FamFac - A Database of Famous Faces for Psychology Experiments

Abstract

High variation in the low-level proprieties of visual stimuli and varying degrees of familiarity with famous faces may have caused a bias in the results of investigations that tried to disentangle the processes involved in familiar and unfamiliar face processing (e.g., temporal differences in the detection of the first event-related potentials specialized in face processing may have been caused by different methods of controlling variance in the low-level proprieties of visual stimuli).

Introducción. La existencia de una gran variación en las propiedades de bajo nivel de estímulos visuales y la ocurrencia de diversos grados de familiaridad con rostros famosos pueden haber causado un sesgo en los resultados de las investigaciones que intentaron desentrañar los procesos involucrados en el procesamiento de rostros familiares y desconocidos (por ejemplo, las diferencias temporales en la detección de los primeros potenciales relacionados con eventos especializados en el procesamiento de rostros puede ser explicada por diferentes métodos para controlar la variación en las propiedades de bajo nivel de los estímulos visuales). Objetivo. Para mitigar estos problemas, desarrollamos una base de datos de 183 caras famosas, disponible gratuitamente, cuyas propiedades de bajo nivel (brillo, tamaño, resolución) fueron homogeneizados y el nivel de familiaridad medido. Método. El brillo de los estímulos fue estandarizado por un algoritmo personalizado. El tamaño y la resolución de las imágenes fueran homogeneizadas en Gimp. El nivel de familiaridad de los rostros famosos fue medido por un grupo de 48 estudiantes universitarios portugueses. Resultados. Nuestros resultados sugirieron que el brillo de cada imagen no difiere significativamente del valor de brillo medio del conjunto de estímulos. Cuarenta y un rostros famosos fueron clasificados como altamente familiares. Principales implicaciones. Este estudio proporciona dos recursos importantes, ya que tanto el algoritmo como la base de datos están disponibles gratuitamente para fines de investigación. Los procedimientos de homogeneización deben garantizar que los estímulos incluidos en la base de datos no provoquen efectos de confusión como los verificados en estudios anteriores.