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L'étude de PLOS One sur la relation entre la morphologie d'un individu ainsi que son revenu familial a porté ses fruits. En effet, le Machine Learning a démontré que la prime beauté, phénomène selon lequel les personnes physiquement séduisantes gagnent beaucoup plus, est toujours d'actualité.
Cette évaluation a été initiée par le professeur Suyong Song ainsi que son équipe de l'Université de l'Iowa. Celle-ci était, en effet, curieuse de savoir si l'attractivité physique pouvait peser sur les résultats dans le milieu social. Alors que toutes les études qui précèdent mettent l'accent sur le caractère subjectif de la morphologie, le principal challenge reste la manière dont on pouvait surmonter les erreurs de déclaration au niveau des mensurations telles que le poids ou la taille.
De nouvelles données pour des résultats plus concluants
Déterminer la forme du corps grâce à ces simples mesures relève d'un tout autre défi. En effet, ces informations sont trop larges pour pouvoir aboutir à des conclusions plus détaillées. C'est ce qui a motivé Suyong à coopérer avec Stephen Baek, son co-auteur et scientifique de l'Université de Virginie. Les nouvelles données exposent alors des scans tridimensionnels de tout le corps. Celles-ci sont ensuite traitées par une technique d'apprentissage automatique en profondeur que l'on connaît sous le nom d'encodeur graphique. On notera que l'étude a été réalisée sur 2 383 personnes provenant de l'Amérique du Nord.
Toutes les données proviennent d'une ancienne étude initiée par l'US Air Force entre 1998 et 2000. Il s'agit du projet CAESAR ou Civilian American and European Surface Anthropometric Resource. Dans la liste figurent des informations démographiques, des mensurations corporelles prises au ruban ainsi que des mesures numériques tridimensionnelles traduisant des scans du corps de chaque participant.
Des résultats concrets sur la relation entre la morphologie et le revenu familial
D'après les statistiques, une relation subsisterait entre l'apparence physique ainsi que le revenu familial. Aussi, les résultats ne sont pas les mêmes pour les deux sexes. A ce titre, la carrure d'un homme impacte positivement son revenu familial. A l'inverse, la stature d'une femme déteint sur la finance familiale.
En effet, les scientifiques estiment qu'une extension de 1 cm de la taille d'un homme qui gagne 70 000 dollars par an est associée à une augmentation d'environ 998 dollars sur le revenu familial. Chez la femme qui jouit du même montant, une diminution de 1 cm signifie une augmentation de 934 dollars en moyenne. Bref, cela confirme l'existence de la prime d'attractivité physique et de l'hétérogénéité des cas en fonction du sexe.
Les chercheurs prônent la non-discrimination sur le lieu de travail
Toutefois, les recherches de Suyong et son équipe vont au-delà de cela. Les scientifiques visent aussi l'amélioration de soins médicaux ainsi que la diminution des préjugés et discriminations au sein du marché du travail grâce au Machine Learning. Ces derniers veulent ainsi « promouvoir la prise de conscience […] par le biais d'une formation à l'éthique et à la non-discrimination sur le lieu de travail ; et les mécanismes visant à minimiser l'invasion des préjugés tout au long des processus d'embauche et de promotion, tels que les entretiens à l'aveugle qui devraient être encouragés ».
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