確認過眼神，知道你是彎的人，GayDar是否真的存在？

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前幾天在地鐵上的時候，發現了一個畫了妝的精緻小哥哥，頓時我的「gay達」響了起來。在我不停的用眼神check他的時候，發現他用同樣的眼神在看我。好吧，確認是gay無疑了。

走在路上的一個樂趣就是檢測自己的gaydar，看看能不能認出姐妹，這種在人海中認出同類只有你懂我懂的感覺會給我很大的樂趣，問過很多基友，發現他們也有相似的經歷。這種一類的特殊反映被稱為「同志雷達」，又叫「GayDar」~

來敲個重點：「同志雷達」指的是基於間接信息（如一個人的語言模式或動作等）來分辨一個人是同性戀還是異性戀的能力。各種人會為了各種目的而打開自己的「同志雷達」。比如說，同性戀者會用這個來解讀一個人的調情，而直男直女們也許只是為了知道「誰是基」。

熱愛學習的小編去查了資料之後發現，還真的有關於gaydar的科學研究~

斯坦福大學的研究員通過AI技術，開發出了一個演算法。可以通過面部識別判斷出你的性取向。這種人工智慧分析了美國某交友網站上公開發布的35000多張男女面部圖像樣本。從深層網路圖像中提取相關性別特徵。

而研究表明同性戀男女往往具有「非典型性別」特徵、表情和「打扮風格」，也就是說男同性戀一般趨向於女性化，而女同反之。研究數據還發現了一些其他趨勢，如男同性戀的下巴比直男更窄，鼻子更長，前額更寬。而同性戀女性相比直女下巴更寬，前額更窄。

而事實上人類在這方面的的判斷表現遜於機器演算法，其判斷男性性向的準確率僅為61%，女性的為54%。當人工智慧軟體能夠瀏覽5張測試對象的照片時，準確率則更高：對男性性向判斷的準確率為91%，對女性的為83%。

有理論認為胎兒出生前接觸到的某些激素決定了其性向，也就是說同性戀是天生的，而不是後天的選擇，而該研究結果對此提供了「有力支持」。而機器對於女性性向識別成功率較低的現象，則印證了女性性取向更加易變的說法。

雖然這些研究存在著性別和性徵的明顯局限性，但是它確實揭示了「同志雷達」的存在，雖然可能這些雷達不一定完美，且因人而異。

另外這些結果也暗示著一些性別特徵定勢（認為男同性戀具有一些女性特徵，以及女同性戀具有一些男性特徵），但需要注意的是，雖然被探測的目標人群中的大多數似乎都符合典型的性別特徵，但這並不是放之四海而皆準的。

就比如有些基友極具男子氣概，而有些直男卻娘的一匹；同樣的，有些女同性戀者頗具女人味，而有些直女卻更像個漢子~

最後就用一段經典的表述來結束吧：「GayDar就像任何新工具一樣，如果心術不正的人得到它，就會用來做壞事。如果我們開始以外表來分析一個人，由此得出判斷，並對他們做出恐怖的事情，那就太糟糕了。」

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