OBJECTIVE: Accuracy in assessing age from facial cues is important in social perception given reports of strong negative correlations between perceived age and assessments of health and attractiveness. In a multi-ethnic and multi-centre study, we previously documented similar patterns of female facial age assessments across ethnicities, influenced by gender and ethnicity of assessors.
METHODS: Here we extend these findings by examining differences between estimated age from digital portraits and chronological age (Δ age) for 180 women from three age groups (20-34, 35-49, 50-66 years) and five ethnicities (36 images of each ethnicity, assessed for age on a continuous scale by 120 female and male raters of each ethnicity).
RESULTS: Across ethnicities, Δ age was smallest in French assessors and largest in South African assessors. Numerically, French women were judged oldest and Chinese women youngest relative to chronological age. In younger women, Δ age was larger than in middle-aged and older women. This effect was particularly evident when considering the interaction of women\'s age with assessor gender and ethnicity, independently and together, on Δ age.
CONCLUSIONS: Collectively, our findings suggest that accuracy in assessments of female age from digital portraits depends on the chronological age and ethnicity of the photographed women and the ethnicity and gender of the assessor. We discuss the findings concerning ethnic variation in skin pigmentation and visible signs of ageing and comment on implications for cosmetic science.
UNASSIGNED: La capacité à évaluer l’âge d’un visage avec exactitude en fonction de ses caractéristiques est important dans sa perception sociale. En effet, des corrélations négatives fortes ont été rapportées entre l’âge perçu d’un visage d’une part, et sa santé et attractivité d’autre part. Dans le cadre d’une étude multi-ethnique et multicentrique, nous avons déjà documenté, dans une démarche similaire, comment la perception de l’âge de visages féminins entre différentes populations, est influencée par le genre et l’origine des évaluateurs.
UNASSIGNED: Ici nous approfondissons ces premiers résultats par l’étude des différences entre l’âge estimé sur portraits numériques de 180 femmes issues de 3 groupes d’âges (20-34, 35-49, 50-66 ans) et de 5 populations d’origine différente (36 images de chaque population) et leur âge réel (Δ âge), et ce par 120 évaluatrices et évaluateurs de chaque population évaluant l’âge des visages en utilisant une échelle continue.
UNASSIGNED: Au sein des différentes populations d’évaluateurs, le Δ âge le plus faible a été trouvé chez les évaluateurs français et le plus élevé chez les évaluateurs sud-africains. Sur portraits numériques, les femmes françaises ont été perçues comme étant les plus âgées et les femmes chinoises les plus jeunes, par rapport à leur âge réel. Chez les femmes les plus jeunes, le Δ âge a été plus élevé que chez les femmes d’âge moyen et les plus âgées. Ceci a particulièrement été le cas lorsque l’on considère les interactions entre l’âge des femmes évaluées, et le genre et l’origine des évaluateurs, de façon indépendante ou liée, avec le Δ âge.
CONCLUSIONS: Aux travers des différentes analyses, nos résultats suggèrent que l’exactitude avec laquelle l’âge des femmes est évalué sur images numériques de leur visage, dépend de l’âge réel et de l’origine de ces femmes photographiées, ainsi que de l’origine est du genre de l’évaluateur. Nous discutons ces résultats en regard des variations de pigmentation cutanée et de signes visibles de l’âge entre les différentes populations et commentons les implications possibles pour les sciences cosmétiques.