你心裡是否有你所認同的性別和臉型之間的關係?例如說男性就該長得什麼樣子，女性看起來會如何如何?或者你心裡沒有性別，有的是自己的審美觀，只覺得什麼樣叫做好看，什麼樣叫做不好看。現在性別多元，不再是過去只有男、女，這種二元分法的性別，跨性別或者追求自我認同的性別已經很常見，這幾年在社會上漸漸獲得認同，不少人也勇敢追求自己想要有的樣貌。
假設現在給你一個臉部整形的機會，你會怎麼選擇?有想過這樣的問題嗎?看了這篇研究，了解到以男女來分，真的能找出一個平均值，去分別男女在臉部輪廓上的差異，給想要整形，尋求性別認同的人，一個遵循的方向。
臉型和尺寸
性別認定臉部手術(Gender-affirming facial surgery, GFS)會是跨性別族群用來改變自己的面貌，進而反應自己認同的性別常見的手術。簡言之，就是把自己的臉改造成自己認同的性別。到目前為止，對有這樣需求的族群，選擇做手術的當下，沒有太多明確的指引來告訴他們怎麼樣整形，會是什麼樣的性別。這幾年用大量的資料，也就是大數據來決定事情，在人工智慧、演算法和資料處理速度更先進之後，在生醫領域上有很多應用。從COVID-19確診判斷到疫苗保護力等等的分析，都有大數據在背後提供支持的痕跡。那麼應用到GFS上呢?
我們閱讀到加州大學舊金山分校和卡加立大學一起合作的研究，將成人臉部尺寸和形狀量化，進而分析性別對臉部尺寸和形狀的影響，也就是找到性別 vs 臉部特徵的關係。希望能藉由數據，提供需要進行GFS的族群，在選擇臉型做決定時的參考。常見像是前額顱顏成形術、下額骨&下巴改造、鼻子整形或者臉頰改造等臉部整形。
臉上小區域的差異
研究團隊將男女的顱顏尺寸和形狀做3D掃描，特別將眉毛、顎、鼻子、臉頰等位置用尺寸標示出來。結果發現男性的臉比女性平均大7.3%。性別果真和臉部形狀有關係，特別是臉上的一些區塊，像是眉毛、顎、鼻子、臉頰。有了這樣的結果，這些數據能提供要進行GFS族群面容改造指引。這項研究掃描了545位男性和1028位女性的顱顏，這些人年紀都超過20歲。掃描出來的3D曲面網格由很多三角形組成，這些三角形的三個端點也就構成整張臉的曲面資料。而每一個掃描出來的臉所組成的曲面資料量可能稍有不同。為在數據分析上有一致性和高解析度，每一個掃描的數據都要有27903個點資料，然後將臉部分成數個次區域來分析，以便於日後當作手術的參考。這些區域有可能是大面積的或者按照縱向、橫向的曲線來規劃，也將型態測量的概念套用在這些分析上。
男女臉型差異
將男女的臉型差異以顏色來顯示，可以很快的看出男女在臉部形狀上的差異。男性的眉骨靠中間的地方較凸出，顴骨較內縮，鼻骨和下巴也較外凸，平均大約在1~3mm的差異。
看完這個研究感覺很有趣。日常生活中，我們會覺得某些人看起來不論扮男生或女生都很好看，是不是這些人的的臉型本來就比較趨近男性或女性的平均值呢?所以不論什麼性別的裝扮都看起來很好看呢!
