政治人物的左脸偏好与选民选择的右脸倾向:基于侧向呈现偏见的投票行为研究
《Scientific Reports》:Politicians pose left but the voter is always right
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时间:2025年11月01日
来源:Scientific Reports 3.9
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本研究针对政治肖像中侧向呈现偏见(leftward posing bias)如何影响选民决策这一关键问题展开。研究团队通过投票实验(N=44)与政治家肖像内容分析(N=399)相结合的方法,发现选民在投票情境中显著偏好右脸呈现的候选人(p=0.037),而实际政治人物肖像却普遍采用左脸姿态(p<0.001)。这一矛盾揭示了非言语沟通策略与选民心理预期的错位,为政治形象优化提供了实证依据。
在政治传播领域,一张精心设计的肖像照往往承载着超越形象本身的意义。从竞选海报到官方网站,政治人物通过静态图像传递非言语信息,试图与选民建立情感联结。然而,这种看似简单的形象管理背后,隐藏着人类大脑处理情绪信息的深层机制——侧向呈现偏见(leftward posing bias)。早在达尔文1872年的观察中就已发现,面部两侧在情绪表达上存在不对称性,而现代研究进一步证实,左脸因其受右半球(主导情绪处理的脑区)控制,常被视为更富有情绪表现力。
这种神经机制如何影响政治传播?以往研究发现,学术界的肖像摄影存在明显分野:人文学者偏好展现左脸以突显情感,而科学家更多呈现右脸体现理性。政治领域同样存在类似刻板印象,自由派常被感知为温暖感性,保守派则被视为严肃强硬。但令人困惑的是,尽管研究表明选民在投票时更青睐呈现右脸(关联理性决策)的候选人,现实中政治人物的官方肖像却普遍“向左转”。这种策略性选择与选民偏好的错位,成为本研究的核心关切。
为破解这一矛盾,Cassandra L. Baragar团队在《Scientific Reports》发表论文,通过双阶段研究设计展开探索。研究一是控制实验,采用来自FEI人脸数据库的24位模特左/右脸配对图片,通过在线平台对44名合格选民进行强迫选择范式(forced choice paradigm)测试。参与者需在“选择更友好图片”和“选择投票对象”两种情境下分别做出判断。研究二则采用内容分析法,对加拿大338名国会议员(MP)和61名萨斯喀彻温省议员(MLA)的官方肖像进行侧向编码,由三名独立评分者使用标尺测量鼻尖到双颊边缘距离以确保一致性。
实验采用强迫选择范式,通过Voxco和Qualtrics平台呈现镜像平衡处理的左/右脸配对图片。内容分析部分通过多评分者标尺测量法对399张政治肖像进行侧向编码,结合卡方检验分析分布规律。脑功能偏侧化评估使用滑铁卢手性问卷(Waterloo Handedness and Footedness Questionnaire-Revised)作为行为预测指标。
在友好度判断任务中,女性参与者显著偏好左脸图片(M=-2.07, p=0.024),整体趋势与左脸呈现偏见一致。而进入投票情境后,参与者整体显著转向选择右脸图片(M=1.17, p=0.037),男性选民尤其明显(M=2.73, p=0.043)。条件间对比显示,从友好度判断到投票选择的偏好转换具有统计学意义(t(39)=-2.54, p=0.008),证实情境对侧向偏好的调节作用。
对338名国会议员的分析显示,左脸呈现比例(44%)显著高于右脸(36%)和正面姿态(20%)(χ2=31.569, p<0.001)。这一模式在男性议员中尤为突出(左脸45% vs 右脸38%),且跨越政党界限:自由党(47%)和保守党(43%)议员均显著偏好左脸呈现。省级议员数据进一步强化这一趋势,萨斯喀彻温省议员中64%呈现左脸(χ2=26.098, p<0.001)。
本研究首次实证揭示了政治传播中“表达策略-接收偏好”的系统性错位。右半球假说(Right Hemisphere Hypothesis, RHH)为这种现象提供神经科学解释:左脸情绪表达优势源于右半球对情绪处理的主导性,而男性更强的脑功能偏侧化(Levy理论)可能加剧其投票时对理性关联的右脸偏好。
政治人物普遍选择左脸肖像的现象,可能反映其对抗性别刻板印象的策略——男性政治家通过增强情感表现软化形象,女性政治家则通过中性姿态避免过度情绪化标签。然而,这种策略性选择与选民实际投票偏好背道而驰,特别是在缺乏政治知识的选民更依赖表象特征决策的情况下(Lenz和Lawson理论),这种错位可能影响选举结果。
研究启示在于,政治形象管理需重新审视“情绪表达最优化”与“情境适配性”的平衡。尽管左脸呈现能增强情感感染力,但在需要展现决策严肃性的政治语境中,适度采用右脸姿态可能更符合选民心理预期。未来研究可拓展至动态影像传播、跨文化比较等领域,进一步揭示非言语沟通在政治传播中的复杂机制。
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