在面對同一情況時，世界各地的人會否出現同一表情？近日一項研究分析來自 144 個國家及地區，多達 600 萬段影片，結果顯示，各地區的人在特定情況下，像觀看球賽、幽默情景、在婚禮上，面部表情近乎一致。
該項研究近日發表在「自然」期刊，研究運用「人工神經網絡」（Neural network）分析數百萬段人類面部表情影像，結果證明只要是在同一情況，即使是不同地區的人，也會出現類似表情。在建立深度神經網絡之前，研究作者需要一個龐大的影片庫，並要聘請觀眾評斷影片中的人對不同情況所作之反應，以進行機器學習。最終印度籍英語人士小組完成任務，分析了 186,744 段約 1 到 3 秒的 YouTube 影片，並作出 273,599 個評分。研究小組使用該分析結果，使人工神經網絡學會分辨 16 種與情感相關的表情標籤，並能夠標示出影像中肅穆、困惑及憤怒等表情。
研究人員利用完成訓練的人工神經網絡評估數百萬段影片，找出各地人士的面部表情與其所處社交環境的關聯。團隊發現，一種表情普遍會在特定情境下出現，例如標籤為「勝利」（Triumph）的面部反應，通常與體育賽事有關，但與地理區域無關。
波士頓東北大學教授兼心理學家 Lisa Feldman Barrett 指出，使用影片作分析，並慮及所處情境，會是該研究領域上「絕對的進步」。她指出該研究：「提出的問題，正正是情緒本質的核心。」但她也提醒，只用這些資訊作判斷，可能仍未夠成熟及全面，因仍有多種方向可解讀相關結果。研究首席作者 Alan Cowen 同意 Barrett 的說法並指出，使用機器學習來研究情緒生理學，仍處於起步階段。「我們只是專注於機器學習是否可以，以及如何幫助研究人員解答有關人類情感的重要問題。」
不過，在測試中，不論是哪個區域的人，特定的表情的確較常出現在某個情景，例如看到玩具時會有「歡樂」（Joy）的表情、惡作劇下會出現「愉悅」（Amusement）的表情，而「疼痛」（Pain）的表情標籤，總與不適有關，像是在舉重時出現。雖然，平均而言，所有地區的人在特定情況下都會出現相類似的表情，但研究團隊發現，地理上相鄰的人有時表現會更相似。像非洲人與中東人，特定表情及其情景關聯最為相近，但與位處較遠的印度人則稍有差別。
不過，對該研究進行同行評審（Peer review）的匹茲堡大學心理學教授 Jeffrey Cohn 就警告，這些面部表情並不能完全讀取所有情感或意圖。「那確是與所處情境相關，但要以此推斷所有特定表情的含意，仍相距很長一段路。面部表情和情緒之間並非完全對等。」
