Color 3D bodies and judgements of human female attractiveness

彩色3D人体模型与人类女性吸引力判断

Kathryn L. Smith, Piers L. Cornelissen, Martin J. Tovee
Psychology Division, School of Biology and Psychology
Newcastle University, Newcastle Upon Tyne, UK
Initial receipt 25 January 2006; final revision received 19 May 2006
初稿收于2006年1月25日；最终修订收于2006年5月

翻译：DataBase
最终修订于2007年3月22日

Abstract

For a set of color video clips that depict a 360 view of the bodies of 43 young Caucasian women who are within the normal range of percentage of body fat, we show that their attractiveness to both male and female observers depends strongly on their percentage of body fat and their level of skin tanning, but is not significantly related to their cardiovascular fitness (a key health measure). Although evolutionary psychology suggests that physical health should play a role in determining attractiveness judgements, it appears that cardiovascular fitness may be a weak cue, at least in bodies not undergoing cardiovascular exercise. Instead, it seems that more salient cues, such as body mass and skin tanning, are the primary determinants of attractiveness judgements.

摘要

通过一组身体脂肪含量在正常范围内的43名年轻白种女性身体的彩色视频剪辑，我们发现对于男性和女性观察者而言，其吸引力主要取决于他们的体脂率和皮肤暴晒程度，但是与她们的心血管健康（健康测量的关键）无显著相关。尽管进化心理学认为身体健康在吸引力判断中具有作用，但实验表明心血管健康可能是一个弱线索，至少是在身体未处于运动状态时如此。相反，诸如身体密度和皮肤色调确是决定吸引力的更显著线索。

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Keywords: Female attractiveness; Female health; Cardiovascular fitness
关键词：女性吸引力；女性健康；心血管健康

1．概述

什么驱使着对吸引力的判断？一些进化心理学家假设人类择偶是基于一定的生理暗示–某一个对象是更令人满意的明确暗示（即一个更健康和更好生殖潜力）而不是别的因素。从这个意义上的择偶将增加他们成功繁衍的机会，具有令人满意的信号将提示其更健康和拥有更强的繁殖能力。如果吸引力是关于一个更高品质伴侣的明确信号，那也就提示了有吸引力的身体，就是健康的身体。

为了验证对于当今人类其中的相关性，我们量化了心血管健康度（即心血管和呼吸系统对于持续身体活动期间工作中肌肉的供氧能力）。这是对身体健康状态和长寿进行准确预测的关键指数。例如对于生活在英格兰和威尔士的育龄妇女，心血管健康（即心脏病、中风、高血压）是高致死因素之一(Barlow, Kohl, Gibbons, & Blair, 1995; 国家统计局Office of National Statistics, 2005),提示其对于健康和死亡有重要作用。心血管健康度还被发现可以提供对于癌症的保护作用(Batty & Thune,2000)。尽管心血管健康仅仅表明了表现型（phenotypic，一个生物体的可观测性状 译者）品质，而如果吸引力确实和实际健康相关的话，那么它也应该与吸引力判断相关(Weeden &Sabini, 2005)。为了测试该假设，我们使用数字摄象机获得一组已知心血管健康度的志愿者的身体视频剪辑，用于对吸引力进行评估。之前的研究使用真实女性的2D图片或者简单的3D线条框架图象作为刺激物(e.g., Fan, Liu, Wu, & Dai, 2004; Tove´e, Hancock, Mahmoodi,Singleton, & Cornelissen, 2002)。但是，类似图象并不能捕获一个观察者在现实中进行吸引力判断的所有潜在线索。

因此，在本次研究中，我们使用有关身体全角度的彩色视频剪辑。在实验室情境设置中，提供观察者比使用灰色2维图象更多的、更显著的线索。

2.方法

43名白种女性志愿者，主要为大学生（年龄平均值为20.72；标准偏差（Standard deviation）为2.19 ）同意为本次研究提供拍摄。我们使用的是数字摄象机（625线分辨率和80万像素）进行2次360度全角度摄影。衣服是标准化的，所有的女性穿着肉色的无支撑的内衣背心和女式短裤。所有的志愿者都是一个标准姿势，保持脚轻微分开和手臂在两侧。为确保匿名，在视频片段中,对志愿者的脸部经过模糊处理。

Fig. 1. Top: A subset of frames extracted from one video sequence, as the volunteer rotates through 3608 counterclockwise. Lower left: A scatterplot showing the relationship between body attractiveness and the percentage of body fat. Lower right: A scatterplot showing the relationship between body attractiveness and r-predicted VO2 max. In both plots, solid lines represent linear regressions between x- and y-variables; dotted lines represent their 95% confidence limits.

为了测量她们的心血管健康度，我们使用标准的6分钟次最大级测功器测试（standard 6-min submaximal cycle ergometry test），该测试可以通过使用Astrand列线图（Astrand nomogram）来预测可靠的最大氧气消耗指标（predicted VO2 max）(Astrand & Rhyming, 1954)。 最大氧耗测试是测试个体在运动中吸收和利用氧气的最大比率，以及测定个体的有氧运动能力。该测试可以以最大级或次最大级的形式进行。最大级测试包括测试个体的最大心率（maximal heart rate ，HR）或者直到达到高原耗氧量；次最大级测试是在最大心率80%时的测试。因此前者提供了一个绝对量化的心血管功能，而后者并不是如此。然而，使用Astrand列线图（Astrand nomogram）和最大级测试的平均数，通过次最大级测试可以对心血管功能进行可靠的预测。为了减轻对于个体的压力和在排除健康与否后，使每个人都可以进行如此测试，在这里使用次最大级测试。

预测最大氧耗指标也可以使用不同的绝对或者相对指标，后者需要考虑个体体重，以便在参与者之间进行更简单的比较。在此处,我们选择使用相对条件下的预测最大氧耗指标以避免体重影响到测试结果。对于我们的志愿者而言，预测最大氧耗指标的值域从23.52到56.98毫升/分钟/公斤（平均值为38.43；S.D.标准差为8.09。）。这些数据在大样本女性人群已发现的值域中具有代表性，包括个体从低到高的心血管健康度(Blair et al., 1989; DeVires & Housh, 1994)。对于美国大学学生，女性20~29岁年龄群中的标准分布从低水平的28毫升/分钟/公斤到高水平的49毫升/分钟/公斤。从0到100的百分比对应于18到65毫升/分钟/公斤 (DeVires & Housh, 1994)。我们也计算了心率（heart rate ，HR）恢复时间，因为该指标被发现是死亡预测的独立指标（Cole, Foody, Blackstone, & Lauer, 2000),因此，也应该可以在健康和吸引力之间提供相关。心率（heart rate ，HR）恢复时间被定义为在被测试的运动期间从高峰心率恢复2分钟之后的改变(Cole et al., 2000)。

我们测量了志愿者的体重和身高，于是得到了他们的体重指数（body mass index ，BMI; kg/m2）。志愿者的体重指数BMI分布为18.41到26.68公斤/平方米，平均值为22.35公斤/平方米（标准差S.D.为2.30）。脂肪率（percentage of body fat）使用林尔宁（Durnin）和沃默斯利（Womersley）的计算规程估算为4个皮肤褶（skifold：为测定皮肤营养状况捏拧皮肤而形成的皮肤褶皱 译者注） (1974)。

我们选择按照1974年林尔宁（Durnin）和沃默斯利（Womersley）规程处理，是因为它已被广泛采用（see Eston,2003）。尽管通过皮肤褶皱方式进行的身体脂肪测量获得数值和以静水称重方式进行的身体脂肪测量获得数值(McArdle, Katch, &Katch, 2000)存在着3%~5%的差距，但这只是一个很小的误差。一系列对于3或7个皮肤褶皱的错误率比较的研究 (Heyward & Stolarczyk回顾于1996年)发现两种方式都可以同样好地用于测量身体脂肪。由于这个原因，我们选择在实际应用中测量数值更小的皮肤褶皱。已有报告从双头肌、三头肌、肩胛下肌、髂骨肌（腰部肌肉，suprailiac muscles 译者注）所得到的综合性地皮肤褶皱与体密度（静水称重测试,hydrostatic weighing）呈反相关，其值r=-.78 (Durnin &Rahaman, 1967)。由于身体脂肪与身体密度呈反相关（脂肪的密度低于肌肉），因此，这些结果表明通过皮肤褶皱测量身体脂肪和通过静水称重（hydrostatic weighing）测量脂肪之间存在强相关。

皮肤测量使用Harpenden两脚规(给予10g/平方毫米的持续弹簧压力计算刻度)。图片中的女性的身体脂肪率为21.10~34.16(平均值为27.70;标准差为3.65)。在体重指数BMI和脂肪率（r =.67, p<.001）之间的相对高相关性表明BMI在我们分析中对于两种脂肪测量方式来说，是多余的。在之前的研究 (Tove´e, Hancock, Mahmoodi,Singleton, & Cornelissen, 2002; Tove´e, Maisey, Emery, &Cornelissen, 1999)中，BMI已被用于分析中，但是脂肪比率是一个对于体重指数的更直观测量。因此，我们在随后的结果分析中使用身体脂肪比率，而不是BMI。

我们也使用从女性处得到的一系列生物计量比率，包括圆周腰臀比（circumferential waist-to-hip ratio ，WHR）,圆周腰胸比（circumferential waist-to-chest ratio ，WCR）, 和身高腿长比（ torso-to-leg ratio ，TLR，计算躯干长度是从锁骨关节到会阴，腿长是从会阴到脚踝）。腰臀比是从0.64~0.84,平均值域0.74（标准差S.D.为0.04）。腰胸比（WCR）为 0.72~0.89, 平均值域0.80（标准差S.D.为0.04）。身高腿长比（TLR）为 0.75~1.06, 平均值域0.88（标准差S.D.为0.06）。

在图象组中的志愿者都是白种人。然而，即使在这个团体中，皮肤颜色也因为日晒程度等不同而呈现差异。当这个视频片段在24色状态下，量化皮肤区别就很重要，因为它可能影响到观察者对于吸引力的判断。使用Corel Photo-Paint 10 （图象处理软件 译者注），在每个支援者背部取样一个标准大小的皮肤块（50*60像素），计算其红色R、绿色G、兰色B的平均值（范围为0~255）。皮块位置选取不受阴影、身体曲率、衣服和头发影响。每个志愿者皮块的R，G，B平均值被因素分析以使其缩小到与皮肤色调相关的单一值。未使用回旋rotation进行最佳因素分析；第一因素的公共因素方差为2.84，可以解释94.5%的类型。与个体的R,G和B数值相关的生成因素为r>-.95和p<.001。该因素的正数表示深色皮肤，负数表示浅色皮肤。我们称之为肤色指数。该指数仅简单提示了与被试肤色之间存在协方差关系，而不能被作为肤色的直接测量结果。

被测试用图象被呈现于20位白种男性（平均年龄21.45岁,标准偏差1.50）和20位白种女性（平均年龄20.70岁,标准偏差1.34）观察者以评分。在评分时，这些影象在一个17英寸的液晶显示器（分辨率1280*1024）以随机方式显示；每个视频片段为280*576象素，几乎每15秒全角度转动2次。每个观察者观看了全组视频了解志愿者的形状、尺寸以及面貌。第2次观察时，每个观察者被要求在一个数字键盘上，在0~9的取值范围内对图象的吸引力进行评分。

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