Teste WingGuesser

Fotos obtidas do Riksdagen, Stortinget e Folketinget. O WingGuesser não está afiliado nem endossado por essas instituições.

O WingGuesser é um jogo online envolvente onde os jogadores tentam adivinhar a orientação política de um político com base apenas na sua foto. Cada ronda apresenta uma nova imagem de uma figura pública juntamente com duas escolhas: esquerda ou direita. O seu objetivo é adivinhar corretamente e ver quantas respostas certas consegue acumular. É uma forma leve mas surpreendentemente perspicaz de explorar como as pistas visuais e a intuição humana se intersectam com a política.

Pode jogar diferentes modos — como um quiz diário que atualiza a cada 24 horas ou um modo desafio com uma seleção mais ampla de figuras políticas. Alguns jogadores tratam o WingGuesser como uma forma divertida de afiar a intuição sobre pistas políticas nos rostos, tentando bater os seus recordes ou desafiar amigos. Outros jogadores gostam de discutir quais características fizeram um político parecer mais de esquerda ou de direita e comparar resultados com pares.

O que torna o WingGuesser surpreendente é que parece aleatório, mas há evidências de que pode estar a captar padrões reais. Num grande estudo, um algoritmo de reconhecimento facial aplicado a mais de um milhão de imagens de perfil classificou corretamente a orientação política (liberal vs. conservador) em cerca de 72% dos casos, muito acima do nível de 50% de adivinhação aleatória e superior à precisão humana típica (~55%). Esta descoberta manteve-se em amostras dos EUA, Reino Unido e Canadá, e em diferentes plataformas online como Facebook e sites de encontros. Importante, mesmo quando idade, género e etnia foram controlados, a precisão do algoritmo permaneceu alta (~69%).

Noutro estudo usando imagens faciais cuidadosamente padronizadas e sem expressão e controlos para fatores de apresentação, tanto avaliadores humanos como algoritmos foram capazes de prever as pontuações dos participantes numa escala de orientação política melhor do que o acaso. As previsões humanas correlacionaram-se modestamente com as orientações reais, enquanto o algoritmo performou ligeiramente melhor. Adicionalmente, quando o modelo preditivo foi aplicado a um conjunto de dados de mais de 3.000 imagens naturalísticas de políticos reais, ainda demonstrou previsão acima do acaso.

Estas descobertas sugerem que mesmo quando pistas contextuais óbvias (como roupa, fundo ou pose) são minimizadas, certas características faciais e expressões podem correlacionar-se sutilmente com a orientação política. Quer sejam diferenças na estrutura facial, tendências de expressão, orientação da cabeça ou outros sinais visuais, estes padrões parecem robustos o suficiente para serem detetáveis tanto por humanos como por máquinas — mesmo que nem sempre sejam reconhecidos conscientemente.

O WingGuesser não pretende ser uma ferramenta científica, nem implica que a orientação política seja determinada pela aparência facial. O que destaca é como as perceções e juízos das pessoas podem por vezes alinhar-se com padrões encontrados em investigação controlada. Os jogadores frequentemente notam que alguns palpites parecem intuitivos — talvez porque estão a responder a pistas visuais subtis — enquanto outros os deixam perplexos. É esta mistura de intuição, acaso e investigação psicológica real que torna o WingGuesser tanto entretenimento como provocador de pensamento.

Quer esteja fascinado por política, psicologia ou simplesmente goste de quizzes peculiares, o WingGuesser oferece uma forma única de se envolver com a forma como as pessoas percebem a orientação política — e convida à reflexão sobre a natureza dessas perceções.

Referências

• Kosinski, M. (2021). Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images. Scientific Reports, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-79310-1
• Kosinski, M., Khambatta, P., & Wang, Y. (2024). Facial recognition technology and human raters can predict political orientation from images of expressionless faces even when controlling for demographics and self‑presentation. American Psychologist, 79(7), 942-955. Stanford Graduate School of Business.