Институт психологии РАН
7 июня 2026
Исследователи назвали самую важную для привлекательности лица часть
Нос может сильнее влиять на привлекательность лица, чем кажется. К такому выводу пришли исследователи из Северо-Западного университета в Чикаго.
Ученые показали 31 добровольцу фотографии 34 людей разных расовых и этнических групп и с помощью айтрекинга — технологии отслеживания взгляда — выяснили, на какие черты лица смотрят дольше. Затем участников спросили о впечатлениях и сравнили ответы с движением глаз.
Оказалось, что на нос, который считали непривлекательным, смотрели дольше и чаще к нему возвращались. В таких случаях люди внимательнее разглядывали и рот. Если же нос казался привлекательным, взгляд чаще смещался к глазам и задерживался на них дольше.
На отдельных снимках хуже оценивали носы с асимметричным кончиком. Но на полном портрете эта связь исчезала. Не подтвердились и классические «эталоны красоты» — строгие пропорции и углы носа не оказались надежным признаком привлекательности.
Как объяснил старший автор работы Роберт Галиано, привлекательный нос делает лицо гармоничнее именно потому, что не перетягивает внимание на себя. Авторы считают, что это важно для пластических хирургов и пациентов при планировании ринопластики.
«Проще говоря, непривлекательные носы притягивают взгляд и отвлекают внимание от других черт лица — например, от красивых глаз или губ, — резюмирует Галиано. — Многие наши пациенты перед ринопластикой фокусируются на конкретных деталях, которые им не нравятся, не задумываясь о том, как нос влияет на общее восприятие лица. Наше исследование показывает, что привлекательный нос гармонизирует лицо именно тем, что не выделяется».
👀 Читать статью: Melnick B.A., Laiwalla R., Abu-Romman A., Bricker J.T., Nguyen A.T., Li R.A. et al. (2026). Less Is More: Eye-Tracking Reveals How Nose Noticeability Influences Facial Attractiveness // Plastic and Reconstructive Surgery. Vol.157(5). P. 813-824. DOI: 10.1097/PRS.0000000000012531
Ученые из СПбГУ, Института психологии РАН и AIRI представили ИИ-агента для проверки LLM в качестве интервьюера
Работающий на базе нейросети агент получает список из 54 вопросов о биографии, интересах, ценностях, работе и здоровье собеседника. После каждого ответа он должен решить, достаточно ли полученной информации, нужен ли дополнительный вопрос или вопрос не нужно задавать вообще.
Исследователи проверили работу шести зарубежных LLM: Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro, GPT 5, Grok 4, Qwen3 и DeepSeekV3.1. Анализировалось, насколько доброжелательными были модели, оценивали ли они контекст, корректно ли задавались вопросы. Ни одна из моделей не стала абсолютным лидером по всем параметрам, у каждой были выявлены сильные и слабые стороны.
Также ученые выявили связь между тем, какой язык использует модель, и тем, как ее воспринимает собеседник. Частое использование личных местоимений, усилительных слов делало нейросеть более эмпатичной, вовлеченной в глазах собеседника.
В Издательстве "Институт психологии РАН" при участии сотрудников лаборатории социальной и экономической психологии Т.П. Емельяновой, Т.В. Дробышевой, И.В. Ларионова, С.В. Тарасова вышла в свет коллективная монография "Ресурсы жизнеспособности горожан: теория и эмпирические исследования".
Представлены результаты теоретико-эмпирического исследования, выполненного в области социальной психологии города и посвященного проблемам жизнеспособности горожан - жителей двух типов городского поселения - мегаполиса и «моногорода». Сопоставляются ресурсы жизнеспособности горожан, проживающих в городах Москва и Сургут.
В приложении приведены оригинальные авторские методики исследования современного города и его жителей, которые могут быть полезны разным специалистам - исследователям и практикам. Книга предназначена для всех, кто интересуется психологическими проблемами города и горожан, кто заинтересован в развитии современного города с учетом психологических данных.
ИИ впервые превзошел человека в классическом тесте Тьюринга
Искусственный интеллект не просто сдал знаменитый тест Тьюринга — он прошел его убедительнее людей. К такому выводу пришли ученые Калифорнийского университета в Сан-Диего. Они провели классический тест Тьюринга: почти 500 участников общались с двумя собеседниками — живым и ИИ — и пытались угадать, кто есть кто.
Тест Тьюринга придумал британский математик Алан Тьюринг еще в 1950 году. Суть проста: если человек не может отличить машину от живого собеседника — значит, машина мыслит. Это первое исследование, в котором ИИ официально превзошел человека в этом испытании.
GPT-4.5 с правильным промптом приняли за человека в 73% случаев — чаще, чем настоящего собеседника. LLaMa-3.1-405B набрала 56% — наравне с людьми. Без промпта обе модели сдулись до ~36–38%.
Промпт задавал характер, стиль и даже типичные человеческие ошибки. «Они способны казаться людьми, но сами не понимают, что для этого нужно», — объясняет соавтор исследования профессор Бен Берген.
Вывод тревожный: отличить бота от человека в переписке становится почти невозможно. А значит — манипуляции, фишинг и политические боты становятся еще опаснее.
