・フ

ップによる印象演出の手助けになるのが、顔立ち

レッシュ・クール・やさしいといった印象ワード

マップである。既存の顔立ちマップは、女性の顔が対応している。顔立ちマップを用いることによを対象とし、メイクアップアーティストや美容部

り、元の顔立ちから想起される印象を見極めると員などの美容技術者が、モデルやお客さまにメイ

ともに、演出したい印象に向けてどのようなメイ

クアップを施す際に、対象の顔立ちを見極めたう

クアップテクニックを施したら良いかを導き出す

えで、メイクアップによりなりたい印象を演出すことができる。女性版顔立ちマップの開発は、顔る方略を定めるためのツールである。女性版顔立の類似性判断の多次元尺度構成法（MDS：Multi-

ちマップは、顔パーツ形状の曲線・直線の度合い

Dimensional Scaling．以下、MDS）に基づき、そ

1）資生堂 みらい開発研究所、MIRAI Technology Institute, Shiseido co. Ltd2）資生堂 ビューティークリエーションセンター、Beauty Creation Center, Shiseido co. Ltd3）専修大学 人間科学部、School of Human Sciences, Senshu University― 71 ―

男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果　男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果﻿

おける本マップの活用可能性を示した。

の詳細は [4]-[6] に詳しい。
近年、男性のメイクアップ市場の拡大が注目を浴びている [7]。男性用スキンケア化粧品のみな

2．男性版顔立ちマップの開発

らず、男性用メイクアップ化粧品も販売されてお

2.1

り、眉のお手入れを中心に関心を集めている。こ2.1.1

れまで以上に、男性が外見を通じて他者から見ら

・評定者

方法
類似度マップの作成

メイクアップアーティスト 39 名（女性 26 名、れたい印象や自身のなりたい印象を演出する場面

男性 13 名、メイクアップアーティストとしてのが増えているためと考えられる。

勤続年数は平均 14.7 ± 9.5 年）が参加した。

男女の顔の形態的な違いについては、多くの先・刺激行研究がある。女性は 14-15 才で顔の成長がとまるが、男性は成長し続けて性的二型が増長する

第 1 著者が所属する機関における倫理委員会とされている [8]。一般に成人男性の顔は女性よの 承 認 を 得 て、（ 試 験 番 号 C02031） 一 般 男 性り長い顎先、幅広な下顎・唇・鼻、眼窩上の突出、20-30 代 40 名の顔写真を撮影した。このうち、濃い眉毛といった性的二型に特徴づけられる [9]撮影条件や表情、ターバン位置や眉の手入れによ[10]。また、日本人を対象とした 3 次元顔形状のる不自然さが顕著なものを除外して得られた 24

比較研究においては、眼裂の縦幅、鼻尖の高さ、名（平均年齢 27.9 ± 4.3 才）の顔写真を刺激と鼻翼、顔の下半分の縦幅、頬形態などに男女差がして使用した。

認められている [11]。一方、知覚的な男性らしさ、・手続き

女性らしさにかかわる顔特徴についても、多くの実験に先立ち、評定者は写真用紙に現像した先行研究がある。顔の男らしさが常に顔の女らし

24 枚の顔画像に一通り目を通し、実験刺激の概さと対極をなすとは限らないことも示唆されてい観を把握した。

る [12][13]。また、身長や BMI といった体の大24 名の顔画像を 2 枚ずつディスプレイの左右きさを想起させる顔特徴が、男らしさの知覚に影に並べて最大 4 秒間表示し、両者の顔の類似度

響を与えるとの報告もある [14]。このような観を「似ていない」から「非常に似ている」までの点から、男性と女性の顔形態とそれによってもた6 段階でキーボード入力による評定を求めた。観らされる印象には差異があると考えられ、女性を察距離は 70㎝であった。類似度評定は総当たり想定して開発された顔立ちマップによる化粧印象

で行われ、評定者 1 名あたりの評定試行数は、演出の方略を、そのまま男性に適用できるとは限

552 回であった。画像の提示順序はランダム、らない。

左右提示位置は偏らないようにした。実験プログ
ラムの作成および提示には、PsychoPy3 (ver3.0.7)

そこで本研究は、女性版顔立ちマップの作成手
続き [4]-[6] を参考に、ヘアメイクアップアーテ

を用いた。

ィストによる男性顔の類似性判断に MDS を適用

・類似度解析

することで、男性版顔立ちマップを作成した。プ

統計解析には R（ver3.5.1）を用いた。類似度

ロのヘアメイクアップアーティストが男性 24 名

評定における左右提示の結果の平均得点を算出の顔画像の類似度を評定した結果から、MDS にし、smacof パ ッ ケ ー ジ（ver1.10.8） の indscal

より 3 次元マップ化した。顔形態および顔印象

を用いて、MDS を実施した。ストレス値を参考の因子との相関を手がかりにマップの各次元を解に 3 次元解を採用し、類似度マップを作製した。

釈することにより、男性の印象演出の手助けとなる男性版顔立ちマップを作成した。得られた 32.1.2

形態特徴による MDS 各次元の解釈

次元男性版顔立ちマップについて、女性版の顔立・顔特徴量の抽出
2.1.1 で使用した顔画像 24 枚の顔特徴点座標

ちマップとの比較を行い、共通点と相違点を考察を取得した。特徴点は図 1 に示した 75 点であり、した。
さらに、美容上の実用場面を想定して改良を加それらの座標から、距離や角度、比などの 116

えた顔立ちマップに基づいて眉を変化させたとき個の顔形態パラメータを抽出した。長さ次元のパの印象変化について検討し、男性顔の印象演出にラメータは、黒目の横幅の距離で規格化した。

― 72 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

男女 880 名ずつ、計 7,040 名が参加した。この・MDS 座標との相関解析
2.1.1 で 得 ら れ た 各 顔 画 像 の MDS 座 標 値 と、

うち、全 80 項目の評定に同じ数値を入力した回

顔特徴量パラメータ間のピアソンの積率相関係数

答者を除外し、6,925 名分の回答を解析に用いた。

を算出した。検定すべき変数が多かったため、こ・刺激

こでは帰無仮説検定ではなく、ベイズファクター

2.1.1 で記した MDS の結果得られた 3 次元のを用いた。H0 を母相関ρ =0.0，H1 をρ≠ 0.0 と各次元の値について、高群 6 名、低群 6 名分のしてベイズファクター（BF10）を算出し、モデル顔からなる合成顔を計 6 画像作成した（図 2-a）。

の評価を行った。ベイズファクターの算出には R

同様に、MDS の結果得られた 3 次元空間の、1-2(ver4.1.0) の BayesFactor パッケージ（ver0.9.12-次元平面（図 2-b）、2-3 次元平面（図 2-c）、3-1

4.2）の correlationBF 関数を用いた。

次元平面（図 2-d）上の各 4 象限に布置された 6
名ずつの顔から合成顔を計 12 枚作成した。さら2.1.3に、MDS の 3 次元座標値を用いて非階層的クラ印象ワードによる MDS 各次元の解釈

スター分析を行い、分類された４つのグループに・実験参加者
インターネットを通じて集められた一般男女がついてもそれぞれ 6 名ずつかならなる合成顔を回答した。20 代、30 代、40 代、50 代の各年代

作 成 し た（図 2-e）。 合 成 顔 は FantaMorph（Abrosoft 社）を用いて作成した。これらの手順で作成した刺激画像の枚数は合計 22 枚であった。
図，式・印象用語の選定

図，式先行研究 [15] や、美容雑誌などの一般情報から顔印象にかかわるワードを収集した。また、実験に用いる刺激画像を男女 3 名ずつ計 6 名に提示し、想起された性格の印象用語をインタビュー
により収集した。男性の顔印象にかかわる合計
172 種類の言語表現を KJ 法により分類、集約し、最終的に 40 項目の印象評価用語を選定した（表1）。
・手続き
PC もしくはスマートフォンを通じてインター

図 1 取得した特徴点座標
図 1 取得した特徴点座標
図 1 取得した特徴点座標

ネット上で回答した。各回答者は、22 枚の合成
顔のうち、2 枚が割り当てられ、40 項目の印象
評定を 1 画像ずつ行った。40 項目の印象ワード
を 4 項目ごとに 10 ブロックに分けることで（表1）、できる限り画像を見ながらスクロール操作
をせずに回答できるよう工夫した。2 枚の合成顔画像につき、それぞれ 10 ブロック、計 20 ブロックがランダムな順序で提示され、また設問内の4 項目もランダムに提示された。評定は「全くあてはまらない」から「とてもあてはまる」までの
７ 段 階 で 評 価 さ れ た。 解 析 に は R（ver3.5.1）
psych パッケージ（ver1.8.12）の fa を用い、最尤法による因子分析を行った。その後、算出された因子得点と印象評定に用いた 22 枚の合成顔の座標値との相関を分析した。各合成顔の座標値
は、合成顔を構成する 6 名分の顔の MDS 座標の

図 2 MDS 作成した種類の合成顔図 222MDS作成した 22 種類の合成顔平均値として算出した。

図 2 MDS 作成した 22 種類の合成顔表 1 評定に用いた 40 種類の印象用語― 73 ―
正義感が強いかわいらしい
表 1 評定に用いた 40 種類の印象用語
さわやかな
魅⼒的な
弱い

頑固な

頑固な

正義感が強い活発な
知的な

かわいらしい

⼒強い

活発な

明るい

⼒強い

図，式

男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果　男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果﻿

2.2

評定値を因子分析した結果、スクリ―基準によっ

結果

2.2.1

て 4 因子が抽出された。「軽快な」は、共通性がMDS による類似度マップの作成

ストレス値は 2 次元の場合は 0.27、3 次元の低い値 (0.11) をとったため、これを除外して再場合は 0.20 であった。モデルとデータの一致度

度因子分析（独立クラスター回転）を行った。そから、今回は 3 次元解を採用することとした。

の結果、表 3 に示す「たくましさ」「洗練」「親2.2.2

形態特徴による MDS 各次元の解釈

しみやすさ」「素朴」の４つの因子が抽出された。

類似度評定に用いた 24 枚の男性顔写真についこれら 4 因子の因子得点と、各合成顔の MDS 次て、3 次元の MDS 座標値と顔形態パラメータの元上の座標値から、MDS の各次元と印象因子と相関を分析した。表 2 に MDS の各次元と相関がの間の相関を分析した。これらの結果から、第 1高かった上位 3 つの顔形態パラメータと無相関

次元は、「親しみやすさ因子」と負の相関、第 2モデルと比較した際のベイズファクターの結果を

次元は「洗練因子」と正の相関を示し、第 3 次示す。検定すべき変数が多かったため、H0 を母

元は「たくましさ因子」と負の相関を示した（表相関ρ =0.0，H1 をρ≠ 0.0 としてベイズファク

4）。

図 1 取得した特徴点座標

ター（BF10）を算出し、モデルの評価を行った。
2.2.4

Jeffreys の解釈基準 [16] を参考にベイズファク

3 次元男性版顔立ちマップの作成

ターを解釈した結果、表 2 に記した各次元と、

2.2.1-3 までの結果（図 3）をもとに、美容カ

相関係数の上位 3 つのパラメータの間では H1 のウンセリングに用いる目的を考慮して、各次元のモデルが支持され、相関が認められると判断した。

ラベルとなる印象ワードを選定した。各次元と相MDS の第 1 次元は目の開きの大きさと負の相関

関の高い印象因子の構成要素、および各次元の高を示し、第 2 次元は目の角度と正の相関、顎の群・低群の顔画像が特徴的に高い評定値を示す印

大きさや両眼間隔との間に負の相関を示し、第 3

象用語を選択した。同時に、美容上なりたい印象

次元は顔および鼻の縦長度と負の相関を示した。

に即しているかを総合的に判断して各次元のラベルを選定した。第 1 次元の正方向は、「親しみや印象ワードによる MDS 各次元の解釈

すさ因子」に負方向で高い因子負荷量を示す言葉

MDS で得られた類似度マップに基づいて作成のうち、“ クールな ” という表現を採用し、第 1

した 22 枚の合成顔写真に対する 40 項目の印象

次元の負方向は、正方向で高い因子負荷量を示す

2.2.3

図 2 MDS 作成した 22 種類の合成顔表1評定に用いた 40 種類の印象用語

表 1 評定に用いた 40 種類の印象用語

頑固な

正義感が強いかわいらしい

活発な

⼒強い

さわやかな

魅⼒的な

弱い

知的な

明るい

健康的な

まじめな

包容⼒がある

近づきがたい

中性的な

繊細な

外向的な

熱意がある

信頼感がある

成熟した

静かな

たくましい

⾃信がありそう

男らしい

洗練された

清潔感がある

軽薄な

優しい

素朴な

快活な

若々しい

美しい

ユーモアがある

クールな

意思が強い

親しみやすいエネルギッシュな

機敏な

誠実な

穏やかな

表 2 MDS 各次元と形態特徴の相関分析
表第1次元
2 MDS 各次元と形態特徴の相関分析

第2次元

第3次元

形態特徴

ｒ

BF10

形態特徴

r

BF10

形態特徴

r

BF10

右⽬縦幅

-0.72

390.12

右⽬傾き

0.58

15.93

⿐縦横⽐

-0.73

619.59⽬⾯積-0.71

313.92

顎横幅

-0.57

12.57

⿐⻑さ

0.68

120.70

左⽬横幅

-0.70

211.05

離れ⽬度

-0.54

8.64

顔縦横⽐

0.60

21.58

表 3 因子分析結果― 74 ―

因⼦負荷量
因⼦１

因⼦２

因⼦３

因⼦４

共通性

形態特徴

ｒ

BF10

形態特徴

r

BF10

形態特徴

r

BF10

右⽬縦幅

-0.72

390.12

右⽬傾き

0.58

15.93

⿐縦横⽐

-0.73

619.59⽬⾯積-0.71

313.92

顎横幅

-0.57

12.57

⿐⻑さ

0.68

左⽬横幅

-0.70

211.05

離れ⽬度

-0.54

8.64

顔縦横⽐

0.60

表3

因子分析結果表 3 因子分析結果
因⼦負荷量
因⼦１

因⼦２

因⼦３

因⼦４

たくましさ

洗練

親しみやすさ

素朴

共通性

たくましい

0.91

-0.26

-0.08

0.07

0.61

⼒強い

0.91

-0.23

-0.13

0.05

0.61

エネルギッシュな

0.82

0.02

0.01

-0.15

0.63

男らしい

0.81

-0.11

-0.14

0.13

0.60

熱意がある

0.70

0.04

0.07

0.03

0.58

意思が強い

0.69

0.14

-0.29

0.02

0.53

活発な

0.66

0.16

0.16

-0.19

0.63

⾃信がありそう

0.65

0.30

-0.17

-0.18

0.55

健康的な

0.59

0.03

0.21

0.10

0.57

快活な

0.55

0.28

0.16

-0.13

0.62

弱い

-0.54

0.35

0.07

0.25

0.25

外向的な

0.54

0.23

0.20

-0.13

0.59

正義感が強い

0.53

0.03

0.10

0.32

0.59

頑固な

0.52

-0.07

-0.46

0.05

0.33

明るい

0.48

0.17

0.35

-0.06

0.63

包容⼒がある

0.44

0.00

0.24

0.29

0.50

成熟した

0.43

0.13

-0.15

0.19

0.34

ユーモアがある

0.42

0.02

0.35

0.12

0.48

信頼感がある

0.38

0.17

0.21

0.29

0.60

美しい

0.03

0.83

-0.07

-0.13

0.57

洗練された

0.13

0.78

-0.15

-0.08

0.58

繊細な

-0.25

0.72

-0.15

0.20

0.47

中性的な

-0.27

0.71

-0.09

0.02

0.32

クールな

0.10

0.69

-0.53

0.02

0.47

さわやかな

0.10

0.65

0.19

-0.03

0.66

知的な

0.05

0.65

-0.11

0.17

0.55

機敏な

0.33

0.59

-0.10

-0.15

0.52

魅⼒的な

0.24

0.56

0.10

0.00

0.62

清潔感がある

0.08

0.56

0.11

0.16

0.58

若々しい

0.19

0.52

0.13

-0.05

0.50

かわいらしい

-0.08

0.46

0.34

0.11

0.48

近づきがたい

0.04

0.19

-0.65

-0.11

0.33

親しみやすい

0.22

0.07

0.52

0.31

0.66

素朴な

0.13

-0.27

0.20

0.69

0.41

静かな

-0.29

0.27

-0.18

0.61

0.49

まじめな

0.22

0.03

0.14

0.58

0.55

穏やかな

-0.03

0.11

0.35

0.55

0.54

誠実な

0.33

0.05

0.20

0.50

0.63

優しい

0.14

0.05

0.46

0.48

0.63

寄与率(%)

42.5

29.8

14.8

12.9

累積寄与率(%)

42.5

72.3

87.1

100.0

表 4 MDS 各次元と印象因子との相関分析

表4

MDS 各次元と印象因子との相関分析

第1次元

r

第2次元

第3次元

0.34

-0.56

0.62 **

0.30
-0.20

r

因⼦１

たくましさ

-0.51

因⼦２

洗練

-0.68 ****

因⼦３

親しみやすさ-0.91 ***

0.16

因⼦４

素朴

-0.46

-0.52

*

r

*

0.40

注）r はピアソンの積率相関係数を表す．無相関検定***:p <0.0001, **:p <0.001, *:p <0.01, ': p <0.05― 75 ―*'

120.70

日本顔学会誌二十一巻二号

21.58

男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果　男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果﻿

“ 親しみやすい ” を採用した。第 2 次元の正方向「たくましさ因子」との負の相関の高さから “ たは、“ 洗練 ” に加えて、この因子を構成する項目

くましい ” を採用した。

のうち、2.3 の Web 調査にて次元 2 の高群の合3 次元からなる顔立ちマップを作成した（図 4）。

成顔画像が特徴的に高い評定値を示した “ 機敏形態項目および印象ワード因子との相関分析の結な ” を採用し、“ 洗練・機敏 ” と表現した。第 2果を基に 3 次元を特徴づけ、3 次元空間上の各空次元の負方向には、負の相関傾向を示した「素朴間に、その空間を代表する合成顔を布置した。ま

表子
4 」
MDSに各次元と印象因子との相関分析
因
含 ま れ る 項 目 の う ち、 上 記 と 同 様 にた、直感的理解を助けるために次の方法でマップ

表 4 試験で第MDS 各次元と印象因子との相関分析
Web
2 次元低群の合成顔画像が特徴的を表現・可視化した。まず、3 次元のうちの 1-2

第1次元
第2次元
に高い評定値を示した “ 素朴・穏やか” を採用し第3次元 軸からなる 2 次元マップを中心に据え、1 軸 -2

第1次元r
第2次元r
た。第 3 次元の正方向は正の相関傾向を示した
因⼦１

たくましさ

r
-0.51

因⼦２
因⼦１

洗練
たくましさ

-0.68 ****
-0.51

*

第3次元r

r
0.34

*

0.30
-0.56

*

軸の各象限の 4 枚の合成顔に対して、3 軸の顔形

「素朴因子」を構成する項目のうち、Web 調査に0.62 **
0.34て次元3 の高群の合成顔画像が特徴的に高い評
因⼦３
親しみやすさ-0.91 ***
0.16
因⼦２
洗練
-0.68
0.62 **

軸の各象限に合成顔を布置した。更に、1 軸 -2

r
-0.56

定値を示した“ 静か ” を採用し、3次元負方向は、
因⼦４
素朴
-0.46
*
-0.52
因⼦３
親しみやすさ-0.91 ***
0.16 *

態特徴である、顔および鼻の縦横比を大きくした
-0.20
0.30
軸 -2 軸で 2
0.40画像と小さくした画像を作成し、1'-0.20

注）r はピアソンの積率相関係数を表す．無相関検定***:p <0.001,
p <0.05 '因⼦４
素朴-0.46 *p <0.0001, **:-0.52* *:p <0.01, ':0.40
注）r はピアソンの積率相関係数を表す．無相関検定***:p <0.0001, **:p <0.001, *:p <0.01, ': p <0.05

図 3 MDS 各次元の特徴
図3

MDS 各次元の特徴

図 3 MDS 各次元の特徴

図 4 3 次元顔立ちマップ
図 4 3 次元顔立ちマップ

図4

3 次元顔立ちマップ― 76 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

次元マップの奥行方向に布置することで 3 軸目

た。

を表現した。また、類似度評定に用いた全 24 の・刺激改良した顔立ちマップの各象限の眉のみを、1

顔画像の平均顔を作成し、マップの中央に布置し軸、2 軸方向に変化させた合成画像を作成し、印た。

象評定に用いた。（図 6）3.

眉による印象変化の検討

3.1

方法

・手続き
評定用語は 2.2.4 で作成した 3 次元マップの 1、2 次元のラベルに採用した、親しみやすい、近づ・実験参加者

きがたい、洗練された、素朴な、機敏な、穏やか

20-49 才の一般男性 69 名が回答した。

なの 6 つのワードであった。元の顔画像と、眉・顔立ちマップの編集
眉の印象演出を目的として、よりわかりやすいのみを変化させた顔画像を左右に 2 枚並べて提ものにするために、3 次元男性版顔立ちマップか示し、左の方が感じる、どちらともいえない、右ら 1-2 軸平面を抽出して改良を加えた。まず、プの方が感じる、の 3 つの選択肢から回答を求めた。

ロのヘアメイクアップアーティスト 1 名が、各画像の提示順はランダム、左右の提示位置は偏り

象限の合成顔の形態特徴および人物印象特徴がよがないようにした。3 つの選択肢間の回答者数にり明瞭かつ自然になるように眉、目、鼻、口など

ついてカイ二乗検定を行い、下位検定（正確二項の顔パーツに軽微な修正を加え、頭髪部を合成し検定）を行った。

た（図 5）。例えば、マップの上半分の 2 つの顔は、元の合成顔よりもごくわずかに目尻を上昇させ、

3.2

結果

結果を表 5 に示す。カイ二乗検定により 3 つよりすっきりとしたイメージがわかりやすいようの選択肢間で有意な差が認められた項目のうち、に修正を加えている。
4 象限の顔イメージを右上から反時計回りに下位検定で元画像（A）より眉変化画像（C）でCOOL、ACTIVE、KIND、MASTER と名付けるとと有意に選択率が上昇したものを赤字、減少した項

もに、1 軸の親しみやすさおよび 2 軸の洗練・機

目を青字で示した。そのうち、元画像（A）、ど敏―素朴・穏やかに対して、それぞれあっさりー

ちらともいえない（B）のいずれよりも眉変化画はっきり、すっきりーしっかりという一般に理解像（C）で有意に上昇もしくは減少した項目は太

しやすく美容に親和性の高いの注釈を加えること字で記した。横軸、すなわち親しみやすい印象ににより直感的にわかりやすくなるように修正し関 連 す る 方 向 に 眉 の み を 変 化 さ せ た も の は、

図 5 眉印象演出のために編集した男性版顔立ちマップ
図 5 眉印象演出のために編集した男性版顔立ちマップ― 77 ―

図 5 眉印象演出のために編集した男性版顔立ちマップ
男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果　男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果﻿

図 6 印象評価に用いた元画像と眉変化画像
図 6 印象評価に用いた元画像と眉変化画像

KIND を除く顔で親しみやすい印象の変化を認め基づいて各軸を特徴づける 22 枚の合成顔を作成た。縦軸方向、すなわち洗練・機敏もしくは素朴・し、アンケートによる印象評価テストを行い、因穏やかの方向に眉のみを変化させたものは、それ子分析の結果得られた 4 つの印象因子と各次元ぞれ、想定する印象の変化がもたらされていた。

との相関を分析した。顔形態および顔印象の因子

横軸を変化した画像においても縦軸にかかわる印との相関を手がかりにマップの各次元を解釈する

象が変化し、縦軸を変化させた画像においても横ことにより、3 次元男性版顔立ちマップを作成し軸にかかわる印象変化が生じていたため、眉の加た。さらに、男性顔の眉による印象演出を目的に、工によってその軸に関連する印象のみを選択的により実用場面での要請に即して改良を行い、顔立変化させたとは言えないが、一部を除いて眉変化

ちマップに基づく眉変化がもたらす顔印象変化にの印象軸に対応して、期待される方向の顔印象変ついて検討した。
今回得られたマップの各次元の解釈（表 4 お化がもたらされていることを確認できた。

よび図 3）について、従来用いられてきた女性版の顔立ちマップ ([4]-[6]) を中心に先行研究と比較

4. 総合考察

して考察する。

本研究では、女性版顔立ちマップの作成手順を参考に、男性版顔立ちマップを作成した。まず、

男性版顔立ちマップを規定する 1 次元は、親プロのヘアメイクアップアーティスト 39 名が男

しみやすさ因子との相関がもっとも高く、洗練因性 24 名の顔画像の類似度を評定した。この結果子、たくましさ因子、素朴因子とも相関が認めらに MDS を適用することにより 3 次元マップ化しれた（いずれも負の相関）。2 次元は、洗練・機た。類似度評定に用いた元の顔画像の特徴点から

敏因子と正の相関、素朴・穏やか因子と負の相関

顔形態にかかわるパラメータを抽出し、各次元とが認められた。3 次元はたくましさ因子と負の相の相関を分析した。さらに、マップの布置情報に関が認められた。これら 3 つの次元は、それぞ― 78 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

眉変化による結果印象評価結果
表表
5 5眉変化による結果印象評価結果
１軸⽅向

２軸⽅向
回答者数（％）

下位検定

回答者数（％）

下位検定

A:元画像 B:どちら C:眉変化

A vs C B vs C

A:元画像 B:どちら C:眉変化

A vs C B vs Cの⽅が感 ともいえ 画像のほ
じる

ない

うが感じ

カイ⼆

の⽅が感 ともいえ 画像のほ

乗検定

じる

ない

る

うが感じ

カイ⼆
乗検定

る

COOL vs 眉ACTIVEに変化

COOL vs 眉MASTERに変化

親しみやすい

17.39

15.94

66.67

**

**

**

親しみやすい

10.14

53.62

36.23

**

**

n.s.

近づきがたい

68.12

20.29

11.59

**

**

n.s.

近づきがたい

60.87

23.19

15.94

**

**

n.s.

洗練された

31.88

30.43

37.68

n.s.

n.s.

n.s.

洗練された

34.78

44.93

20.29

*

n.s.

**

機敏な

55.07

21.74

23.19

**

**

n.s.

機敏な

52.17

27.54

20.29

**

**

n.s.

素朴な

11.59

47.83

40.58

**

**

n.s.

素朴な

14.49

55.07

30.43

**

*

*

穏やかな

14.49

36.23

49.28

**

**

n.s.

穏やかな

11.59

55.07

33.33

**

**

*
**

ACTIVE vs 眉COOLに変化

ACTIVE vs 眉 KINDに変化

親しみやすい

43.48

26.09

30.43

n.s.

n.s.

n.s.

親しみやすい

26.09

23.19

50.72

**

*

近づきがたい

13.04

55.07

31.88

**

*

*

近づきがたい

28.99

60.87

10.14

**

*

**

洗練された

39.13

18.84

42.03

*

n.s.

*

洗練された

48.53

23.53

27.94

*

*

n.s.

機敏な

31.88

20.29

47.83

*

n.s.

**

機敏な

55.07

21.74

23.19

**

**

n.s.

素朴な

42.03

37.68

20.29

n.s.

*

*

素朴な

18.84

30.43

50.72

**

**

*

穏やかな

34.78

43.48

21.74

n.s.

n.s.

**

穏やかな

24.64

30.43

44.93

n.s.

*

n.s.

KIND vs 眉MASTERに変化

KIND vs 眉ACTIVEに変化

親しみやすい

56.52

7.25

36.23

**

n.s.

**

親しみやすい

46.38

17.39

36.23

*

n.s.

*

近づきがたい

13.04

63.77

23.19

**

n.s.

**

近づきがたい

7.25

76.81

15.94

**

n.s.

**

洗練された

24.64

31.88

43.48

n.s.

**

n.s.

洗練された

18.84

36.23

44.93

n.s.

**

n.s

機敏な

24.64

33.33

42.03

n.s.

n.s.

n.s.

機敏な

15.94

36.23

47.83

**

**

n.s.

素朴な

59.42

11.59

28.99

**

**

*

素朴な

63.77

17.39

18.84

**

**

n.s.

穏やかな

56.52

21.74

21.74

**

**

n.s.

穏やかな

56.52

17.39

26.09

**

**

n.s.
n.s.

MASTER vs 眉KINDに変化

MASTER vs 眉COOLに変化

親しみやすい

18.84

31.88

49.28

**

**

n.s.

親しみやすい

53.62

20.29

26.09

**

**

近づきがたい

43.48

34.78

21.74

n.s.

*

n.s.

近づきがたい

15.94

28.99

55.07

**

**

*

洗練された

20.29

50.72

28.99

**

n.s.

*

洗練された

19.12

41.18

39.71

*

*

n.s.

機敏な

18.84

53.62

27.54

**

n.s.

*

機敏な

20.29

36.23

43.48

n.s.

*

n.s.

素朴な

39.13

31.88

28.99

n.s.

n.s.

n.s.

素朴な

56.52

28.99

14.49

**

**

*

穏やかな

27.54

40.58

31.88

n.s.

n.s.

n.s.

穏やかな

62.32

24.64

13.04

**

**

n.s.

**:p <0.01, *:p <0.05

れ Osgood の提唱した SD 法で見出されることのプの第 2 次元を形態と印象の面から解釈すると、多い評価性次元、活動性次元、力量性次元の 3目の角度が上がり、顎が狭く、両眼間隔が短いほつの因子と対応していると考えられる。

ど、洗練・機敏の印象を感じやすいと言える。ま阿部らは、顔立ちマップのフォルム軸と親近性

た、「洗練・機敏」因子の構成要素には「若々しい」にかかわる人格印象、バランス軸と成熟性にかか「かわいらしい」「中性的な」「美しい」という印

わる人物印象の間に相関があること、その背景に象が含まれていることから、2 軸の正方向は、よは感情と成熟性の過般化効果が存在していること

り若く、より中性的な印象に対応していると解釈を指摘している [17]。女性版顔立ちマップにおできる。形態特徴のうち、顎の面積については、ける第一軸は、目を中心とした顔パーツ形状の直男性においては成長に従って下顎が特徴的に発達線・曲線で規定される。目の開きが大きいほど曲することから、成熟した印象をもたらすと考えら

線的、小さいほど直線的に知覚されること、ともれるが、両眼間隔については、女性の場合は短いに親近性にかかわる人物印象が抽出されたことかほど大人っぽい印象が増す方向であるのに対しら、男女版顔立ちマップの第 1 軸は互いに共通て、男性の場合は両眼間隔と若々しい印象は相反していると考えられる。

する方向にある点に相違が認められる。中性的な女性版顔立ちマップのバランス軸は、顔の長さ

印象と目の角度、顎の形の関係に関連がみられたと両眼間隔によって特徴づけられ、顔が長く、両ことは、日本人を対象に行った検討により、男女眼間隔が短いほど、成熟性にかかわる人物印象をの顔の見極めにおいては眉と顔の輪郭の影響が大もたらすことを意味している。男性版顔立ちマッきいという先行知見とも合致する [18]。また、眉、― 79 ―

男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果　男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果﻿

顎の幅広さと、それによる遠心的な両眼間隔距離

る印象形成というよりも、メイクアップアーティ

は、男らしさ知覚の手がかりとなる形態特徴であストがクライアントの顔特徴を分析し、見極めるるという報告 [13] からも、男性版顔立ちマップ

際の経験知を形式知化したものであるといえる。

の 2 軸においては、成熟性と男性らしさの双方

プロのメイクアップアーティストの顔の見方が、の印象に関連していることが示唆される。

一般人のそれと異なるか否かを明らかにすること
は今後の課題である。

一方、3 次元方向は、顔および鼻の縦長度が低い（短い）ほど、たくましく男らしい人物印象を顔立ちマップを用い、自分の実際の顔立ちとなもたらすと解釈できる。「たくましさ」因子には、

りたい顔印象の関係を把握した上で美容施術を施「成熟した」という印象用語が含まれていること

すことにより、その印象に近づけることができる。

から、3 軸も成熟性の印象に関連している可能性

例えば、目の形状と眉の形状には同化の錯視が生が示唆される。顔の縦方向の長さは高身長である

じることが明らかになっている [24][25]。こうしことの知覚的手がかりとされ [19]、背が高そうた化粧による錯視を利用し、マップの各軸に対応な顔に知覚されるほど男らしい顔印象をもたらすした顔形態特徴（目の大きさ、目の角度、両目の一方で、顔の性的二型の男性性とは負の相関を示

間隔など）を強調あるいは弱めて見えるように眉すことが報告されている [14]。本マップの 3 軸を整えることで、顔の印象を変化させて見せるこの形態特徴とそれによってもたらされる印象におとができる可能性がある。本研究の後半では、男

いては、顔の長さが伸びるにつれて相対的に顔幅

性版顔立ちマップのメンズメイクへの活用可能性が短くなることにより、男性らしさ印象や成熟性について検討した。マップの印象軸に基づいてプ印象を弱める効果が認められたものと考えられ

ロのヘアメイクアップアーティストが眉を変化さる。

せた顔画像の印象評価を行ったところ、想定したところで、現代日本人は、北方および南方から軸に選択的な印象変化ではなかったものの、顔印やってきた複数の起源集団による混血であるとの象が目的の方向性に演出できることがわかった。

考え方が広く受け入れられている [20]。男性版

この結果は、顔立ちマップによる男性の顔印象演

顔立ちマップの 3 軸と形態特徴の相関分析の結出への有効性を支持するものである。眉は顔認識果、顔の縦長度に加えて、左右の二重幅（左 : 相のうえで非常に重要な顔パーツである [26]。男

関係数 r=-0.43 右 : 相関係数 r=-0.52）に第 3 次

性のメイクアップへのニーズが高まる中で、男性

元と中程度の相関が認められたことから、第 3版顔立ちマップは、眉による印象演出の方略を決

次元は南方系・縄文顔、北方系・弥生顔の特徴に定する有用なツールとなり得るだろう。

類似しているとも解釈できる可能性がある。そう
であるならば、日本人においては、人種に特有な

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男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果　男性版顔立ちマップの開発と眉による印象演出の効果﻿

[26]

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視―, 心理学評論 , vol.55(3), pp.348-361,

森川和則：顔と身体に関連する形状と大き2012

さの錯視研究の新展開―化粧錯視と服装錯

英文要旨
The Facial Features Map is a tool for makeup artists and beauty consultants to classify the facial typewhen applying makeup to models and customers, and then to determine the makeup strategy. In this study,
we created a Facial Feature Map for male faces in view of the growing market for Men’s cosmetics. Thirty-nine professional make-up artists evaluated the similarity of 24 male faces, and the results were converted
into a three-dimensional map by multidimensional scaling. Each dimension of the map was interpreted by thecorrelation coefficient with the facial morphological features used for the similarity rating and the value ofthe impression rating of the synthetic face created based on the coordinate values of the 3-dimensional map.
As a result, the first dimension was related to the size of the eyes and the impression of familiarity, similar
to the conventional female version of the facial features map. The second and third dimensions were mainly
related to morphological features related to facial lower contours of jaw area and impressions of maturity andmasculinity. Furthermore, based on the face map simplified assuming a practical situation, we compared theimpressions of images in which only the eyebrow part is changed in the 1st and 2nd dimension directions. As
a result, we showed the possibility of using this map in producing the impression of a male face.

― 82 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

著者紹介

山 南 春 奈

長 島

愛

中 村

潤

田中奈津子

小 杉 考 司著者 1

またパリメンズコレクションでは多数のブ

氏

名：山南春奈

学

歴：2 007 年 慶應義塾大学大学院理工学研究

ランドでヘッドアーティストを務める。

科基礎理工学専攻修了（修士（理学））職

著者 4

歴：2 007 年 ㈱資生堂入社 , 現在に至る。

所属学会：日本顔学会
専氏

名：田中奈津子

学

歴：2 005 年 東京女子体育大学 体育学部体育門：化粧心理学

学科 卒業
職

歴：2 005 年 ㈱資生堂入社 , 現在に至る．

著者 2
氏

名：長島

愛

学

歴：2 011 年 慶應義塾大学大学院社会学研究

著者 5

科心理学専攻修了（修士（学術））職

名：小杉考司

学

歴：2 003 年 関西学院大学社会学研究科博士

歴：2 011 年 ㈱資生堂入社 , 現在に至る。

後期課程満期退学。

所属学会：日本心理学会 , 日本感性工学会
専氏

職

門：化粧心理学

歴：2 005 年より日本学術振興会特別研究員，2007 年より山口大学教育学部に講師とし
て着任。

著者 3

2018 年より専修大学人間科学部准教授，

氏

名：中村

潤

学

歴：2 000 年 ＮＲＢ理容美容専門学校 卒業2019 年より同教授として現在に至る。
所属学会：日本行動計量学会，日本社会心理学会

2008 年ＳＡＢＦＡ卒業（ヘアメイクアッ専

プ アーティスト育成所）
職

歴：2 008 年 ㈱資生堂入社 , 宣伝広告・雑誌などのヘアメイクアップアーティストとして現在に至る。

― 83 ―

門：数理社会心理学，心理統計日本顔学会誌二十一巻二号

学術論文

エモティコンとしての LINE スタンプが持つ感情伝達効果 1
The Emotional Communication Effect of LINE Stamps as Emoticons.
安田孝 1）、髙木幸子 2）

Takashi YASUDA1), Sachiko TAKAGI2)
E-mail: yasuda@shinonome.ac.jp
和文要旨
本研究は，チャット場面における感情伝達で，付加するエモティコンの種類（顔文字，絵文字，LINE スタンプ）による伝達効果の差異を検証することを目的とした。伝達する感情は喜び，悲しみ，怒り，不安の 4 つを設定し，チャット場面でどの程度感情が伝わるかを 2 つの実験により検討した。実験１では，エモティコンを用いること
で感情伝達はより促進されるという仮説と，エモティコンにより感情伝達の効果が異なる可能性があり，スタンプはその中で最も感情伝達に有効なエモティコンである，という 2 つの仮説を検証した。実験 1 の結果は，第 1 の仮説は支持したが，第 2 の仮説については一部の感情において成立しなかった。実験 2 は，第 1 の仮説が，スタンプの付加が情報の繰り返しによる強調の効果なのか，それともエモティコンに特有の感情伝達効果があるのかを検証した。その結果，同じメッセージを 2 回繰り返した場合とは異なり，スタンプにはエモティコン特有の感情伝達効果が存在することが確認された。エモティコンを用いた感情伝達の効果について，情動伝達における覚醒度と表示規則の観点から考察を行った。

キーワード：LINE スタンプ，チャットコミュニケーション，エモティコン，SNS，感情
Keywords : LINE Stamps, Chat Communication, Emoticon, SNS, Emotionの一部をなしていると言っても過言ではない。日

1．緒言
近年、個人のスマートフォン保有率が高まり、本におけるメッセージングアプリの利用率は、

2019 年の時点で 67.6% が保有し、また個人の2015 年の時点で LINE が 87.5％と、圧倒的に高インターネット利用率も約 90% となっている。

いことが窺える。次いで Facebook メッセンジャ

このうちソーシャルネットワーキングサービス

ーが 16.6％、Skype が 10.6％、カカオトークが（SNS）を目的としたインターネット利用は、20

4.1％となっている [2]。20 歳代に限れば LINE歳代の 87.1% を筆頭に年々増加の一途をたどっ

利用率は 96.3％であり、多くの若者が日常的にている [1]。スマートフォンの普及と共に SNS のLINE を利用していることが分かる。以上をふま

利用率は増加している。我が国で利用される主なえ、 本 研 究 で は 特 に 20 歳 代 の 利 用 率 が 高 いSNS で あ る LINE、Facebook、Twitter、mixi、LINE を対象に、日常的な場面での SNS によるコ

Mobage、GREE のいずれかを利用している割合

ミュニケーションに焦点を当てる。

を見ると、2016 年には全体で 71.2％となってLINE はメッセージ機能のみではなく、無料でいる [2]。2012 年の 41.4％から見ると利用率は通話を行うこともでき、国内外、通信キャリアを

約 1.7 倍となっており、SNS が社会に定着してき問わず世界各国で利用されている。特に 20 歳代たことが窺える。また、2016 年には 20 歳代の1 本研究の一部は 2020 年 3 月に行われた HCS（電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーション基礎）研究会にて発表された（電子情報通信学会技術報告 , 119(447), pp.7-12）。

97.7％が上記いずれかの SNS サービスを利用しており、スマートフォンや SNS が標準的な生活

1) 松山東雲女子大学、Matsuyama Shinonome College2) 常磐大学、Tokiwa University― 85 ―

エモティコンとしての LINE スタンプが持つ感情伝達効果 1　エモティコンとしてのLINEスタンプが持つ感情伝達効果1﻿

以下の若者の間では LINE が身近なコミュニケー

コンは、書かれているテキストの意味を補助的にションツールとなっており、これまで利用されて強調、補足するもので、言語的表現を主としていきた携帯電話メールに代わる新しいコミュニケーることが示されている。これに対してスタンプはション文化になったと言える [3]。LINE の特徴と感情表現が主であることが推測されている [3]。

して挙げられるのが、次に述べるエモティコンのこの特性は、LINE 上のコミュニケーションにお発展である。携帯電話メールによるコミュニケー

いて文字情報の簡略化の傾向を進め、短文化されションにおいては、表情や身振りに代わる感情表た情報を送り手と受け手がそれぞれ読み合うとい

現として、顔文字や絵文字が多用されてきた。顔う、より高度なコミュニケーションの形成へとチ

文字や絵文字はエモティコンと総称され、文字やャット型コミュニケーションを変化させている文章だけでは不十分な感情的表現を視覚情報とし[6]。

て表現しうるものとして考えられている [4-5]。

ここまで述べたことから、LINE によるチャッLINE では、これまでになかったエモティコン

ト型コミュニケーションにおいてユーザーは、文の形態である「スタンプ」が導入されており、メ

字情報とスタンプを同時に使用することによってッセージ機能を用いたチャット型コミュニケーシ

感情伝達を促進しようとしていることが予測されョンにおいて盛んに利用されている。スタンプはる。しかし実際の効果について十分な検証がなさ

LINE 独自のサービスとして提供されており、顔れているとは言い難い。そこで実験１において、文字や絵文字と同様に、相手に気持ちを伝えると以下に述べる 2 つの仮説を検証することを目的いう機能を果たしている。このスタンプは LINEとした。

株式会社が提供するオリジナルのものから、職業・第 1 の仮説は、エモティコンを用いることで

年齢・プロ・アマチュア・個人・企業を問わず、感情伝達はより促進される、という仮説である。

誰でも制作・販売可能なクリエイターズスタンプ

すでに述べたようにエモティコンが感情伝達の促まで、多種に渡っている。この LINE の魅力の一進を意図して考案されていること、またスタンプ

つとも言えるスタンプであるが、文章に付加するは他のエモティコンと比して感情表現が主とされことなく、スタンプ単体で会話を成り立たせ、コること [3] から、他のエモティコンの一形態としミュニケーションを図ることも可能である [6]。

て同様の効果を産むと考えられることに拠る。実エモティコンの使用は一般に、感情状態の伝達際に竹原 [11] は、喜び、悲しみ、怒りのそれぞを効率的に行うことを目的としている。例えば顔れに感情伝達において、世代を交えて検討したと文字は、記号や文字などを組み合わせて人間の顔

ころ、使用頻度が低い世代であっても、感情伝達表情に模した短い文字列を作成し、送り手の文字

効果は一貫してエモティコンを付加した場合の方

情報のみでは伝達できない微妙な感情状態などをが高いことを示している。スタンプに関する知見

効果的に伝達できるように考案されたものであるはまだ少ないが、エモティコンの一種であること[7]。携帯電話メールに関する先行研究では、顔から、感情伝達を促進する効果を有すると推測で文字はテキストメッセージを補完して感情を伝達きる。さらに、日常生活における広範な使用からするものとして位置づけられている [8-9]。絵文

も、エモティコンの有用性は推測できる。意図し字についても基本的には同様であり、文字だけでた感情表現を損なうネガティブな効果が大きけれは伝わりにくい顔の表情や声の調子などの非言語

ば、その使用は控えられると考えられるが、現実的要素を伝達するものである。つまり基本的にはにはエモティコンは常用されている。したがって文字に付随するもので、単体でコミュニケーショ

少なくとも、利用者の多くは感情表現が概ね適切

ンが成り立つものではないとされる [6],[10]。

に促進されていると判断していると見なすことが

顔文字、絵文字に対して LINE スタンプ（以下、できよう。このように、エモティコンが感情伝達スタンプ）は、異なる特徴を持つ。文章では伝えにおいて何らかの効率化に寄与する効果を産んでるのが困難な身振り手振りや声色のような感情をいる可能性は極めて高い。

表現することに加え、単体で使用してもそれだけしかし、エモティコンを付加することで、送りでコミュニケーションが可能な点が異なる

手が意図した感情の伝達がそのまま促進されない[4],[6]。顔文字をはじめとする従来型のエモティ可能性を示す研究も存在する。廣瀬・牛島・森 [12]― 86 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

較した。

は、喜び、悲しみ、怒り、不安の 4 感情と、文章 の み、 顔 文 字 付 加、docomo/au 絵 文 字 付 加、

実験 2 では、実験 1 で検証するスタンプの感

iPhone 絵文字付加の 4 条件を組み合わせたメー

情伝達効果が、エモティコン特有のものであるこ

ル場面において、感情伝達度がどのように変化すとを、別の観点から検討する。エモティコンが微るかを検討した。その結果、喜びと怒りの感情伝

妙な感情状態などを効果的に伝達し、メッセージ

達においては顔文字と絵文字で同程度に伝達促進を補完して感情を伝達するものであることは、複の効果が認められたのに対し、悲しみや不安の感

数の先行研究によって示唆されてきた [7-9]。し情を伝達する際には、顔文字も絵文字も付加の効

かし、単純にメッセージを繰り返すことによって果が見られなかった。この結果は、伝えるべき感もある種の強調効果は生じることが考えられる。

情情報と使用するエモティコンの組み合わせによ

エモティコンが含む感情伝達効果が文字情報とはり、感情伝達が促進されないことを示している。

異なり、またそれがスタンプでは特に効果的であ

これは、場合によっては顔文字や絵文字、スタン

るかを直接検討した研究はほとんどない。特にスプといったエモティコンの付加が、感情の伝達をタンプは、LINE アプリケーションの特性上、新妨げる可能性があることも示唆している。ただし

たな吹き出しの付加に近い形でメッセージとは別

この結果については、廣瀬らの研究で用いられてに追加される表示が一般的である。そこで実験 2いる場面が、例えば悲しみでは「入学試験に不合

では、文字情報の繰り返しとの相違を明らかにす格であったという深刻な悲しみの状況」であり、ることで、エモティコンを利用した方が感情伝達

適度な悲しみの状況であれば、エモティコンの付において適切であり、かつ強度を強められるのか

加が感情伝達を促進する可能性も指摘されていを明らかにすることを目的とした。

る。したがって、日常的なやり取りの場面においては、エモティコンの付加は感情伝達を促進する

2．予備実験（刺激文とエモティコンの選定）可能性が高い。

2.1.

方法

次に第 2 の仮説について述べる。ここまで述

実験で使用する文章を選定するために、紙面にべてきたように、エモティコンの付加により、感よる予備調査を実施した。予備調査には本実験に情伝達が促進される可能性が高い。また、廣瀬ら

参加しない女子大学生 10 名（平均年齢 18.4 歳、[12] の研究において、顔文字と絵文字の組み合

SD = 0.49 歳）が参加した。

わせによって効果が異なったことから、エモティ

刺激として用いた文面で想定された感情状態

コンの種類により感情伝達の効果が異なる可能性

は、喜び、悲しみ、怒り、不安の 4 感情であった。

が示唆される。中でもスタンプは、先に述べたよ

この 4 感情を採用した理由は、すべてのエモテ

うに感情表現が主であると考えられることから

ィコンで表現されている感情であることに加え、[3]、特に大きな促進効果を持つことが予想され感情伝達の効果に関する先行研究 [12],[13] で用る。しかし、スタンプを取り上げた先行研究が少いられていることから、比較検討を行えるためでないことから、明らかな知見は得られていないある。

[3], [6]。そこで、第 2 の仮説としてエモティコ
ンの種類により感情伝達の効果が異なる可能性が

2.2.

刺激文の選定予備調査で用いられた文章は計 20 個であり、あり、スタンプはその中で最も感情伝達に有効な

1 つの感情につき、想定した 5 つの文章を用意しエモティコンである、という仮説を設定した。
以上をふまえ本研究では、スタンプが持つ感情た。参加者は、ランダムに並べられた文章を読み、伝達効果を明らかにするため、先述の 2 つの仮そこから伝わってくる感情を喜び、悲しみ、怒り、説を検証することを目的に実験１を行った。実験

不安の 4 つの選択肢の中から選び、感情の程度

１では、まず感情状態が異なる 4 種類のチャッを 1（弱い）から 5（強い）の 5 段階で評定した。

ト場面を設定した。そして、それぞれの場面で、予備調査の結果から、それぞれの感情ごとに参文章のみ、顔文字付加、絵文字付加、LINE スタ

加者に最も多く選択されたものを、チャットのや

ンプ付加という 4 条件を設定し、感情状態とエり取りが容易にイメージできるやりとりとして採

モティコンの組み合わせによる感情伝達効果を比用した。それぞれのエピソードとして、喜びが「お― 87 ―

エモティコンとしての LINE スタンプが持つ感情伝達効果 1　エモティコンとしてのLINEスタンプが持つ感情伝達効果1﻿

店のご飯が美味しかった・欲しかった洋服が手に情は「( ｀Д ´)」、不安の感情は「(；´ Д｀ )」入った」、悲しみが「単位を落としてしまった・といった、それぞれ最も適切であると考えられる試験の結果が不合格だった」、怒りが「教えられものを選定した。

ていた試験範囲外のところが出題された・アルバ

絵文字についても先行研究 [12] を参考に、4

イト中に他人のミスで叱責された」、不安が「試感 情 そ れ ぞ れ 選 定 し た。 絵 文 字 に つ い て は

験範囲が広すぎて勉強していないところがある・

Unicode を示す。喜びの絵文字（U+1F604）は人生で初めてアルバイトをする」という状況を設

丸く黄色い顔で、目は「^ ^」、口は口角が上がり、定した。4 つの感情のそれぞれにつき、文面自体大きく開いている笑顔のものであった。悲しみのは同じで、文章のみ、顔文字付加、絵文字付加、絵文字（U+1F62D）も同じく丸く黄色い顔で、スタンプ付加の 4 パターンのメッセージ刺激を

目から涙を流し、口は丸く開いた泣き顔のもので作成した。

あった。怒りの絵文字（U+1F621）は赤く丸い顔で、眉がつり上がり、口はへの字に結ばれた怒2.3.

り顔のものであった。不安の絵文字（U+1F625）

エモティコンの選定

続いて、スタンプ、顔文字、絵文字の選定を行は丸く黄色い顔で、眉がハの字に下がり、口はへった。スタンプは、刺激文の選定に続き、同じの字に結ばれ、顔から汗を流したものであった。

10 名を対象とした紙面による予備調査により行以上の手続きにより作成した計 32 通りのメッった。喜び、悲しみ、怒り、不安の 4 感情のうち、セージを刺激として実験に使用した（表 1）。

指定した感情を伝えるために最適だと考えられる
スタンプを、感情ごとに 10 個ずつ用意した中か

3．実験 1

ら選択させ、それぞれ選択者が最多のものを選定

実験 1 は、先に述べた 2 つの仮説を検証するした。スタンプは、BROWN & FRIENDS ということを目的とした。すなわち、第 1 の仮説「エカテゴリで提供されているクマとウサギを選択しモティコンを用いることで感情伝達はより促進さた。このクマとウサギはデフォルトのスタンプでれる」と、第 2 の仮説「エモティコンにより感あり、無料であることから多くの人が利用してい情伝達の効果が異なる可能性があり、スタンプはると考えられるためである。本研究では、スタン

その中で最も感情伝達に有効なエモティコンであプのキャラクター的特徴の統制より、想定した感る」の 2 つである。文章のみを提示する条件と情が正確に伝わるかを優先し選出を行った。

エモティコンを付加した条件を比較することで第顔文字は先行研究 [12] を元に、喜びの感情は

1 の仮説を、絵文字、顔文字とスタンプそれぞれ「(^ ^)」、悲しみの感情は「(；＿；)」、怒りの感を付加した条件を比較することで第 2 の仮説を

表 1.

実験で使用した文章とエモティコン。エモティコンの掲載については LINE 株式会社より許諾を得た。

― 88 ―

日本顔学会誌二十一巻二号の右横には想定される感情、及び評定のための数検証する。

直線を表示した。実験参加者が数直線の中から該3.1.

当すると思われる数字を選択してクリックすると方法
女子学生計 41 名（平均年

次の試行に進み、新たなチャット場面が提示され

齢 22.56 歳、SD = 6.60 歳）が実験に参加した。

た。刺激の提示順序による影響を相殺するため日常的に LINE を使用しており、顔文字や絵文字、に、32 通りのチャット場面をランダムに提示しスタンプの使用を行っていると考えられる学生でた。実験の所要時間は約 15 分であった。

3.1.1.

実験参加者あった。LINE のチャット場面を見て、評価を行う内容であること、参加は自由で辞退も可能であ

3.2.

結果

ることを伝えた。その後、実験参加への同意が得分析に際し、同一感情かつ同一エモティコンにられた者に参加を依頼した。本研究は , 第一著者

対する 2 つの文章の評定値を平均し、感情（4：の所属機関において「人を対象とする研究倫理審

喜び・悲しみ・怒り・不安）とエモティコン（4：査委員会」の審査を受け承認された（申請番号 :文章のみ・顔文字付加・絵文字付加・スタンプ付

2020-5）。

加）の 2 要因参加者内の分散分析を行った。そ実 験 は PsychoPy（v1.85.2）の結果、感情の主効果（F（3，120） = 8.16，を用いて作成した。実験前に操作方法や状況の設

p<.001, ηp2 = .16）、エモティコンの主効果（F（3，定、感情伝達度の評価方法についての説明を PC

120）= 84.89，p<.001, ηp2 = .68）、両者の交互の画面上に提示し、教示を行った（図 1）。実験

作用（F（3，120）= 4.46，p<.001, ηp2 = .10）

参加者は説明を読んで内容を理解した上で、実験がすべて有意であった。交互作用が有意だったたに進んだ。

め、感情ごとにエモティコン付加の効果について

3.1.2.

手続き

LINE のやり取りの相手として、やり取りが比

単純主効果検定を行ったところ、すべての感情で較的イメージしやすい同性（女性）の友人を設定

有 意 だ っ た（ 喜 び：F（3，120） = 92.63、した。実験参加者は、友人から LINE が送られてp<.001, ηp2 = .26、 悲 し み：F（3，120） =きたと仮定し、32 通りの LINE チャット場面（以12.22，p<.001, ηp2 = .23，怒り：F（3，120）=

下、チャット場面）を見て、それぞれについて該50.53，p<.001, ηp2 = .56，不安：F（3，120）=

当する感情がどの程度伝わってくるかを、1（全29.86，p<.001, ηp2 = .43）。また、条件ごとにく伝わらない）から 10（非常に伝わる）の 10

各感情の評定値平均を見ていくと、喜び・悲しみ・段階で評定した。具体的には、1 試行につき 1 つ

怒り・不安の順に、文章のみの条件では、4.29、のチャット場面を画面上に提示し、チャット場面

5.40、5.25、4.46 であり、すべての感情で 10
段階尺度の理論的中点である 5.5 を下回った。それに対してエモティコンを付加した場合、喜び・悲しみ・怒り・不安の順に、顔文字は 7.44、7.10、
7.33、6.76 であった。絵文字は 7.56、7.37、7.62、6.75 であった。さらにスタンプは 8.15、7.32、
8.56、6.82 であった。エモティコンを付加した
場合、最も低いものでも不安の顔文字の 6.76、
最も高いもので怒りのスタンプ付加条件の 8.56という評価であり、感情伝達の効果が認められた。
4 つの感情の結果を図 2 に示す。
エモティコンの付加が感情の伝達に及ぼす影響について、Holm 法により多重比較を行った。その結果、喜び条件と怒り条件で共通の傾向が、悲しみ条件と不安条件で同様に共通の傾向が認められた。この点について以下、それぞれの感情ごと

図 1．実験で用いたチャット場面の例。エモティコンの掲載については LINE 株式会社より許諾を得た。

に結果について述べる。

― 89 ―

エモティコンとしての LINE スタンプが持つ感情伝達効果 1　エモティコンとしてのLINEスタンプが持つ感情伝達効果1﻿

喜び条件では、文章のみのチャット場面と比較

3.3.

考察

して顔文字、絵文字、スタンプの各エモティコン

実験 1 では、「エモティコンを用いることで感を付加することで、感情評定値が有意に増大した。

情伝達はより促進される」という第 1 の仮説と、また、顔文字、絵文字に比べてスタンプを付加し「エモティコンにより感情伝達の効果が異なる可た場合に感情評定値が有意に増大したことが認め能性があり、スタンプはその中で最も感情伝達にられたが、顔文字と絵文字を付加した条件間では有効なエモティコンである」という第 2 の仮説

有意差は認められなかった。

を検証することを目的とした。実験 1 の結果、怒り条件では、文章のみのチャット場面と比較

第 1 の仮説は支持されたと言えよう。具体的にして、エモティコンを加えたいずれの条件でも感は、喜び、怒り、悲しみ、不安のいずれの条件で情評定値が有意に大きかった。顔文字、絵文字をも、文章だけの場合よりエモティコンを付加した

付加した条件と比較してスタンプを付加した場合場合の方が、伝わる感情はより強く評定されていに感情評定値が有意に増大した。しかし顔文字とた。エモティコンの感情伝達についてはこれまで

絵文字を付加した条件間では有意差は認められも複数の先行研究で検証されているが（例えばず、喜び条件と同様の傾向が認められた。

[8]-[12]）、実験 1 の結果はエモティコンの感情

悲しみ条件では、文章のみのチャット場面と比伝達効果について、促進に貢献することを示した

較して、エモティコンを付加した 3 つの条件全と言えよう。また、エモティコン付加による感情てで感情評定値が有意に増大した。顔文字、絵文伝達の促進は、深刻度が高い感情伝達においては字とスタンプの間に有意な差は認められなかっ生じない可能性があるものの [11]、日常的なやた。

り取りにおいては少なくとも本研究で扱った感情

不安条件ではエモティコンを付加することで、において生じるものであると考えられる。したが文章のみと比較して感情評定値が有意に増大しって、これまでの多くの研究で示されているようた。しかし、顔文字、絵文字とスタンプを比較しに、エモティコンは文章のメッセージで伝達しよたところ、これらの間に有意な差は認められず、うとした感情を、効果的に伝えると考えることが悲しみ条件と同様の傾向が認められた。

できよう。

図 2.

エモティコン付加による 4 つの感情ごとの評定値（エラーバーは標準誤差を表す）― 90 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

ただし第 2 の仮説は、一部において支持される文章「ご飯が美味しかったよ」に対して、絵文ない結果となった。具体的には、喜び条件と怒り字と顔文字は同じメッセージの文末に追加される

条件では顔文字および絵文字と比較してスタンプのに対し、スタンプは「ご飯が美味しかったよ」

における感情評定値が高く、悲しみ条件と不安条というメッセージの下に追加されるため、同じメ

件では顔文字・絵文字・スタンプそれぞれの感情

ッセージを 2 回繰り返して強調された場合と効評定値に差はみられなかった。それでは、スタン果が変わらない可能性が考えられる。連続した文プが特有の強い感情伝達効果を産んだ理由は何だ

章ではなく、追加する形式で表現されるのはスタ

ろうか。

ンプの表現特性によるものであり、絵文字や顔文

理由の一つとして、スタンプが持つエモティコ

字を主にあつかった先行研究（例えば [7]）では、ンとしての情報量の多さが考えられる。顔文字、

このような観点による同一の文章を繰り返す効果

絵文字とスタンプの特徴を比較してみると、顔文は検証されていない。

字よりも絵文字の方が色彩豊かという点で情報量が多く、またスタンプには動的情報や身体的情報

4．実験 2が含まれるという点でさらに情報量が多い。例え

実験 2 では、実験 1 で喜びと怒りでスタンプば本実験で用いた悲しみのスタンプは、スタンプの感情伝達効果が高かったのは、情報の繰り返し

自体は静止画であるものの、ベクションを誘発すによる強調の効果なのか、それともスタンプに特る か の よ う な 効 果 線 が 描 か れ て い る。Sato,

有の感情伝達効果があるのかを検証することを目Kochiyama, Yoshikawa, Naito & Matsumura[20]的とした。

によれば、顔の表情を提示した場合、同じ表情を静止画で提示するよりも、中立表情から動的に変4.1.

化した場合の方が、観察者の神経活動が高い活性方法

4.1.1.

実験参加者

実験 1 に参加していないを示すことを報告している。このことから、動き

女子学生 53 名（平均年齢 20.43 歳、SD = 3.34 歳）の要素を伴っていた方が、より強い感情伝達効果が参加した。LINE のチャット場面を見て、評価を示すことが推測される。実際に動きの要素だけを行う内容であること、参加は自由で辞退も可能

で同等の効果を示すかは今後の検証が必要ではあであることを伝え、実験参加への同意が得られた

るが、スタンプが持つ感情伝達効果の一つの要因

者に参加を依頼した。

に、動的情報を有している可能性は指摘できよう。

4.1.2. 刺激文とエモティコンの選定

実験 1 で加えて、全身が描かれているため身体情報を含使用した刺激文のうち、スタンプで最も感情伝達

むことや、他のエモティコンよりも詳細な描画がの効果が高いことが示された喜びと怒りの感情をなされていることも、スタンプの感情伝達効果に選出した。喜びと怒りの 2 つの感情は、快・不影 響 し て い る と 考 え ら れ る。De Cesarei &快のうちで最も識別率が高いとされており [14]、Codispoti[21] によれば、画像が引き起こす感情

繰り返すことで他の感情状態であると認識されるは、サイズが大きいほど、また高空間周波数成分

可能性が最も低く、エモティコンの効果を直接検を含んでいて詳細な情報が描かれているほど大き討することが可能になると考えられる。実験 1

い。このことから、スタンプ自体が持つサイズやで使用した文章のみ、顔文字付加、絵文字付加、情報量が、他のエモティコンよりも強い感情伝達

スタンプ付加の 4 パターンに加え、刺激文を繰

効果を引き起こす原因の一つであることも考えらり返して、2 度目の文章の最後に感嘆符を加えたれる。

文章繰り返し条件を作成した。2 つ目の文章に感

ただし、喜びと怒りで成立した感情伝達効果は、嘆符を追加した理由は、単なる入力ミスによる繰

単に同一の情報を繰り返し伝えたことによる強調

り返しでないことを伝えるためであった。文章繰

が生み出している可能性が残る。絵文字や顔文字

り返し条件は喜びが「ご飯が美味しかったよ」「ごの付加は文末に行われるのが通例であるのに対飯が美味しかったよ！」、「欲しかった服が手に入し、スタンプは、アプリケーションの特性上、吹ったよ」「欲しかった服が手に入ったよ！」といき出しを追加し、再度同じメッセージを追加する

う文章を提示した。怒りが「教えられていたとこ

挙動が含まれる。したがって、例えば喜びを伝えろ以外が出たよ」「教えられていたところ以外が― 91 ―

エモティコンとしての LINE スタンプが持つ感情伝達効果 1　エモティコンとしてのLINEスタンプが持つ感情伝達効果1﻿

出たよ！」、「他の人のミスなのに私が怒られた

加が感情の伝達に及ぼす影響について、Holm 法よ」「他の人のミスなのに私が怒られたよ！」とにより多重比較を行った。喜び条件では実験 1いう文章を提示した。

と同様の傾向が認められた。すなわち、文章だけ

実験は Google Forms を利用しよりもエモティコンを付加することで、感情評定て行った。実験の概要説明と依頼は対面で行わ値が有意に増大し、その効果はスタンプがもっとれ、 了 承 を 得 ら れ た 参 加 者 に 対 し て Google

も大きかった。また、文章を 2 回繰り返した場

Forms への案内を行った。Google Forms にやり合よりも、スタンプを付加した方が有意に大きかとりの画像を提示し、参加者は自身のもつスマーった。

4.1.3. 手続き

トフォンまたは PC で感情がどの程度伝わってく

怒り条件では、文章のみ条件と文章を繰り返しるかを 10 段階で評定した。その他の手続きは、

た条件および、文章のみ条件と絵文字を付加した

実験 1 と同一であった。

条件の間で有意差が認められなかった。その他の条件間はすべて有意差が認められた。ここでも喜4.2.

び条件と同じく、文章を 2 回繰り返した場合よ

結果

りもスタンプを付加した方が、感情評定値は有意分析に際し、同一感情かつ同一エモティコンにに大きかった。

対する 2 つの文章の評定値を平均した。全体の2.26% にあたる欠損値に対して、同一の刺激文に対する他の回答の平均値による補完を行った。

4.3.

考察

以上のデータに対して感情（2：喜び・怒り）と実験 2 は、実験 1 で確認された喜びと怒りのエモティコン（5：なし・文章繰り返し・顔文字

感情におけるスタンプの付加が、情報の繰り返し

付加・絵文字付加・スタンプ付加）の 2 要因参による強調の効果なのか、それともエモティコン

加者内の分散分析を行った。

に特有の感情伝達効果なのかを検証した。これ

その結果、感情の主効果（F（1, 52）= 10.51、
2

は、LINE アプリケーションの特性上、他のエモ
ティコンと異なり、同一の吹き出し内ではなく新p = .002, ηp = .16）、エモティコンの主効果（F（4,2たな別の吹き出しで表示されるのが標準的である

208）= 86.07、p = .000, ηp = .33）、両者の交2互作用（F（4, 208）= 25.77、p = .000, ηp =ことから、スタンプ特有の効果ではない可能性が.06）がすべて有意であった。また、条件ごとに考えられるためであった。その結果、喜びの場合

各感情の評定値平均を見ていくと、喜び条件では、は文章を繰り返すことで感情伝達が強まることが文章のみの条件だけが 3.51 と理論的中点である

確認された。怒りの場合は、同様の効果は認めら

5.5 を下回った。また怒り条件では、文章のみれなかった。ただし喜びと怒り、どちらの条件で（5.20）と文章を繰り返した場合（4.75）が 5.5

も、エモティコンを付加した場合は単に文章を繰を下回った。その他はすべて 5.5 以上だった。以り返した場合よりも有意に感情伝達が強く、また上の結果を図 3 に示す。

喜び、怒りともにスタンプが最も強いという結果となった。以上より、エモティコンには単に同じ交互作用が有意だったため、エモティコンの付

図 3.

文章を繰り返した場合と各エモティコンの評定値の比較（エラーバーは標準誤差を表す）― 92 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

メッセージを繰り返した場合とは異なる特有の感構造によれば、喜びと怒りは「快－不快」の軸で情伝達効果が存在し、なかでもスタンプは一部のは対照的に位置しているものの、「覚醒度」はと感情で強い感情伝達効果を示すことが確認されもに比較的高い。一方で、悲しみと不安は、「快た。

－不快」の軸ではともに不快側に位置し、「覚醒実験 2 の結果は、先行研究によって指摘され度」はともに比較的低い。このことから、スタンてきた、エモティコンが文字情報のみでは伝達でプが他のエモティコンよりも感情伝達に有効に機きない微妙な感情状態などを効果的に伝達し、メ能するのは、「覚醒度」が比較的高い場合である

ッセージを補完して感情を伝達するものという従と考えられる。

来からの主張 [7-9] を、改めて示したものだと考次に、上述の感情の「覚醒度」の高低によって、えられる。特に、先行研究では実験 2 で行った感情伝達におけるスタンプの有効性に差が生じた

ようなメッセージの反復との直接的な比較は、ほことについて、感情の表示規則と解読規則の観点

とんど行われていない。その理由は、日常的にも、から検討する。表示規則とは、それぞれが属する

同一メッセージを繰り返すことで感情伝達効果を

文化内での学習経験を通じて獲得される、感情の高めようとする行為は一般的ではなく、そのため表出行動に関する習慣・因習を指す [18]。この

エモティコンの有無に焦点を当てたほうがより生表示規則においては、文脈に応じて、ヒトは感情態学的妥当性が高まるためであろう。これに対し表出を統制することが指摘されている [19]。た本研究で行った同一メッセージの繰り返しは、日

とえば、表情を用いた感情表出の統制には、修飾、常的な使用方法ではないという点で生態学的妥当

調節、偽装があるとされる。修飾とは初めの感情性が低いものの、エモティコンの持つ感情伝達効

表出の直後に他の感情を表出すること、調節とは果を文章によるメッセージと直接比較した点で意

本当に感じている表情の強度が実際以上に強めら義があると考えられる。実験 2 の結果は、少な

れるか、弱められるかすることと定義される。まくとも感情伝達においては、エモティコンが持つた、偽装には、何も感じていないのにある感情を感情伝達効果は文章と異なる効果を持つためであ示すという擬態、実際にはある特定の感情を感じったからだと言えよう。

ているのに表情には何もあらわさない中立化、実際に感じている感情の代わりに感じていない感情

5．総合考察をあらわす隠蔽の 3 つのタイプがあるとされる。

5.1. 覚醒度と表示規則・解読規則にもとづく考察

日常生活において的確な感情コミュニケーション

本研究では、チャット場面を想定したエモティが成立するのは、こうした感情表出の統制パター

コンの効果、中でもスタンプに焦点を当て、そのンの考慮も含め、表示規則と対応する解読規則が効果を検討する 2 つの実験を行った。その結果、存在するからである。

第 1 の仮説「エモティコンを用いることで感情本研究における実験参加者は、表示規則に対応

伝達はより促進される」を支持する結果が得られする解読規則を用いて、テキストやそれに付加さたが、第 2 の仮説「エモティコンにより感情伝

れたエモティコンを評価していると考えられる。

達の効果が異なる可能性があり、スタンプはそのエモティコンは情報の送り手によって選択される中で最も感情伝達に有効なエモティコンである」

ため、受け手の印象を操作しようとする側面があは、一部だけが支持された。

ることも十分に理解しているだろう。このとき、この理由として、感情の覚醒度と、表示規則お本実験ではテキストと合致したエモティコンのみ

よび解読規則の観点から考察を行う。本研究の結を用い、各テキストに対して 1 種のエモティコ

果は、覚醒度が比較的高い感情ではスタンプは感ンを使用したことから、表示規則として修飾は用

情伝達に有効なエモティコンとして機能することいられないはずである。しかしながら、調節あるを示唆しているといえる。感情語を用いた研究

いは偽装は十分に生じる可能性がある。表情に関[15] および表情認知研究 [16],[17] から、感情やする先行研究 [18] から、文化によらず、感情強感情が表出されている表情の認知構造は「快－不度が強い表情と比較して感情強度が弱い表情の場

快」と「覚醒度」の 2 次元から構成される円環

合に、実際には異なる感情を抱いていると推察さ構造をとることが明らかになっている。この円環れる傾向が明らかになっている。このことは、本― 93 ―

エモティコンとしての LINE スタンプが持つ感情伝達効果 1　エモティコンとしてのLINEスタンプが持つ感情伝達効果1﻿

研究で提示したテキストとエモティコンが示す感単体でのコミュニケーションも可能なツールとな

情とその覚醒度にも当てはまるかもしれない。感っている。さらにスタンプの表示は直前の文章と情の覚醒度が高く、快－不快の分類が明確である

時間差が存在することなどを考えると、本研究でほど、その強度が強いと解釈されうる。実験で用は静止画によって行ったが、動画を用いるなど実いた感情では、悲しみと不安よりも、喜びと怒り際の利用場面に近づける工夫を行った検討も必要の方が、強度が強いことになる。ゆえに、喜びとであろう。以上のような側面を考慮すると、スタ

怒りとは異なり、悲しみと不安では「テキストとンプは従来のエモティコンとは異なったコミュニ

エモティコンが示す感情以外の感情を抱いている

ケーション場面を創出している可能性も示唆されかもしれない」との解読規則がはたらき、このこるが [6]、スタンプの利用を含め、チャット形式とが他のエモティコンとスタンプとの間に差が生のコミュニケーションとそこで用いられるエモテ

じない要因となったと考えられる。

ィコンの効果に関する知見は、実際に用いられているバリエーションに比してまだ数が少ないとい5.2.

える。LINE 以外のチャットコミュニケーション

今後の検討課題

ツールにおけるスタンプの利用実態も考慮した、

本研究の実験 1 と 2 の結果を比較すると、2

さらなる検討が必要であろう。

つの実験を通してスタンプが最も感情伝達効果が強いことは確認されたが、それ以外のエモティコ

さらに、本研究では先行研究に基づいた 4 つンである絵文字と顔文字では、実験 1 と 2 の結の感情を扱ったが、実際のコミュニケーションで果が一致していない。具体的には、喜びの場合ははそれ以外の種々の感情伝達場面も存在する。本

実験 1 で顔文字と絵文字の間に有意差は認めら

研究では、スタンプの感情伝達効果が喜びと怒りれなかったのに対し、実験 2 では有意差が認めで顕著に生じた点について覚醒度の観点から考察られた。また怒りの場合、実験 1 では顔文字とを行った。今回の研究で扱った喜びと怒りは、悲

絵文字の間に有意差が認められなかったが、実験

しみや不安と比較して、快－不快の分類が明確で2 の結果は、両者の間に有意差が生じたことに加かつ覚醒度が高い感情である。つまり、伝達しやえて、実験 1 で認められた文章と顔文字の間のすく読み取りやすい感情だといえる。こうしたス

有意差が消失している。この結果は、スタンプのタンプに特有の情報は、感情が多義的である場合

感情伝達効果で述べた、エモティコンが持つ情報には付加されても感情伝達の程度に影響を及ぼさ量が原因であると考えられる。情報量を比較した

ないが、多義的でない明確かつ覚醒度が高い感情

場合、絵文字はスタンプより少なく、また顔文字の場合には、より大きな影響を及ぼすことが考えはさらに減少する。情報量の減少が感情伝達効果られる。また恐怖や怒りの感情のように、覚醒度を弱めた結果、文章のみ提示した場合よりも強くが高くても快－不快は明確ではない場合も、喜び感情を伝えるものの、スタンプと比較した場合、や怒りと異なる感情伝達度を示す可能性も残され安定した伝達効果を産まなかったという可能性でている。本研究で示唆された感情とエモティコンある。このことは、スタンプがエモティコンの中の効果の関連性を、より広範に検討することは今でも強い感情伝達効果を持つことを間接的に示す

後検討が必要な課題であると考える。

と言えるが、一方で絵文字や顔文字とスタンプの間にある伝達効果の安定性について、その違いを謝辞
本研究は JSPS 科研費 20K12575 の助成を受説明する要因が本研究からは十分に明らかでなけたものです。データ収集に当たり、第 1 著者い。
また、本研究では普及が著しいという理由でエ所属学部の田岡沙耶氏にご協力頂きました。記し

モティコンとしてのスタンプに焦点を当てたものて謝意を表します。また、本論文の審査において、の、実験で用いたのは非常に標準的でシンプルな

2 名の査読者から貴重なコメントを頂きました。

形態のスタンプのみであった。近年はスタンプの記して感謝申し上げます。

種類も増加し、動きのあるもの、スタンプ自体に文字が含まれる、または文字を追加できるものも参考文献

存在し、単なる感情伝達の補助 [10] ではなく、[1]― 94 ―

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日本顔学会誌二十一巻二号[12]

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― 95 ―

エモティコンとしての LINE スタンプが持つ感情伝達効果 1　エモティコンとしてのLINEスタンプが持つ感情伝達効果1﻿

英文要旨With the recent development of deep learning, image processing methods are undergoing major changes.
In particular, unlike other general images, face images contain limited number of features such as faceshape, eyes, nose, and mouth, therefore, with the advent of deep learning, facial image researchers seems tohave moved away from the conventional image processing and computer graphics. It is no longer necessary

to perform calculation for each pixel according to the specific purpose. The human face is a display device
composed of skeleton, muscles and skin, where most of the brain activity appears. Therefore, human are
extremely sensitive to the face. The face image is different from the general image. For this reason, the author
considers using facial images as non-numerical variables as a way to understand complex systems. In thispaper, we describe a neural network that generates and transforms facial figures as a clue. It is not enoughyet, but is an attempt to understand the network by the face instead of recognizing the face by the network.

著者紹介

安 田

孝

髙 木 幸 子

著者 1

著者 2

氏

名：安田孝氏

名：髙木幸子

学

歴：早稲田大学大学院文学研究科心理学専攻博学

歴：早稲田大学大学院文学研究科心理学専攻博士課程 単位取得後退学。
職士課程修了。博士（文学）。

歴：早稲田大学理工学術院創造理工学部助手を職経て、現在、松山東雲女子大学人文科学部

ト、東京女子大学大学院人間科学研究科特心理子ども学科講師。

任研究員、東京女子大学教養学部研究員を

所属学会：日本顔学会、日本心理学会、日本認知心理学会
専

歴：早稲田大学高等研究所リサーチアシスタン

経て、現在、常磐大学人間科学部コミュニ各会員。

ケーション学科教授。

門：認知心理学、知覚心理学。

所属学会：日本顔学会、日本心理学会、日本認知心理学会、日本認知科学会、日本社会心理学会、各会員。
専

門：コミュニケーションの実験社会心理学／認
知心理学。

― 96 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

研究ノート

黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果

Effects of iris size and shape of eyelid on male facial attractiveness竹原卓真、板谷日陽梨、神山雄樹、大倉康平
Takuma TAKEHARA, Hiyori ITAYA, Yuuki KAMIYAMA, Kohei OKURA
E-mail: takehara@mail.doshisha.ac.jp
和文要旨
女性の顔魅力研究では、大きな目や二重瞼の目を持つ顔が高魅力であることが報告されてきた。また、女性の上
瞼形状と黒目サイズを操作した研究では、黒目サイズが 100% の場合は一重瞼よりも二重瞼の目を有する顔の方が魅力的だと判断されたが、125% に拡大した場合は逆に一重瞼の目を有する顔の方が魅力的だと判断された。ところが、男性顔と目との関連性を調べた研究は少なく、未解明な要素が多い。そこで、本研究では男性顔で上瞼形状と黒目サイズを操作し、魅力と違和感の変化を検証した。その結果、女性顔と同様に、黒目サイズが 100% の
大きさのときに一重瞼よりも二重瞼の目を有する顔のほうが魅力的だと判断された。しかし、男性顔で黒目サイズ
を 125% に拡大しても魅力に対する効果は認められなかった。これらの結果から、女性顔ほど効果的ではないとしても、男性顔においてもベイビースキーマの介在が示唆された。加えて、日本では男らしい顔つきが必ずしも高魅力につながるわけではないことが示された。

キーワード：黒目サイズ，上瞼形状，男性顔魅力
Keywords : iris size, shape of eyelid, male facial attractivenessりも一重瞼の顔のほうが魅力的だと判断された。

1．緒言
顔魅力に関する心理学的研究は枚挙に暇がな

つまり、一重瞼では黒目サイズを拡大することでく、女性顔を中心に検証が進んできた。顔魅力に目の過大視が生じ、魅力が上昇したと考えられる。

影響を及ぼす顔パーツは目であると数多く報告さ

これは、一重瞼の女性でも化粧以外の方法としてれ [1]、大きな目は魅力的だと判断されることがカラーコンタクトレンズを利用すると、低侵襲、明らかになっている [2]。また、上瞼形状（一重簡便、安価に顔魅力が上昇することを意味する。

／二重）
も顔魅力に影響を及ぼすことが検証され、上述のような、目が大きい、あるいは目の過大

二重瞼は錯視効果によって目の過大視が生じるた視を誘発する女性顔が魅力的だという背景には、

めに [3]、一重瞼よりも二重瞼の顔ほうが魅力的

女らしい形態特徴が関わっていると考えられていだと判断される [1]。この錯視効果はアイシャド

る [6]。女らしさや男らしさは性的二型性と呼ばウを塗布すると強くなり、目の面積を約 10% もれ、女性はエストロゲンの影響を受けて顔が丸み過大視させることができる [4]。

を帯びる。そして、大きな目等の形態特徴が個体

一方、一重瞼や二重瞼の女性顔を用い、黒目部

保護に関連するベイビースキーマを活性化させ分（瞳孔と虹彩を含んだ角膜部分）のサイズを操[7]、高魅力判断へとつながる。逆に、男性の顔作して魅力測定した研究 [5] では、黒目サイズを魅力に関する研究は「男らしさ」という視点で、操作しない通常状態で一重瞼よりも二重瞼の顔の顎や頬等の目以外の顔パーツからアプローチされ

ほ う が 魅 力 的 だ っ た が、 黒 目 サ イ ズ を 通 常 のることが多かった。男らしさは子孫を残したり健125% に拡大すると魅力評価は逆転し、二重瞼よ康であったりするのに有利な遺伝子のシグナルと同志社大学心理学部、Department of Psychology, Doshisha University― 97 ―

黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果　黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果﻿

して機能すると考えられ [6]、近年では顎が小さ

顎から下（顎の輪郭より下）の領域、両耳、およく、髭をたくわえた男性が魅力的だという研究 [8]び毛髪をトリミングし、元画像として保存した。

や、髭がない男性は魅力的ではないという研究 [9]その後、画像レタッチソフトを用い、各元画像のなどが報告されている。

黒目サイズを 100% として、その 75%、125%、

では、魅力に関連する目を直接操作した男性顔200% となるよう黒目部分を拡大／縮小し、保存の魅力研究は存在するのだろうか。実は、その研した。総じて、各モデルから 4 種類の黒目サイ

究例は決して多いとは言えない。本邦では、大きズパタンを作成したため、 40 枚の顔画像を実験な目は女性顔の魅力を高めるが男性顔の魅力には刺激として準備した（図 1）。

あまり影響が認められないという研究 [10]、目

ここで、顔画像について付記する。緒言で述べのサイズや両眼間距離を操作した男性顔の印象評

たように、本研究は先行研究 [5] の実験手法を参価研究 [11]、顔モデリングソフトを用いて目の考にした。しかしながら、先行研究 [5] と比較す

サイズや肌の色などを操作した研究 [12] などにると、使用された顔とモデルの数、及び毛髪の存限定される。このように、女性顔における目と魅在という 2 点に相違があった。1 点目の使用され力との関係における知見は継続的に蓄積され、フた顔とモデル数の相違について、先行研究 [5] はァッションやコスメティック業界へ重要な基礎デ

一重瞼と二重瞼それぞれで平均顔 1 種類のみでータを提供し続けているが、男性の顔魅力と目のあるのに対し、本研究では一重瞼と二重瞼それぞ関連を調べた研究事例は少なく、科学的に未解明

れ実際の顔画像 5 種類であった。これには、平な部分が多い。

均顔生成による瞼周辺の粗視化を回避する意味

さらに、男性顔の先行研究 [10],[11],[12] は目と、単一種類の提示ではなく、複数種類の顔モデ

全体のサイズを物理的に操作しており、アイシャ

ルを提示する方が、生態学的妥当性の上昇が期待

ドウ塗布 [4] や、黒目サイズの拡大 [5] 等、我々できるという意味があった。一方、先行研究 [5]が日常生活で経験するような、目の過大視を引きで同一の顔を用いて一重瞼と二重瞼を CG で作成

出す刺激操作ではない。しかし、アイシャドウ塗すべきであると主張されている。しかし、一重瞼布等の男性化粧が社会に広く浸透したとは言えな
いため、本研究では女性顔において化粧以外で目の過大視効果を持つ、黒目サイズの操作に着目した。そこで、女性の上瞼形状と黒目サイズの交互作用効果を見出した研究 [5] の実験手法を参考にし、男性の上瞼形状と黒目サイズを操作して魅力や違和感の変化を検証することを目的として実験
を行った。
2．方法
2.1.

実験参加者

大学生 53 名（男性 22 名、女性 31 名、平均
年齢 20.98 ± 1.12 歳）がボランティアで実験に参加した。全員正常視力あるいは矯正正常視力を有していた。
2.2.

顔画像

男子大学生 10 名（一重瞼 5 名、二重瞼 5 名）が撮影および顔画像使用に同意し、顔の撮影モデ
ルとして協力した。モデルが着席する椅子から約1m の距離に設置したデジタルカメラを用い、無表情の顔を撮影した。そして、撮影した顔画像の― 98 ―

日本顔学会誌二十一巻二号と二重瞼の目の開眼部分の高さは物理的に異なる力得点とした。そして、魅力得点において、独立という研究 [13] を考慮すれば、二重瞼と同じ開変数を黒目サイズ（75%、100%、125%、200%

眼部分の高さを持つ一重瞼の顔の作成は、目の部の 4 水準）と上瞼形状（一重瞼、二重瞼の 2 水準）

分が不自然になるなど生態学的妥当性の低下が避とする、対応のある 2 要因の分散分析を行った（図けられない。従って、1 点目の相違があったとし2）。その結果、黒目サイズと上瞼形状の交互作ても、本研究で用いる顔画像は適切であると判断

用（F（3, 156）= 57.92, p < .01）が有意であった。

できうる。

上瞼形状における黒目サイズの単純主効果検定を

相違点の 2 点目は、顔画像に毛髪が存在する

行ったところ、一重瞼（F（3, 156）= 87.21, p <かどうかであり、先行研究 [5] ではショートカッ.01）、二重瞼（F（3, 156）= 205.08, p < .01）の

トの毛髪が採用されていたのに対し、本研究では双方において黒目サイズの単純主効果が有意であ

毛髪自体をトリミングした。これは、ヘアースタ

り、Bonferroni 法による多重比較の結果（有意水イルや毛髪の色が魅力評価に影響を及ぼすという

準 5%）、一重瞼と二重瞼の両方において黒目サ

研究 [14] を考慮したためであった。

イズ 100%、125% が他の 2 水準（75%, 200%）
よりも高魅力であった。一方、黒目サイズにおけ

2.3.

る上瞼形状の単純主効果検定を行ったところ、黒実験デザイン

独立変数は黒目サイズ（75%、100%、125%、

目サイズ 100%、125%、200% における上瞼形

200% の 4 水準）と上瞼形状（一重瞼と二重瞼の状の単純主効果が有意で（順に F （1, 52） =2 水準）の 2 要因で、ともに参加者内要因であっ67.97, p < .01; F（1, 52）= 57.31, p < .01; F（1,た。従属変数は後述の魅力得点および違和感得点

52） = 14.33, p < .01）、黒目サイズ 100% とであった。

125% では二重瞼が一重瞼より、200% では逆に一重瞼が二重瞼より高魅力であった。

2.4.

違和感得点においても同様の 2 要因分散分析

質問項目

先行研究 [5] に則り、質問項目として先行研究を適用して解析した（図 2）。その結果、黒目サの印象評定尺度 [15] から、感情的・社交的魅力

イズと上瞼形状の交互作用（F（3, 156）= 4.47,の 6 項目（陰気な―陽気な ; 親しみにくい―親し(a) 30

みやすい ; 付き合いやすい―付き合いにくい ; 好

25
平均魅力得点（点）感の持てる―好感の持てない ; 親切な―不親切な ;対人不適応な―対人適応な）を抽出し、各々 1～ 7 の 7 段階 SD 法で測定した。加えて、単項目
で違和感（1: 全く違和感がない～ 7: とても違和感がある）も測定した。

20
15
10
5
0

2.5.

手続き

実験はオンライン調査プラットフォームである

平均違和感得点（点）Qualtrics を用いて実施した。実験参加者にタブ
レット端末や PC など、Qualtrics を実行できるデバイスを準備させ、参加同意を得て実験を開始させた。実験では 40 枚の顔画像がランダム順に提示され、参加者は先述の質問項目に自分自身のペースで回答した。本研究は著者所属学部の研究倫

100%

125%

200%

5
4
3

一重瞼

2

二重瞼

1
0

理委員会の承認を得て行われた。
3.

75%

(b) 6

75%

100%

125%

200%

黒目サイズ (%)

結果

図 2.

まず、感情的・社交的魅力の 6 項目において(a) 平均魅力得点 (b) 平均違和感得点
バーは標準誤差を示す

逆転項目の処理を行った後にそれらを合計し、魅― 99 ―

黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果　黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果﻿

p < .01）が有意であった。上瞼形状における黒自然なほど過大にすると顔魅力が低下することを

目サイズの単純主効果検定の結果、一重瞼（F（3,示した研究 [2] と一致する。従って、男女を問わ156）= 145.84, p < .01）、二重瞼（F（3, 156）=

ずカラーコンタクトレンズを装着して黒目サイズ

194.93, p < .01）の双方において黒目サイズのを極端に拡大／縮小させることは単純に魅力を激単純主効果が有意であった。多重比較の結果、一減させる効果に直結するだけであり、打ち解けた

重瞼と二重瞼の双方において、黒目サイズ 75%

パーティなどの笑いが必要となる特異な状況でなと 200% が 最 も 違 和 感 が 高 く、 次 い で 125%、

い限り、避けたほうが良いということが強く示唆

100% という順に違和感が低下した。そして、黒される。

目サイズにおける上瞼形状の単純主効果検定で続いて、より一般的だと考えられる黒目サイズ

は、黒目サイズ 75%（F （1, 52） = 25.84, p <100% と 125% において、魅力と違和感を総合し.01）と 200%（F（1, 52）= 17.72, p < .01）におて考察する。結果より、女性で二重瞼の目を持つ

いて上瞼形状の単純主効果が有意であり、どちら

顔は一重瞼よりも魅力的だという研究 [1] と類似も一重瞼の方が二重瞼よりも違和感が少ないと判した知見が男性顔においても得られた。これは、断された。

二重瞼を形成する皺がデルブーフ錯視を生じさせ、目の過大視が引き起こされた [3] と解釈する

4.

ことができ、男性顔でも大きく見える目が魅力的考察
本研究では、男性の上瞼形状と黒目サイズを操だということになる。しかし、一重瞼の黒目サイ作し、魅力および違和感の変化を検証した。魅力ズ拡大は男性顔では魅力に対して効果が認められにおいて、先行研究 [5] では女性顔の黒目サイズ

なかったことを考慮すれば、男性顔では女性顔ほ100% と 125% で上瞼形状による魅力逆転現象がど目の過大視が多様な要素において効果的に発生生じた。しかし、男性顔を用いた本研究では黒目するわけではないという可能性が考えられる。

サイズ 200% を除いてその現象は認められず、

これは、ベイビースキーマの効果は男性顔より女二重瞼のほうが魅力的であった。一方、違和感に性顔において顕著であることから [16]、解釈でつ い て、 先 行 研 究 で は 女 性 顔 の 黒 目 サ イ ズ がきるかもしれない。

100% や 125% でも違和感に差は認められなかっ性的二型性の観点から、女性は「女らしい」顔た。しかし、本研究の男性顔の場合は黒目サイズ

が高魅力と判断され、そこには大きな目に代表さの拡大がセンシティブに機能し、上瞼形状に依存れるベイビースキーマが関与している [7]。一方、

せず 125% に拡大すると違和感が上昇した。結男性はテストステロンの作用によって下顎、頬骨、果を総合すると、男性顔では極大／極小の 200%

眉弓等が発達する。このような「男らしい」特徴

や 75% の黒目サイズを除き、二重瞼で黒目を拡は身体的強靭さや健康度と関連して魅力的だと判大しない通常状態（黒目サイズ 100%）が違和感断され、配偶者選択において有利になると考えらなく魅力的となった。つまり、男性顔では魅力にれてきた [17],[18]。しかし、本研究の結果、男対する一重瞼の黒目サイズ拡大効果は認められな性顔でも大きく見える二重瞼の目が魅力的だと判かったことを意味する。

断されたため、女性ほど顕著でないが、男性の顔

先述の通り、先行研究 [5] と比べると、本研究魅力においてもベイビースキーマの介在可能性がでは使用した顔画像の数が違ったり、平均顔では示唆される。この解釈は先行研究 [17],[18] とはなく実画像を使用したり、毛髪をトリミングした

相容れない。しかしながら、顔の形としての男らりしており、刺激として準備した顔画像の諸属性

しさは男性の顔魅力を決定する主要因ではないとが厳密に同一ではない。そのため、研究結果をダいう研究や [19]、男らしさと身体的健康との関イレクトに比較することは難しいかもしれない

連は認められないという研究 [20] 等から、必ずが、女性顔 [5] のみならず、男性顔においても黒しも性的二型性における「男らしい」顔形状が魅

目サイズを 75% や 200%、つまり日常ではほぼ力を反映しているとは限らない。また、男らしい見かけないような極大／極小に拡大／縮小させた

男性の顔は子孫を残すことや身体的健康において場合に、一貫して魅力と違和感が最もネガティブ

良い遺伝子を持つシグナルとなるが、ネガティブな数値を取ることが確認できた。これは、目を不な性格特性や行動と関連することを論じた研究― 100 ―

日本顔学会誌二十一巻二号[21] や、男らしい男性の顔は女性的な男性顔よ錯視効果 . 日本認知心理学会第 13 回大会

りも感情的に冷淡で素直ではなく、非協力的だと

発表論文集 , 152.
[4]

知覚されるという研究 [22] が報告されているこ

Matsushita, S., Morikawa, K., & Yamanami,とからも、「男らしい」顔が必ず魅力的だという

H. (2015). Measurement of eye size illusion

わけではない。

caused by eyeliner, mascara, and eye
shadow. Journal of Cosmetic Science, 66,

結びとして、文化差の観点から今後の検討課題

161-174.

を提案する。本研究の結果、欧米で実施された研[5]究と異なり、男らしい顔が必ずしも魅力的だとい竹原卓真・谷尻豊寿 (2015). 顔の魅力に対うわけではないことが見出された。これは、男性

する黒目の大きさと瞼形状の相互作用効の顔魅力を検証する上で文化差が影響している可果 . 日本感性工学会論文誌 , 14, 491-495.
[6]

能性が考えられる。緒言で述べたように、欧米でThornhill, R., & Gangestad, S. W. (1999).

は顔髭を貯えた男らしい男性が魅力的だと判断さ

Facial attractiveness. Trends in Cognitive

れることが多く [8],[9]、それは髭が男性ホルモン

Sciences, 3, 452-460.
[7]

特有のものであり、性成熟のサインとなる上に性入戸野宏 (2013). かわいさと幼さ：ベビー

選択において重要であるためだと論じられているスキーマをめぐる批判的考察 . Vision, 25,[23]。ところが、アメリカ人とインド人を対象に100-104.
[8]

髭の魅力実験を行ったところ、髭の無い男性が好Dixson, B. J., Lee, A. J., Sherlock, J. M., &まれることが見出されたり [24]、類似の研究がTalamas, S. N. (2017). Beneath the beard:

レビューされたりしていることからも [25]、男Do facial morphometrics influence the

らしさの象徴である髭の研究知見に一貫性が見ら

strength

れない。換言すると、性的二型性と魅力との関係

beardedness?

は必ずしも普遍的ではなく、そこに文化差の存在

Behavior, 38, 164-174.
[9]が示唆される。つまり、控えめに言えば、少なくofjudgments
Evolution

of

men's

and

Human

Dixson, B. J. W., Sulikowski, D., Gouda‐

とも日本人を対象とした男性顔魅力研究では、性Vossos, A., Rantala, M. J., & Brooks, R. C.

的二型性を決まり文句のように導入することには(2016). The masculinity paradox: Facial

慎重であるべきだと考えられ、文化的要素を加味

masculinity and beardedness interact toした研究が今後期待される。

determine women's ratings of men's facial
attractiveness. Journal of Evolutionary
Biology, 29, 2311-2320.

謝辞
[10]

本研究ノートの査読にあたり、2 名の査読者か

松下戦具・森川和則・加古真也・山南春名ら極めて建設的なコメントおよびアドバイスをい(2014). 魅力的な目の大きさ：平均顔でもただきました。今後の研究の糧としたいです。あ目は平均より大きいほうが良い？ 日本顔

りがとうございました。

学会誌 , 14, 160.
[11]

森岡陽介 (2018). 男性顔におけるパーツの参考文献

大きさおよび配置が印象評定に及ぼす影[1]

響 . 日本心理学会第 82 回大会発表論文集 ,Hwang, H. S., & Spiegel, J. H. (2014). The

582.

effect of "single" vs "double" eyelids on the[12]

perceived attractiveness of Chinese women.
[2]

[3]

Nakamura, K., & Watanabe, K. (2019).

Aesthetic Surgery Journal, 34, 374-382.

Data-driven mathematical model of East-

Geldart, S., Maurer, D., & Carney, K. (1999).

Asian facial attractiveness: The relative

Effects of eye size on adults' aesthetic

contributions of shape and reflectance toratings of faces and 5-month-olds' looking

attractiveness judgments. Royal Society

times. Perception, 28, 361-374.

Open Science, 6, 182189.
[13]

松下戦具・杉澤みなみ・森川和則・白土真Jung, H. B., Han, D. G., Shim, J. S., Lee, Y. J.,& Kim, S. E. (2020). Comparison of eye

紀 (2015). 二重まぶたで目が大きく見える― 101 ―

黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果　黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果﻿

[20]

measurements between young Korean[14]

women with inborn double eyelids andPenton-Voak,I.

those with single eyelids. Archives ofdependent

preferences

Aesthetic Plastic Surgery, 26, 7-11.

dimorphism in a rural Malaysian population.

Fink, B., Hufschmidt, C., Hirn, T., Will, S.,

Evolution and Human Behavior, 29, 289-

McKelvey, G., & Lankhof, J. (2016). Age,

296.
[21]

health and attractiveness perception of

[15]

for

facialThornhill, R., & Gangestad, S. W. (2006).
stability, and susceptibility to disease in

川名好裕 (1986). 対話状況における聞き手

men and women. Evolution and Humanの相づちが対人魅力に及ぼす効果 . 実験社

Behavior, 27, 131-144.
[22]

Perrett, D. I., Lee, K. J., Penton-Voak, I. S.,

Jones, D., Brace, C. L., Jankowiak, W.,

Rowland, D., Yoshikawa, S., Burt, D. M.,... &Laland, K. N., Musselman, L. E., Langlois, J.

Akamatsu, S. (1998) Effects of sexual

H., ... & Symons, D. (1995). Sexual selection,

dimorphism

physical attractiveness, and facial neoteny:Nature, 394, 884-887.
[23]

comments

andreply].

onfacialattractiveness.

Dixson, B. J. W. (in press). Sexual selection
and the evolution of human appearance

Current

enhancements. Archives of Sexual Behavior.

Anthropology, 36, 723-748.
[24]

Fink, B., Neave, N., & Seydel, H. (2007).

Gray, P. B., Craig, L. K., Paiz-Say, J., Lavika,

Male facial appearance signals physicalP., Kumar, S. A., & Rangaswamy, M. (2020).

strength to women. American Journal of

Sexual selection, signaling and facial hair:

Human Biology, 19, 82-87.

US and India ratings of variable male facial高橋翠 (2011) 顔の魅力研究の現在：普遍

hair.

Adaptive

Human

Behavior

andPhysiology, 6, 170-184.

性と個人差に対する進化心理学的アプロー[25]

チ . 東京大学大学院教育学研究科紀要 , 51,[19]

Context-

Psychology, 7, 1893.

[and

[18]

(2008).

Facial sexual dimorphism, developmental

Cross-cultural evidence and implications

[17]

S.

virtual (rendered) human hair. Frontiers in会心理学研究 , 26, 67-76.
[16]

Scott, I. M., Swami, V., Josephson, S. C.,

Valentova, J. V., Varella, M., Bártová, K.,

183-190.

Štěrbová, Z., & Dixson, B. J. W. (2017). MateScott, I. M., Pound, N., Stephen, I. D., Clark,

preferences and choices for facial and body

A. P., & Penton-Voak, I. S. (2010). Does

hair in heterosexual women and homosexualmasculinity matter? The contribution ofmen: Effects of sex, population, homogamy,

masculine face shape to male attractivenessand imprinting-like effects. Evolution andin humans. PLoS ONE, 5, e13585.

Human Behavior, 38, 241-248.

― 102 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

英文要旨
Studies on female facial attractiveness have reported that faces with large eyes and double eyelids
are considered highly attractive. Studies that manipulated the shape of females’ eyelids and iris size also
determined that faces with double eyelids were considered more attractive than single eyelids when the iris
size was 100%, whereas faces with single eyelids were conversely judged to be more attractive when the iris
size was expanded to 125%. However, there are few studies investigating the association between male faces
and eyes, and many elements remain unexplored. Therefore, in this study, we manipulated the eyelid shapeand iris size in male faces to verify changes in attractiveness and unnaturalness. As a result, male faces withdouble eyelids were judged to be more attractive than single eyelids when the iris size was 100%, as werefemale faces. However, there was no effect on attractiveness when the iris size of male faces was expanded
to 125%. These results suggest the mediation of baby schema in male faces, although not as effectively as infemale faces. In addition, it was shown that masculine looks do not necessarily lead to high attractiveness inJapan.

― 103 ―

黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果　黒目サイズと上瞼形状が男性の顔魅力に与える効果﻿

著者紹介

竹 原 卓 真板谷日陽梨

神 山 雄 樹著者 1

大 倉 康 平著者 3

氏

名：竹原卓真氏

名：神山雄樹

学

歴：1 993 年 同 志 社 大 学 文 学 部 文 化 学 科 卒。

学

歴：2 020 年同志社大学心理学部卒。

2001 年同志社大学大学院文学研究科博士

職

歴：株 式会社パソナ JOBHUB において、コン

課程後期課程満期退学。博士（心理学）。
職

サルタント職に従事している。

歴：2 002 年北星学園大学社会福祉学部専任講専

門：顔魅力全般の研究に従事。魅力研究の知見

師、2010 年同志社大学心理学部准教授。

をコンサルタントに応用すべく努力してい現在に至る。

る。

所属学会：日本顔学会、電子情報通信学会、日本認知心理学会各会員。日本顔学会は前身の研究会から参加している。
専

著者 4
氏

名：大倉康平門：顔魅力研究、表情認知と複雑系およびスモ学

歴：2 020 年同志社大学心理学部卒。

ールワールド・ネットワークの研究に従事。

職

歴：サンシー株式会社において、システムエン
ジニア職に従事している。

著者 2

専

門：顔魅力全般の研究に従事。研究では顔画像

氏

名：板谷日陽梨処理の多くを担当し、そのノウハウを現職

学

歴：2 020 年同志社大学心理学部卒。

に活用している。

職

歴：大和ハウス工業株式会社において、営業職に従事している。

専

門：男性顔魅力の研究に従事。研究結果を営業職に活用できるように努力している。

― 104 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

研究ノート

容貌の美の多様性

口が大きな顔の最適な目の位置を探る
Variation of facial beauty

A study on the beautiful eye position in a face with a wide mouth宋涵 1）、河地庸介 1）、阿部恒之 1）
Han SONG1), Yousuke KAWACHI1), Tsuneyuki ABE1)
E-mail: abe7t@tohoku.ac.jp
和文要旨
平均性は顔の魅力や美しさの要件の一つである。しかし，平均を逸脱した要素を持つ顔，例えば口が大きくても美しい顔は存在する。この時，口が大きいという逸脱が，他の要素の形態的特徴によって補償されている可能性がある。そこで本研究では，目と目の距離，目と口の距離を操作し，一対比較法によって顔の美しさの評価を求め，美しいと認知される口が大きな顔の形態的特徴を検討した。その結果，目と目の距離が中位で，目と口の距離が中位もしくは遠い場合に最も評価が高かった。一方，目口距離が低い顔は美しさの評価が低かった。口が大きな顔であっても平均顔のバランスが美しいことが確認されたが，同時に目と口が離れていることという，口が大きな顔のもう一つの美しさのありようが示唆された。

キーワード：魅力

平均顔

顔だちマップ

一対比較法

Keywords : attractiveness, average faces, facial features map, paired comparison method

1．はじめにては、平均顔の合成に用いる写真枚数が増えるほ

1.1

どに魅力が増大することが報告されている [4]

平均顔の美しさと魅力

顔の美しさや魅力は、多くの知覚研究者の関心[5]。すなわち、平均性が高まるほど魅力が増大を集めている。
『美しさと魅力の心理』[1] というするということであり、平均性が魅力判断の基準

成書が刊行されるほどである。美しさ（beauty）になっていることを支持するものである。

と魅力（attractiveness）、あるいは好ましさ・選
好（preference）は、明確な区別をせずに併用さ

1.2

平均顔以外の美しされることが多々あるが、魅力評価は、美しさ評価

平均顔は美しいとしても、平均顔から逸脱するに関する認知的プロセスと、報酬ベースの性的プ

美しさもある。目・鼻・口のパーツの大きさを操

ロセスの二重システムであるという指摘がある

作して魅力評価を求めた研究では、目は大きいほ[2]。また、Rhodes（2006）[3] は、容貌の魅力

うが、口と鼻は小さいほうが魅力を増大させるとや選好の源泉が美しさであるとした上で、平均性・結論づけられている [6]。別の研究でも、大きな

左右対称性・性的二型性（男らしさ・女らしさ）

目・離れた目・小さな鼻・短い顎（幼児性）、頬の 3 つを美しさの基準の有力候補として提案し骨の隆起・細い顔幅（成熟性）、目から離れた眉・ている。美しさは、魅力を形成する、より基盤的

大きな瞳孔（表情）などが魅力と正の相関を有すな評価であると考えることができよう。

ること、つまり、正方向の逸脱が魅力を促進する
ことが示されている [7]。なお、Pallett, Link, &美しさの基準の 3 候補のうち、平均性につい

1）東北大学大学院文学研究科心理学研究室、Department of Psychology, Graduate School of Arts and Letters, Tohoku University― 105 ―

容貌の美の多様性

口が大きな顔の最適な目の位置を探る

Lee (2010) ［8］は、目と口の魅力的な配置、い２．方法

わゆる黄金比を探索した研究では、両目の距離は

実験参加者：通常の視力（矯正視力を含む）を有

顔幅の 46%、目と口の距離は髪の生え際から顎する美容専門学校の女性 143 名が参加した（平先の 36% であることを示している。

均 19.8 歳、SD: 0.91）。
刺激：元画像は 20 代女性 40 名の平均顔 [9] を1.3使用した。FaceGen Modeller の機能で、口の大本研究の課題顔から受ける印象は、顔のパーツ形状と配置バ

きさ・目と目の距離（以降、目間距離）・目と口

ランスの 2 次元座標で記述できるというのが、の距離（以降、目口距離）を調整した。まず、口

メーキャップ支援ツールである顔だちマップの原の大きさは、FaceGen Modeller の設定で 3SD 大理である [9]。2 次元座標の中心は平均顔だが、きくした（左右幅の画素数実測で、元画像（100％）

メーキャップで中心を目指すのではなく、いずれに対して 113％）。同様に、目と目の距離を 3SDの象限にも美しさがあること、すなわち平均顔以

基準で操作し、「離散」（106％）、「中位」（100％）、

外の美しさが仮定されている。

「集中」（94％）の三水準、目と口の距離を「高い」

例えば、美しいという評価の高い女性の顔の要（103％）、「中位」（100％）、「低い」（97％）の

素形状を一般女性と比較すると、美しい女性の顔三水準を設定し、3 × 3 の 9 種の３D 顔画像刺激

は、額が広めで顎が細めであるなどの特徴とともを作成した（区別のため、目と口の距離についてに、唇の面積が大きいことが示されている [10]。

は、人類学の用語を応用し、離散 - 集中を高い -

また、平均顔を基本画像として唇のサイズを操作

低いと表現する）。そして、一対比較を行うためした実験では、面積を 53％拡大し、上唇と下唇に、2 枚組の提示セットを 36 セット（9C2）用意の高さ比を 1：2 としたときに、最も高い美しさした。

評定が得られていた [11]。これらは、平均より

測度：左右に配置された 2 枚 1 セットの刺激のも大きい口の方が美しさ評価を高める可能性を示

下に、1）美しさ、2）曲線的（顔だちマップの唆する研究例である。

フォルム軸）、3）大人っぽい（顔だちマップの

そこで、本研究では、平均よりも大きい口の顔

バランス軸）の評価用語を置き、一対比較法（シ刺激を対象とし、美しさ評価に及ぼす配置バラン

ェッフェの方法）で評価を求めた（-2：左の画像

スの影響を検討する。口の大きな顔はそれ以外の～ 0：どちらでもない～ 2：右の画像）。刺激セ

要素が平均的なバランスのほうが美しさ評価が高ットの提示順序はカウンターバランスをとるた

いのか、それとも、大きな口を補償するような配め、2 種の質問紙を作成して等分に配布した。

置バランスが存在するのか、という研究課題であ

手続き：1 ページに 1 セットの刺激と評価用語をる。

印刷し、第 3 著者が講師を務めた美容学校の授パーツ形状を操作せずに配置バランスのみを操業で教示を行い、受講生各自が授業後に回答した。

作する理由は、第一に要因操作が複雑になること

回答済みの回答用紙は専任教員が回収した。

を避けるためである。また、口の大きさを補償す

解析：143 名の回答のうち、無回答・一部欠落るという観点からは、パーツ形状よりも配置バラ等の不備を除き、135 名のデータを用いた。「美ンスを操作するほうが優先されると考えた。さら

しさ」
「曲線的」
「大人っぽい」の各項目について、に配置の黄金比研究［8］との比較も興味深い。

Scheffe の方法に基づく尺度値を算出して従属変

そこで最初の一歩として、配置バランスを取り上数とした。独立変数は目間距離と目口距離とし、げた。

これらを要因とする二要因分散分析を行った。ま具体的には、目と目の距離、目と口の距離を操た、評価項目の関連を求めるために、「美しさ」

作して配置バランスを変えた大きな口の顔を対提と「曲線的」・「大人っぽい」それぞれの相関を求示し、一対比較法で美しさの判断を求める。同時

めた。

に、「大人っぽい」（顔だちマップの配置バランス
軸）
、
「曲線的」
（同・形状軸）についての判断も

3．結果求めて、印象の変化や印象と美しさの関係を検討「美しい」「曲線的」「大人っぽい」の尺度値をする。

図 1 に示した。二要因分散分析の結果、「美しい」― 106 ―

日本顔学会誌二十一巻二号について、目間距離と目口距離の交互作用が有意

人っぽい」の評価が高く (p <.05）、目口距離が高だった（F(4,536)= 6.159, p <.01）。多重比較

いと評価が低かった (p <.01）。

（Bonferroni 法。以下同様）の結果、目間距離が「美しい」と、「曲線的」・「大人っぽい」の尺度

中位で、目口距離が中位もしくは高い場合最も評値間の相関を求めたところ、「美しい」と「曲線的」価が高かった (p <.01）。すなわち、図 1 の刺激番の間にのみ、有意な正の相関があった（r=.77, p

号 5（目間距離中位、目口距離中位）と刺激番号<.01）。

4 目間距離中位、目口距離高）が、美しいと評価された。一方、目口距離が低い刺激は、美しさ評

4．考察

価が一貫して低かった (p <.01；刺激番号 3・9・6）。

本研究では、口が大きな顔の目間距離、目口距

美しさ評価の高かった刺激番号 5・4 の目間距離を操作し、一対比較法によって美しさの評価を

離はともに中位であったが、Pallett ら［8］に準求め、口が大きな顔における美しさの形態的特徴

じて顔幅に対する目間距離の比を画素数で求めたを検討した。その結果、目間距離が中位で、目口ところ 46% だった。目口距離は Pellett らが基準

距離が中位もしくは高い場合に最も評価が高かっとした髪の生え際が特定できないので同様の基準

た。

で比較できないが、目口距離の高い刺激番号 4

この結果は、口が大きな顔でも、平均顔のバラの目口距離は、中位の刺激番号 5 に対して 5% 長

ンスが美しさに寄与することを示唆するとともかった。

に、口の大きい顔では、目と口が離れていること「曲線的」は、目口距離の主効果が有意であっが口の大きさを補償して、美しさ評価を促進する

た（F(2,268)= 165.797, p <.01）。下位検定の結可能性を示唆するものである。目口距離が低い顔

果、目口距離が離れていると「曲線的」の評価がの美しさ評価が一貫して低いこともこれを支持す

有意に高く (p <.01）、目口距離が集中であると有る。

意に低かった (p <.01）。「大人っぽい」は、目口

なお、今回、美しいとされた顔刺激 2 種の目

距離の主効果が有意であり（F(2,268)= 25.259,

間距離の顔幅に対する比 46％は、 Pallett ら［8］p <.01）、下位検定の結果、目口距離が低いと「大と全く同じであり、Pallett らの目間距離に関す図，式図「美しい」の値でソート。写真下
図1 1 口の大きい顔の目間距離・目口距離と，美しさ・大人っぽさ・曲線性評価の尺度値。
口の大きい顔の目間距離・目口距離と，美しさ・大人っぽさ・曲線性評価の尺の文字は，目間距離（離 / 中 / 集）- 目口距離（低 / 中 / 高）を示す。

度値。
「美しい」の値でソート。写真下の文字は，目間距離（離/中/集）-目口距離（低/中/高）を示す。
― 107 ―

容貌の美の多様性

口が大きな顔の最適な目の位置を探る

cognition, 72(2), 300-305.

る黄金比が口の大きな顔でも通用することが示さ[3]

れた。しかし目口距離については、平均的な高さ

Rhodes,G.

(2006).

The

evolutionary

より 5% 長い顔刺激の美しさ評価も高かった。こpsychology of facial beauty. Annual Review

れは、すべての顔に共通する黄金比があるのではof Psychology, 57, 199-226.
[4]なく、口が大きい顔には口が大きいなりの、「もLanglois, J. H., & Roggman, L. A. (1990).

う一つの美しさの解」がある可能性を示唆するもAttractiveのである。

Psychological science, 1(2), 115-121.
[5]

また、「美しい」と「曲線的」の間に正の相関

faces

are

only

average.

Rhodes, G., Harwood, K., Yoshikawa, S.,があり、目口間距離が低い顔は全て曲線性が低い

Nishitani, M., & McLean, I. (2002). Theことから、目と口が離れることで曲線性が高まり、

attractiveness of average faces: Cross-

この曲線性認知が美しさ評価を促進したのかもしcultural evidence and possible biologicalbasis. Facial Attractiveness. 49-52.

れない。しかし、顔だちマップの知見 [9] からは、
目口距離は成熟性（大人 - 子供）に影響するが、[6]

Przylipiak, M., Przylipiak, J., Terlikowski, R.,

親近性（直線 - 曲線）、すなわち曲線性評価とはLubowicka, E., Chrostek, L., & Przylipiak, A.

関係がないことが推測されるので、この点につい(2018). Impact of face proportions on faceては本論で結論の出せない、新たな検討課題であ

attractiveness.

る。

dermatology, 17(6), 954-959.
[7]

本研究は、口の大きな顔における、目と口が離Journalof

cosmetic

Cunningham, M. R. (1986). Measuring theれたバランスという、平均以外の「もう一つの美physical in physical attractiveness: quasi-

しさの解」の存在を示唆するものであるが、以下experiments on the sociobiology of femaleのようにいくつかの限界がある。

facial beauty. Journal of personality andsocial psychology, 50(5), 925.

まず、今回用いた刺激は FaceGen Modeller の[8]

テンプレートを使用したため、頭髪がなく、女性

Pallett, P. M., Link, S., & Lee, K. (2010). Newの美しさ評価には、適切ではなかったかもしれな“golden” ratios for facial beauty. Vision

い。また、このツールは、距離の操作を行うとき

research, 50(2), 149-154.
[9]に自動的に全体バランスが調整されてしまうな

阿部恒之・大川恵・高野ルリ子（2009）．

ど、非意図的な変化がもたらされるという問題が容貌の印象形成に及ぼす過般化の影響：顔ある。これにより、目口距離の拡大が、顎の長さ

だちマップの理論的基盤に関する実験的検を変え、それが美しさ評価に影響した可能性も否

討 . 日本顔学会誌 , 8, 87-96.
[10]

定できない。さらに、小さな口の顔・平均的な口Sforza, C., Laino, A., D'Alessio, R., Grandi, G.,の顔との比較を行っていない点は結果解釈の妥当

Binelli, M., & Ferrario, V. F. (2009). Soft-性を減じるものである。

tissue facial characteristics of attractive

適切な刺激を用いて、適切な対照と比較する研Italian women as compared to normal

究を行うことで、美しさの多様性に関する検討を

women. The Angleorthodontist, 79(1), 17-

進めたい。

23.
[11]

Popenko, N. A., Tripathi, P. B., Devcic, Z.,

引用文献

Karimi, K., Osann, K., & Wong, B. J. (2017).

[1]

三浦佳世・河原純一郎（編著） (2019). 美A quantitative approach to determining the

しさと魅力の心理

ideal female lip aesthetic and its effect on[2]

ミネルヴァ書房

Franklin Jr, R. G., & Adams Jr, R. B. (2010).

facial attractiveness. JAMA facial plastic

The two sides of beauty: Laterality and thesurgery.

duality of facial attractiveness. Brain and― 108 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

英文要旨
Averageness of features and their arrangement are regarded as bases of facial beauty and attractiveness.
However, some beautiful faces have features deviating from the average, such as a beautiful face with a wide
mouth. In such a case, the deviation of a wide mouth might be compensated by other morphological factors.
The present study used Scheffe’s paired comparison method to examine the beautiful eye position of a facewith a wide mouth, while manipulating eye–eye distance and eye–mouth distance. Results demonstrated thatthe highest ratings of beauty were obtained when the eye–eye distance was medium (average) and the eye–mouth distance was medium or greater. However, all faces with a low eye–mouth height were rated as lessbeautiful. Results show that the average configuration of the eyes and mouth was appropriate for a beautiful
face with a wide mouth as well. However, a long face (eye–mouth distance) is another solution for wide-mouth
beauty.

― 109 ―

容貌の美の多様性

口が大きな顔の最適な目の位置を探る

著者紹介

宋

涵

河 地 庸 介阿 部 恒 之

著者 1

著者 3

氏

名：宋涵

氏

名：阿部恒之学

歴：2 017 年，重慶師範大学（中国）教育学学

学

歴：1 985 年，東北大学文学部哲学科心理学専部卒業。2021 年，東北大学大学院文学研攻卒業。1999 年，東北大学大学院文学研

究科心理学専攻博士前期 2 年の課程修了。

究 科 博 士 課 程 後 期 3 年 の 課 程 編 入 学。

同年，同大学大学院博士後期 3 年の課程

2001 年，同課程修了。博士（文学）。

進学。修士（文学）。
職

職

歴：1 985 年，資生堂入社（ビューティーサイ

歴：なし

エンス研究所）。2005 年，東北大学大学

所属学会：日本顔学会

院文学研究科心理学講座助教授。2007 年，

専

同准教授。2010 年，同教授。

門：顔の魅力

所属学会：日本顔学会，日本心理学会，日本感情心理
著者 2学会，日本生理心理学会，東北心理学会。

氏

名：河地庸介

学

歴：2 004 年，東北大学文学部卒業。2009 年，

専

同大学大学院文学研究科博士課程修了。博
士（文学）
。
職

歴：2 009 年，東北福祉大学感性福祉研究所ポ
ス ト ド ク タ ー。2010 年， 同 特 任 講 師。
2016 年，NTT コミュニケーション科学基礎研究所客員研究員。2017 年，東北福祉大学総合福祉学部福祉心理学科准教授。
2020 年，東北大学大学院文学研究科准教授。

所属学会：日本心理学会，日本基礎心理学会，日本視覚学会，日本認知心理学会，東北心理学会。
専門：感覚間・感覚内情報統合，シーン知覚，感性，ニューロイメージング― 110 ―

門：心理学（感情・化粧・ストレス・災害）

日本顔学会誌二十一巻二号

研究ノート

似顔絵を科学する

多数決を用いた新たな創作技法の試み

Scientific approach to a caricaturized portrait (Nigaoe)
A new creation method using majority voting
橋本憲一郎 1）、阿部恒之 2）
Kenichiro HASHIMOTO, Tsuneyuki ABE
E-mail: abe7t@tohoku.ac.jp
和文要旨
本論は，似顔絵作成のプロセスに心理学的な手法を導入し，多数の意見を集約することで，似顔絵を改良した試
みの報告である。似顔絵作者が，ある大学教員をモデルとした似顔絵を作成し，そのモデルの講義に出席した学生の改良意見を求めた。これを KJ 法で整理し，修正点を 4 つにまとめることができた（髪・目・輪郭・肌色）。似顔絵作者はこれに基づいて改良方針を決定し，顔型や目の大きさなどを操作した様々な似顔絵を作成した。再度，同じ講義の出席者にこれを提示し，最も似ているものを選択してもらったところ，顔型と髪の色を修正した新たなベスト似顔絵が選ばれた。さらに，モデルとより近い関係の集団は，ベスト似顔絵とは異なる似顔絵を似ているとした。似顔絵の創作において，客観的手続きを導入することの意義と，顔の知覚研究における似顔絵の役割について議論した。

キーワード：芸術

科学

顔知覚

類似性

KJ 法

Keywords : art, science, facial perception, similarity, KJ method

似顔絵は肖像画の一種であり、似せることを前

均顔画像の対応点の位置の差異を求め、その差異提に描かれるものである。但し、写真のように写を誇張 / 抑制した刺激を作成した。モデルをよく実的に似せるのではなく、モデルの特徴を誇張し知る観察者にこれらの刺激（元刺激、誇張刺激、て描く、いわゆる戯画的表現（caricaturize）を抑制刺激）を提示し、人物同定の正確性と反応速行うのが一般的である。モデルの特徴が誇張され度を調べた結果、正確性には差がないが、反応時ることによって、シンプルな表現であるにもかか

間は特徴を誇張した顔刺激で早く、抑制した顔刺

わらず、その人物であると認識できてしまう驚き

激で遅くなった。これは、平均顔からの逸脱を誇が似顔絵の醍醐味である。

張することが顔の識別を促進することを意味する。

似顔絵がモデルの特徴を捉えて誇張すると「似ている」と感じられることを、心理学的観点と、この研究は、顔の識別が、典型的な顔（平均顔）
を基準として、そこからの逸脱を手掛かりとして作成動機の観点から考えてみたい。
まず、心理学的観点からは、顔の認知メカニズいるという、多くの研究者が主張している仮説をムに関わる極めて興味深い現象であることが指摘支持する。これらの仮説は、座標原点に抽象化さできる。Rhodes ら（1987）[1] は、モデルの顔れた典型顔を仮定する典型準拠符号化モデル

写真から線画を作成し、別途同様に作成された平(norm based coding model)[1][2][3] と、原点を

1）似顔絵デザイン、NIGAOE Designer
2）東北大学大学院文学研究科心理学研究室、Department of Psychology, Graduate School of Arts and Letters, Tohoku University― 111 ―

似顔絵を科学する

多数決を用いた新たな創作技法の試み

重視せずに多次元座標上の距離を顔識別の鍵とす

作に客観的手法を取り入れて行う、似顔絵の感性る単純範例準拠モデル（purely exemplar-based工学である。

model）[4][5] などのバリエーションがあるが、また、モデルとの関係の深さによって似ている

顔の識別がある種の参照基準との差異によってもと判断される似顔絵が異なるかどうかについて検たらされているという点では一致している [6]討を加える。

[7]。このような研究を踏まえると、似顔絵のメ

具体的には、創作された似顔絵の改良点を抽出

カニズムは、顔の認識課程を応用した芸術である

し（実験 1）、改良された新たな似顔絵候補からと言えよう。

多数決によってベストの似顔絵を選ぶ（実験 2）。
そしてモデルと観察者の関係が似顔絵の選好判断

次に、作成動機の観点から似顔絵の誇張についに及ぼす効果を検討する（実験 3）。

て考える。似顔絵は、皆が知る有名人の似顔絵を多くの人に楽しんでもらうという作者の動機で発信する場合と、モデルになる人物が、自分のため

1.

実験 1

に描いてもらうという、モデル側の動機に基づいオリジナルの似顔絵の改良点を客観的に整理すて描かれる場合がある。前者の作者動機の場合、るために、多数の観察者に、似顔絵作者が描いた鑑賞者にとってモデルは他人である。極端なデフオリジナルの似顔絵（以降、似顔絵 P）を提示し、ォルメを楽しむことができる。しかし後者のモデ改良点を列挙してもらう。これを KJ 法で整理し、ル側動機の場合、描かれるのは自分である。多く

改良方針を決定する。

の人は、笑いを誘うほどの極端な誇張を素直に喜ぶことはできないのではないだろうか。誇張によ

1-1って平均的容貌から極端に逸脱すると魅力が減じ

参加者

方法

る恐れもある（レビューとして阿部（2019）[8]）。

大学教授 TA の講義の出席者 233 名（男女ほそもそも、極端にデフォルメされた似顔絵は、

ぼ半数ずつで基本的に 1 年生）が似顔絵 P の改

知人には似ていないと思われる可能性が高い。先良点を記述した。

の Rhodes ら [1] の実験では、知人が最も似ていオリジナル似顔絵 P の作成ると評価したのは、極端な誇張刺激ではなく、軽似顔絵のモデルは TA。似顔絵講師経験がある

微な誇張刺激と誇張なし刺激であった。また、親似顔絵作者 KH が、パワーポイントの描画ツール

近性の高い顔（よく知る顔）では目鼻口などの内を用いて似顔絵 P を作成した。KH は TA と 1 回側の部位が有効な記憶手掛かりとなり、逆に親近のみ直接対面して顔写真を撮影し、それを元に作性の低い顔では髪型や輪郭などの外側が有効な記画したが、インターネット上で検索可能な TA の

憶手掛かりとなる [9]。似顔絵を見る人が、赤の顔写真も参考にした（TA の顔写真と似顔絵 P は

他人か、あるいは親近者や自分かという立場の違表 3 参照）。
写実的な肖像画とは異なる似顔絵らしさを尊重

いで似ているかどうかの判断が異なってくる可能

するとともに、後の修正を容易にするため、似顔性が示唆される。

絵 P は単純な図形で構成した。

作者が自発的に発信する似顔絵は、作者の創造
性を楽しむものである。一方、似顔絵を描いても手続きらう立場からは、ユーモアがありつつも軽微なデ収容定員 334 名の大講義室で行われる TA のフォルメで、誰が見ても（親しい人もそうでない講義に出席した学生に、講義室前方のプロジェク

人も）自分だとわかってもらうものが望ましい。

タで似顔絵 P を提示し、「こうすればもっと似てならば、作者の創造性のみに頼らず、広範な観察くる」という改良コメントを回答用紙に記載して者の類似性判断に基づいて、より多くの人の意見もらって回収した。
これを別の大学の学生 4 名のグループが KJ 法を取り入れた、「公共性」が高い似顔絵を作成すで分類した。

るという方法が考えられる。
そこで本論では、多数の観察者の判断を反映した似顔絵制作を試みる。いわば、多数決による似

1-2

結果

改良コメントは計 266 個あった。これを整理

顔絵の創作であり、似顔絵という感性に基づく創― 112 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

した KJ 法の結果を表 1 に示した。「頬」「髪」「目」

くしない」ものであり、286 名中 44 名（15％）

「鼻」「口」などの改良部位で整理された大分類がが選択した。

15 項目、「（頬を）細く」、「（髪を）グレーに」な

2 位は、「頬を細く / 目を細くしない / 白髪をどの、どのように修正するかで整理された小分類

混ぜない / 肌色を濃く」（23 名）、3 位は「頬を35 項目になった。

細く / 目を細くしない / 白髪を混ぜる / 肌色を濃く」（22 名）であった。

1-3

修正なし（オリジナル似顔絵 P）の選択者は、考察16 名だった。

表 1 を元にして、「白髪を混ぜる」、「頬を細くする / 太くする」、「目を細くする」、「肌色を濃くする」という 5 つの改良方針を立てた。頬につ2-3

いては「細く」という意見が多かった一方、輪郭「頬を細く」「白髪を混ぜる」という実験 1 での大分類の小項目における、角張る・丸くという得られた改良方針による修正を行った結果、修正意見を踏まえて、太くする案も加えた。

なし（似顔絵 P）の 2.8 倍、2 位の 1.9 倍が似て考察いると判断した 1 位の似顔絵が得られた（以降、2.

この 1 位をベスト似顔絵とする）。

実験 2

よって、多数の意見を容れた修正は有効であっ改良方針に基づいて新たに作成した 24 通りのたと思われる。

似顔絵候補を提示し、多数決によって最も似ている似顔絵を選ぶ。

3.
2-1

実験 3
モデルと観察者の関係が、似顔絵の類似性判断

方法に及ぼす効果を検討するために、より緊密に付き

参加者合う別の 2 つの小集団に意見を聞いてみた。

実験 1 と同じ授業の出席者 286 名から回答を
得た。

3-1

修正似顔絵の作成
修正項目を組み合わせてオリジナル似顔絵を修

方法

参加者

正した。具体的には、頬については「太く / その①研究室の学生：TA の研究室に所属する学生

まま / 細く」の 3 通り、その他の修正項目は「修6 名（20 代女子留学生 5 名、20 代日本人男子学正を実施する / そのまま」の 2 通りなので、修生 1 名）と、30 代ロシア人男性ゲスト 1 名の計

正項目の組み合わせは、2（髪）× 3（頬）× 2（目）7 名。

× 2（肌色）＝ 24 となるので、24 枚の修正似顔②高校時代の友人：高校卒業後も一貫して TA

絵（修正なしのオリジナル似顔絵 P を含む）をと親交がある友人 11 名（男性 5 名、女性 6 名）作成した（図 1）。

に LINE で発信し、5 名から回答を得た（男性 1 名、手続き

女性 4 名）。

実験 1 と同じ授業の異なる日に実験を実施し刺激①研究室の学生：実験 2 で使用した修正似顔

た。ランダムに並べた似顔絵（番号付き）を一覧

絵の一覧プリント。

にして講義室前方に投影し、修正による印象の変化に注目してもらうため、修正内容を提示し説明②高校時代の友人：似顔絵 P、ベスト似顔絵、した。投影画像と同じ配置に似顔絵が印刷された①で選ばれた似顔絵の 3 種の jpg ファイル（表 3

回答用紙に、もっとも TA に似ていると思う似顔の中央 3 枚）。

絵一つに〇印をつけてもらった。

手続き①研究室の学生：授業中、似顔絵の一覧プリン2-2

トを配布し、最も TA に似ていると思う似顔絵に結果印をつけてもらった。

それぞれの似顔絵を選択した人数を表 2 に示した。最も多数から選択された似顔絵は、「頬を②高校時代の友人：3 種の刺激を LINE グルー

細く / 目を細くしない / 白髪を混ぜる / 肌色を濃プの 13 名に送り、最も TA に似ている写真を選― 113 ―

似顔絵を科学する

多数決を用いた新たな創作技法の試み

ルの似顔絵 P と共に表 3 に示した。

択してもらった。

多数の意見を KJ 法で整理して、オリジナル似
3-2

顔絵 P を修正した似顔絵候補を作成し、多数決

結果①研究室の学生：回答数が少ないため、選択さを行うことで、多くの観察者が一致して似ている

れた似顔絵の描画要素を集計した。
「頬を細く」と感じられるベスト似顔絵を得ることができた。

した似顔絵を選んだのが 7 名中 5 名、「目を細く」

本論の第一著者が似顔絵作者 KH であり、第二した似顔絵が 7 名中 7 名、「白髪を混ぜない」が著者がモデル TA であることを踏まえて付記する

7 名中 4 名、「肌色を濃くしない」が 7 名中 4 名と、似顔絵作者の立場からは、オリジナルの似顔であった。

絵 P には自信を持っていたが、多数決の手続き②高校時代の友人：似顔絵 P が 1 名、ベストを経ることで、確かに似顔絵がブラッシュアップ

似顔絵が 2 名、①で選ばれた似顔絵が 1 名だった。

されることを実感した。モデルの立場からは、似もう 1 名は、真顔なら似顔絵 P、笑ったら①で選

顔絵 P の完成度が高く、多数の意見を容れても択された似顔絵という回答だった（双方に 0.5 ず

改良はされないことを懸念したが、納得できる方

つ案分）。また、ベスト似顔絵を選んだ 2 名とも、

向での修正が行われたと感じている。

白髪をなくしたらという条件付き回答であった。

本論はわずか 1 事例の検討であり、また、提以上を描画要素別に集計すると、「頬を細く」が示方法が統一されていないため（投影・印刷・ス

5 名中 3.5 名、「目を細くしない」が 5 名中 3.5 名、マートフォン画面）、今回採用した修正過程が普「白髪を混ぜない」が 5 名中 4.5 名「肌色を濃く

遍的に通用するとは言えない。しかし、作者が発しない」が 5 名中 5 名であった。

信する作品としての似顔絵と異なり、本人が使用するための似顔絵では、今回のような客観的過程

3-3を取り入れる方法もあり得ることを示すことがで考察きたと考える。

研究室の学生は、ベスト似顔絵の目を細くして白髪を除いたもの、高校時代の友人はベスト似顔

なお、少数サンプルではあるが、似顔絵モデル

絵から白髪を除いたものを似ていると判断した。

と観察者の関係の深さによって、似ていると感じ

高校時代の友人の、笑ったら①で選択された似る似顔絵が異なっていたという実験 3 の結果は心理学的観点から興味深い。

顔絵というコメントより、目を細くすることが笑顔の表現としてとらえられていたことが推測されこの理由として、集団によってモデルの常態的る。研究室の学生は、大講義室の講義とは異なり、感情が異なり、記憶される顔（表情）が異なって研究室で談笑する顔を TA 本来の顔と認識したのいるという可能性が考えられる。これは、コミュかもしれない。

ニティーにおける自身の立場・役割を認知し、演また、身近なこの 2 つの集団では、白髪が除じること、すなわちセルフモニタリングの問題とかれた点が興味深い。研究室の学生は、実験 1

して、心理学的題材を提供する。また、集団によの大講義室で受講する 1 年生に比べると、白髪って特徴を抽出する判断基準が異なることを反映の教員と多く接する機会が多い。また、高校の友している可能性も考えられるが、これは序で参照

人は、他の参加者と異なり、実験時にモデル TA

した平均顔の研究で議論されていることと一致しが不在であり、TA が若かった時の記憶を参照して興味深い。

ていた可能性、あるいは友人たち自身も白髪とな

似顔絵は、顔の知覚研究の成果を活用して発展ったために TA の白髪が特徴にならなかった可能する可能性があると共に、心理学の研究課題を提性が考えられる。後者の場合、身近な関係の顔に供してくれる可能性もあると考えられる。

ついては、顔の外側部ではなく内側部が記憶の鍵となるという、Endo ら [9] の研究と呼応する。

引用文献
[1]

4.

Rhodes, G., Brennan, S., & Carey, S. (1987).
Identification and ratings of caricatures:

総合考察
モデルとの関係が異なる集団ごとに得られた 3

Implications for mental representations of

つの改良似顔絵を、元になった顔写真・オリジナ

faces. Cognitive psychology, 19(4), 473-497.

― 114 ―

日本顔学会誌二十一巻二号[2]

Valentine、T. & Bruce、V (1986). The

る心理学的研究――熟達性の観点からとら

effect of distinctiveness in recognizing and

えた顔検出課程――[7]

classifying faces, Perception、15, 525-535.
[3]

[4]

[6]

阿部恒之・大川恵・高野ルリ子 (2008). 容Goldstein、A.G. & Chance, J.E (1980).

貌の印象形成に及ぼす過般化の影響――顔Memory for faces and schema theory.

だちマップの理論的基盤に関する実験的検

Journal of Psychology, 105(1)、47-59.

討――
[8]

Valentine, T. (1991). A unified account of

日本顔学会誌 , 8, 87-96.

阿部恒之 (2019). 化粧による魅力向上のメ

the effects of distinctiveness, inversion, andカニズム

race in face recognition. The Quarterly

しさと魅力の心理（pp.80-81） ミネルヴ

Journal of Experimental Psychology, 43A (2),

ァ書房
[9]

161-204.
[5]

風間書房

三浦佳世・河原純一郎（編）美Endo, M., Takahashi, K., Maruyama, K.

Valentine, T. & Endo, M. (1992). Towards(1984). Effects of observer's attitude on thean exemplar model of face processing: The

familiarity of faces: Using the difference in

effects of race and distinctiveness, The

cue value between central and peripheral

Quarterly Journal of Experimental Psychology,

facial elements as an index of familiarity.

44A (4), 671-703.

Tohoku psychologica folia, 43, 23-34.

遠藤光男 (2014). 顔認識課程の特性に関す

英文要旨This article describes an attempt to create a caricaturized portrait (Nigaoe) using majority voting andinput from a group. After a portrait creator made a caricaturized portrait of a person (model), students who
know the model offered comments for its revision. Four revision points related to hair, eyes, contours, andskin color were found using KJ method from the comments. The creator produced new candidate portraits
according to the revision points. The students then chose the best among the portraits. The portrait obtaining
the greatest number of votes was eventually selected as the best. However, the people who were better

acquainted with the model selected another one. The significance of applying this objective method to thecreation of caricaturized portraits was discussed, elucidating an interesting relation between caricaturized
portraits and facial perception.

― 115 ―

似顔絵を科学する

多数決を用いた新たな創作技法の試み

図，式
表  .- 法による整理結果。
大分類

コメント数

髪



おでこ



眉



目



鼻



口



耳



頬



小分類
グレーに
白く
パーマを弱く
他
狭く
広く
他
下げる
太く
短く
他
小さく
細く
他
大きく
他
口角を下げる他
大きく
細く
ほうれい線 強く
ほうれい線 弱
く
太く
他
細く
黒く・濃く
他
細く
角ばる
丸く
怖く
下げる
他

コメント数


































顎



肌



輪郭



表情



眼鏡



ひげ



ひげ付ける・濃く



服装



半袖・ノーネクタイ等

コメントが相対的に多いと判断されるものは太字

1― 116 ―

日本顔学会誌二十一巻二号


図  改良方針に従って作成した  通りの修正似顔絵。下段は修正内容。
2― 117 ―

似顔絵を科学する

多数決を用いた新たな創作技法の試み

表  多数決の結果。図  の配置上に選択者数を記す。




＊











































＊修正なし（オリジナル似顔絵 3）
最多選択（ 位）

表  元写真・オリジナル似顔絵 3 と本研究で得られた改良似顔絵。

元写真

似顔絵3からの修
正点→
ベスト似顔絵と
の違い→

特徴・補記

オリジナル
似顔絵3

実験
実験
大講義室・年生
研究室の学生
ベスト似顔絵

頬を細く，白髪

髪型：ウェーブ
感，額：広めで富士額，頬：膨らみ，眉：細い
二重線で薄さを表現，目：一重で下がり気味，鼻：長い直線で高さを強調，
口：下向きの弓型

高校時代の友人

頬を細く，目を
細く

頬を細く

目を細く

白髪なし

学生にとって，遠くの教壇から
身近なコミュニ
講義するだけのケーションを通関係。
じた笑顔の印年生にとっては象？
白髪が特徴となる？

同世代ゆえ，白髪は特徴にならない？
若い頃の印象を引きずっている？

― 118 ―

3

日本顔学会誌二十一巻二号

著者紹介

橋本憲一郎

阿 部 恒 之

著者 1

著者 2

氏

名：橋本憲一郎

氏

名：阿部恒之学

歴：1 980 年 , 大阪大学工学部精密工学科卒業

学

歴：1 985 年，東北大学文学部哲学科心理学専

職

歴：1980 年 , キヤノン株式会社入社。2005 年 ,攻卒業。1999 年，東北大学大学院文学研

インクジェットプリンタ商品企画センター

究 科 博 士 課 程 後 期 3 年 の 課 程 編 入 学。

所長 ,2017 年定年退職

2001 年、同課程修了。博士（文学）。

所属学会：日本顔学会
専職

門：似顔絵学

歴：1 985 年，資生堂入社（ビューティーサイ
エンス研究所）。2005 年，東北大学大学
院文学研究科心理学講座助教授。2007 年，
同准教授。2010 年，同教授。

所属学会：日本顔学会、日本心理学会、日本感情心理学会、日本生理心理学会、東北心理学会。
専― 119 ―

門：感情・化粧・ストレス・災害。

日本顔学会誌二十一巻二号

日 本 顔 学 会 会 則

第1章

総1995 年 3 月 7 日
1998 年 10 月 3 日
2003 年 2 月 25 日
2004 年 9 月 25 日
2009 年 10 月 31 日
2010 年 10 月 23 日
2011 年 9 月 23 日
2017 年 9 月 9 日
2018 年 9 月 1 日

実
施
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認

則

第 1 条 本会は、日本顔学会（Japanese Academy of Facial Studies 略称は J-face）と称する。
第 2 条 本会は、顔に関する研究の発展を期し、あわせて顔学の普及を図ることを目的とする。
第 3 条 本会の事務局は、㈱毎日学術フォーラム内（東京都千代田区一ツ橋 1-1-1 パレスサイドビル）に
置く。

第2章

会

員

第 4 条 本会の会員は、次の通りとする。
1．本会は個人会員、準会員、賛助会員をもって組織する。
2．個人会員：本会の目的に賛同する者で、理事会の承認を得たもの。
3．準会員：本会の目的に賛同する者で、入会時に学生であり、理事会の承認を得たもの。
4．賛助会員：本会の目的および事業に賛同支援する団体および機関などで、理事会の承認を得たもの。
第５条 本 会 に 入 会 を 希 望 す る も の は 、入 会 金 お よ び 年 会 費 を 添 え て 所 定 の 手 続 き を と る 。
第 6 条 本会の会員は、会費を納めなければならない。
第 7 条 ２年以上会費を未納のものは、理事会の承認を経て退会させることができる。

第3章

総

会

第 8 条 本会は、個人会員からなる総会を行なう。
第 9 条 通常総会は、年１回会長により招集される。ただし必要に応じて会長は臨時総会を招集することができる。
総会の決定は、出席した個人会員の過半数をもって行なう。
第10条 総会は、次の事項を決定する。
1．役員の選出
2．予算及び決算
3．事業計画4．会則、そのほかの諸規定の策定および改廃
5．そのほか、会の運営に関する重要な事項

第4章

役

員

第11条 本会には、次の役員を置く。
1．会
長 1名
2．副 会 長 3 名以内
3．理
事 若干名
4．監
事 2名
5．評 議 員 若干名
第12条 役員の職務は、次の通りとする。
1．会長は、本会を代表し、会務を総括する。
2．副会長は、会長を補佐し、会長に事故ある時は、その職務を代行する。
3．理事は、理事会を組織し、重要事項を審議すると共に、会長を補佐して会務を分掌する。

― 121 ―

会

則

4．監事は、会務ならびに会計を監査する。
5．評議員は、必要に応じて重要な事項を審議する。
第13条 役員は、個人会員のなかから選出し、その選出方法は次の通りとする。
1．会長、副会長、理事および監事は、理事会で推薦し、総会で承認を経るものとする。
2．評議員は、会長が理事会に諮り、これを委嘱する。
第14条 役員の任期は、2 年とし、再任を妨げない。ただし、任期途中で補充された役員の任期は、残任期
間とする。

第5章
第15条
第16条
第17条
第18条
第19条
第20条

役 員 会

 長、副会長および理事は理事会を組織し、本会の目的達成のため必要事項を審議・企画し、実務会を処理する。
理事会は、構成員の 3 分の 2 以上の出席をもって成立し、議事は出席者の過半数をもって決定する。
本会に顧問を置くことができる。顧問は会長が発議し、理事会の議を経て会長が委嘱する。
監事、顧問は、理事会に出席して、意見を述べることができる。
理事会は、理事を補佐し実務を分担させるための理事補佐を若干名置くことができる。また、必要を認めたときは、理事補佐に理事会への出席を求めることができる。
評議員会は、必要に応じて会長が招集し、重要な事項を審議する。

第6章

事

業

第21条 本会の目的を果たすために、次の事業を行なう。
1．年 1 回以上の学術集会の開催
2．年 1 回以上の顔研究に関する情報、会員の活動紹介を中心とした情報誌の発行。
3．そのほか、本会の目的を達成するために必要な事業。

第7章
第22条
第23条
第24条

計

本会の経費は、会員からの入会金および年会費のほか寄付金そのほかをもってあてる。
本会の入会金および年会費については、別に定める。
本会の会計年度は、1 月 1 日から 12 月 31 日までとする。

第8章
第25条

会

会則の変更

本会則を変更するには、理事会の議を経て総会の決議を必要とする。

附則

1．本会則は、1995 年 3 月 7 日より実施する。
2．本会は、学会運営事務を、㈱毎日学術フォーラム内（東京都千代田区一ツ橋 1-1-1ル）に委託する。

パレスサイドビ

会費に関する規定
会則第 22 条の本会の入会金および年会費は次の通りとする。
1．入会金
個人会員
1,000 円準 会 員   0 円
賛助会員
2,000 円
2．年会費
個人会員
5,000 円※準 会 員
1,000 円
賛助会員
1 口 10,000 円※学会在籍年数 10 年以上かつ 65 歳以上で理事会の承認を得たものは，年会費を 1,000 円とする．
この規定は、2018 年 9 月 1 日より適用する。

― 122 ―

日本顔学会誌二十一巻二号

日本顔学会誌投稿規定（2002 年 01 月 20 日作成）
（2007 年 11 月 30 日作成）
（2008 年 11 月 30 日作成）
（2008 年 12 月 8 日作成）
（2010 年 1 月 26 日作成）
（2020 年 8 月 26 日改訂）

1．論文など、記事のカテゴリと内容
日本顔学会誌（Journal of Japanese Academy of Facial Studies

KAOGAKU）は、日本顔学会の学術的交流を幅広く支える情報交流の場を提供するものであり、学術論文をはじめ下表のようなカテゴリの記事を期待している。投稿者は投稿しようとする内容によって下記のいずれのカテゴリが適当かを判断し、ページ数、体裁などを決める。
表

日本顔学会誌の記事カテゴリと内容
カテゴリ

内容

刷り上りページ数※

学術論文

顔に関連する独創的な研究結果の報告、あるいは会員の参考 原則としてとなるような新しいデータ、資料の報告等をまとめたもの。 6 ページ程度

研究ノート

学術論文につながる新しい着想を速報するもの。新しい工夫 原則として
および研究成果を速報するもの。
3 ページ程度

トピックス

顔研究にとって話題性の高い事項を速報するもの。

解説論文

編集委員会から指定されたテーマについて会員に分かりやす 原則としてく述べたサーベイ的な論文や論説。
6 ページ程度

招待論文

編集委員会から指定された研究テーマについて詳しく述べた 原則として論文や論説。
6 ページ程度

特別寄稿

上記以外の、顔研究に資する内容の解説的な論文や論説。

原則として6 ページ程度

作品コーナー

顔研究にまつわるビジュアルな作品も歓迎する。

数ページ

読者の声

学会活動／サービス等、学会全般に関する会員からの建設的 原則としてな意見、提案。
数行～ 1 ページ程度

その他

上記のカテゴリを越えた、新規な記事も歓迎する。

※

原則として
1 ページ程度

数ページ

上記の刷り上りページ数は、編集委員会が特に認めた場合は、この限りではない。

2．学術論文の性格についての基本方針
本学会誌は幅広い記事を期待しているが、本学会の分野横断的性格を尊重するために、特に学術論文については次のような性格を期待している。
学術論文、研究ノートは、著者（筆頭）の専門分野に向けての知見、成果を問うものであると同時に、当該専門分野に隣接する、少なくとも一つの関連分野に向けて、その波及効果、相乗的効果などを積極的に謳っているものとする。
例：「顔画像特徴抽出手法による歯科矯正治療術前評価法の研究」
3．投稿者の資格
投稿者は原則として本会会員に限る。連名の場合は、少なくとも 1 名以上が会員であること。
4．投稿原稿の条件
投稿規定第 1、2 項の他、原稿は以下の条件を満足すること。
（1）原稿の主文章は日本語または英語であること。
（2）内容は未発表のものであること。

― 123 ―

投稿規程

内容が既発表、公知または執筆要項を守られていない場合、不掲載とする。既発表のものとは、国内、国外の学会誌、機関紙、商業誌、などに、その主要な部分が掲載されたものを意味する。ただし次のものは未発表とみなす。
（a）既発表であるが、その一部を深く解析、更なる改善、または実験し、その部分にオリジナリティあるいは主張すべき点が認められるもの。
（b）研究ノート欄に掲載されたものを一層充実させて学術論文として投稿したもの。
（c）研究会、大会など学術講演、国際会議などにおける口頭発表論文を論文として投稿したもの。
5．投稿手続き原稿ならびに必要書類を一括して日本顔学会誌編集委員会へ送付する。
6．投稿原稿の取扱い（1）投稿原稿が受理されると、E メールで受領した旨が通知される。
（2）投稿原稿は、編集委員会が依頼した査読委員により査読され、次のいずれかに決定される。
（a）掲載 （b）条件付掲載 （c）不掲載（3）掲載が決定した場合は、その旨が投稿者に通知される。
（4）条 件付掲載と決定した場合は、掲載条件が呈示され、再投稿が求められる。再投稿された原稿は、再査読され、条件を満たせば掲載としてその旨が投稿者に通知される。
（5）照会後 6 ヶ月以上経過して再投稿されたものは、新規の投稿原稿とみなされる。
（6）不掲載と決定した場合は、その理由を付して、原稿は投稿者に返送される。
7．校正
著者校正は、初校のみとする。
8．別刷原稿が掲載された場合は、原則として 50 部以上の購入が義務付けられる。別刷は、筆者校正の際、希望部数を申し出ること。別刷料金は別に定める。
ただし、解説論文、招待論文、特別寄稿はこの限りではない。
9．著作権掲載した論文等の著作権は本学会に帰属する。なお、他誌への転載や学会帰属が困難な場合は、申し出により、協議する。
他誌からの転載は二次出版として扱い、必要に応じてその他のカテゴリを用いる。
10．倫理規定
論文にて使用する画像を始めとする個人情報が、本来の利用目的と異なることが無いこと。場合によっては、承諾書等の使用許可があることを論文中に明示すること。
また、各大学や研究所等の倫理委員会に研究審査を申し出て、審査に通っている論文であるならばその旨を記載し、可能であれば承諾書があることを論文中に明示すること。
以上。
第二十二巻第二号の投稿の締め切りは、令和 4 年 2 月 28 日（月）の予定です。
詳細は、日本顔学会ホームページ（https://www.jface.jp/jp/journal）をご覧ください。

― 124 ―

日本顔学会役員（2021 年度）

会 長
菅沼
薫
副会長
橋 本 周 司・阿 部 恒 之
理事 ／ 理事補佐
総 務
輿 水 大 和・青 木 義 満・今 井 健 雄・中 島功／高 橋翠（学会誌兼任）
会員管理
原島博・村 上 泉 子会 計
武 川 直 樹・金 子 正 秀
学会誌
辻 美千子 ・ 渋 井進・山 口 真 美／高 橋
翠
ニューズレター 菅 沼
薫（会 長 兼 任）・ 髙野ルリ子 ・ 中 洲 俊 信 ／ 正田真利恵
電子広報
輿 水 大 和（総 務 兼 任）・ 鈴 木 健 嗣 ／ 林 純一郎 ・ 冨 永 将 史 ・ 藤 原 孝 幸
大 会
阿 部 恒 之（副会長兼任）・ 中 島功（総 務 兼 任）／ 湯 浅 将 英
企 画
原島博（会 員 兼 任）・ 宮永美知代 ・ 村 上 泉 子（会 員 兼 任）
連 携
寺 田 員 人 ・ 森 島 繁 生 ／ 瀬 尾 昌 孝（若 手 担 当）・ 松 永 伸 子（公認サークル担当）
監 事
馬 場 悠 男・村 上 伸 一
顧 問
池田進・奥 田 祥 子・清 水悌 ・ 大 坊 郁 夫 ・ 小舘香椎子 ・ 島 田 和 幸

日本顔学会役員（2022 〜 2023 年度）

会 長
菅沼
薫
副会長
橋 本 周 司・阿 部 恒 之
理事 ／ 理事補佐
総 務
輿 水 大 和・青 木 義 満・今 井 健 雄・中 島功／高 橋翠（学会誌兼任）
会 員
原島
博 ・ 村 上 泉 子 ・ ○菅沼 薫（会 長 兼 任）会 計
金 子 正 秀 ・ ○髙野ルリ子
学会誌
渋井進・山 口 真 美／高 橋
翠
ニューズレター 髙野ルリ子（会 計 兼 任）・ 中 洲 俊 信 ／ ※富澤洋子
電子広報
輿 水 大 和（総 務 兼 任）・ 鈴 木 健 嗣 ・ ※林純一郎 ・ ※藤原孝幸 ／ 冨 永 将 史
大 会
阿 部 恒 之（副会長兼任）・ ＊辻美千子 ／ 湯 浅 将 英
企 画
原島博（会 員 兼 任）・ 宮永美知代 ・ 村 上 泉 子（会 員 兼 任）・ ※斎藤 忍
連 携
森 島 繁 生 ・ ※瀬尾昌孝 ／ 松 永 伸 子（公認サークル担当）・※渡邊伸行（若 手 担 当）・ ※南野美紀（支 部 担 当）監 事
馬 場 悠 男 ・ ＊武川直樹
顧 問池田進・奥 田 祥 子・清 水悌 ・ 大 坊 郁 夫 ・ 小舘香椎子 ・島 田 和 幸 ・ ＊村上伸一 ・ ＊寺田員人

新任※、役割移動＊︎、役割追加○

評議員
荒川
薫、大 岡
長 田 典 子、中 村

日本顔学会評議員（2022 〜 2023 年度）
立、小河原智子、柿 木 隆 介、金 沢剛、武 藤 祐 子、𠮷川左紀子、米 澤創、岸 野 文 郎、北 山 晴 一、行 場 次 朗、泉、※松下戦具、※牛山園子、※橋本憲一郎

新任※

日本顔学会編集委員会
委 員 長
山口 真美
副委員長
金沢
創
委
員
上田 彩子
齋藤
功
渋井
進
寺田 員人
富永 将史
藤原 孝幸
宮永美知代
渡邊 伸行
幹
事
高橋
翠
大谷 智子
中村 航洋
表紙デザイン
宮下 英一― 125 ―

編集後記
顔学会誌第 21 号 2 巻の発刊となりました。相変わらずマスクとの共生の日々が続いています。海外の様子をうかがうと「マスクもそろそろ終わりだ。マスク研究のデータを早く取り終えないと」と思うのですが、当の日本では人々がマスクを外す様子がいっこうにみられません。いったいいつになったら、にっこり笑った白い歯を見る生活に戻ることができるのだろう（画面越しではなく）……と、複雑な気持ちで過ごす毎日です。顔学会のみなさまはいかがお過ごしでしょうか。
今号はたくさんの投稿を頂き、編集委員一同、まずは心より感謝申し上げます。
多くの力作の投稿にあわせ、前号でご報告しました、新しい日常にあわせるべく始めた「担当編集委員制度」の始動開始です。投稿数が担当できる編集委員の数よりも多いという、なんともうれしい悲鳴で、幹事も含め総員体制で担当編集委員となる一年でした。もちろん編集長の私も、僭越ながら担当委員を受け持たせて頂くことがかなったのです。
思い切った制度変更を自ら体験させて頂き、現状のシステムの困った点も実感できました。これについて
は、今後少しずつ改善できたらと思う次第です。担当編集委員制度になり幹事の負担はほんの少し減り、経験とは関係なく、誰もが幹事や編集委員となるようにできたかと思います。今後の投稿数の増加にあわせて、新しい編集委員体制を準備しているところです。顔学会が新たなステージへと進む船出の一歩と思い、もう少しだけその行方を見届け、私も新たな先生に業務のバトンタッチができたらと思っています。
これまで長い間、顔学会誌を力強く支えてくださった編集委員の先生方も、次のステージへの移行にあわせて一歩先に編集委員をご卒業されることとなりました。顔学会誌のこれまでの道のりは、こうした編集委
員の先生方のお力添えがあってこそ。どうぞ、これまで長い間お世話になった編集委員の先生のご尽力に感謝頂ければ幸いです。
さいごに本号にご投稿いただいた皆様、そして快く査読を引き受けていただいた先生方、そしてご寄稿をいただいた先生方に深く御礼を申し上げます。引き続き顔学会誌のよりいっそうのご愛顧、積極的なご投稿をよろしくお願い申し上げます。フォーラム顔学で、みなさまのお元気なお顔に会えますように。
（日本顔学会誌編集委員長

日本顔学会誌

第 21 巻令和 3 年 12 月 10 日
令和 3 年 12 月 17 日
編集・発行

第 2 号
印刷
発行

日本顔学会
㈱毎日学術フォーラム内顔学誌
J. Facial Studies

日本顔学会事務局〒 100-0003 東 京都千代田区一ツ橋 1－1－1
パレスサイドビル 9F
TEL 03－ 6267－ 4550 FAX 03－ 6267－ 4555
印

刷所

有限会社創文社〒 141 － 0031 東京都品川区西五反田 1 － 4 － 1― 126 ―山口真美）