不发表情包，就不知道如何将聊天进行下去，这就是“表情包时代”当代年轻人的网络聊天的现状。微信平台2017年的数据显示，仅微信平台内的表情包日发送量就已超过每天6亿次。

表情包成了我们表达情绪的替代，可你有没有想过，某种程度上，我们彼此的真实情绪却被掩藏和忽略了。那些每天发着“哈哈哈哈哈哈哈”的网友，真实的情绪状况是怎么样呢？

2018年，美国分析公司盖洛普向143个国家的15.1万人提出了一系列问题，询问他们前一天的情绪感受。结果显示，愤怒、担忧和悲伤这几个负面情绪的比例都达到了新高。这个结果相当令人震惊，因为如此大规模的潜在负面情绪，可能是我们生活中各种人际冲突或者意外危险的导火索。

其实，无论是潜藏于表情包的情绪，还是潜藏于脸部表情的情绪，不同的人通过肉眼判断的结果可能大相径庭。

来做个测试，如果在现实中，你第一次见到如下两位陌生的朋友，你觉得他们现在的情绪如何？

“感觉内心毫无波澜”、“看起来温和稳重，情绪稳定“，还是”不太好说“？

结论如何，我们先往下看。

知人知面也能知心？

“不要以貌取人”、“知人知面不知心”，尽管我们大多数人自小就被类似的说法教育，不要轻易评判他人的外貌，但在现实的生活中，通过外表体貌这一直观、感性的方式辨别和判断他人几乎是全人类的共同直觉。在漫长的外貌识别的实践中，我们还形成了一系列朴素的、共同的逻辑和经验。

比如，仅看如上两张照片，脱离具体语境，很多人依然能得出对两位情绪甚至情绪的大致判断，正是这种关于面相的共同经验在发挥作用。比如，有人可能会觉得图中的二位长得有点像，是因为他们在面部轮廓和五官分布上呈现出了相似特点，他们的面部轮廓的线条都很柔和，颧骨低平，五官分布（眉眼距、人中长度等）比例相似。

而之所以有人会觉得他们的情绪稳定，推测他们行事稳重，可能因为他们五官的具体特点符合中国人对此类人面相特点的归纳。比如，他们的眉形都很流畅、眼尾既不上扬也无明显下垂，鼻头有肉感，嘴角自然上扬，?下巴丰隆没有尖角……照片上的他们看上去露着淡淡笑容，毫无攻击性。

这里的每一点都符合中国传统面相学中对于脾气好的人的描述，而任意一点的反面在面相大师眼里，都指向性情完全相反的人群。

那么现实生活中真的有这样完美的两个人吗？他们又是谁呢？

是时候详细地公布一下答案了，图中的男女不是两位真实存在的人类，而是中国平安财产保险股份有限公司（下称平安产险）在百万人脸数据库内中，用风险最低的车主合成的两张平均人脸，也就是说，这是平安产险大数据和AI识别技术下，计算出的男女“行车最安全的样子“或者说，“驾车情绪最稳定的样子”。

你也许会问，得到这样两张平均脸对我们来说有何意义呢？如果说谁的长相越趋近于平均脸，谁的驾车风险就越低，那对于长相天生就确定了的大家而言，知道了自己与平均脸相差甚远，难道就要放弃驾车吗？

需要指出的是，这两张平均脸并非意在提供低风险驾驶者长相的唯一标准答案，而是利用大数据和AI识别技术，提供一种“低风险行车状态”的车主情绪表现的最大公约数。

而这种供AI识别和参考的面部信息，也不是我们上面提到的、由五官组成的“面相”，而是透露着我们真实情绪状态的——微表情。

表情会说谎，但微表情不会

笑就代表一个人正感到开心吗？想想假笑男孩。我们每个人都没少在生活中掩饰和伪装自己的真实情绪。

那么，情绪识别需要得到什么关键信息，才能刺破我们的表演和伪装，识别出我们被压抑的情绪呢？这一切都要感谢心理学家关于“微表情”的发现。

美国心理学家保罗·艾克曼经过大量研究发现，人类的情感世界中，的确存在六种可以通过面部表情来鉴定的、基础的、普遍的基本人类情绪：幸福、愤怒、悲伤、鄙夷、惊讶和恐惧。并且，这指向这六种情绪的普遍表情虽然可能在人的面部转瞬即逝（停留时间仅为1/25秒至1/5秒），但是它们是无法被克制住的，埃克曼将其命名为“微表情”。