Широбоков Иван Григорьевич

Введение. В настоящее время существует не менее двухсот алгоритмов определения пола по черепу, основанных на статистическом анализе дискретных, линейных, угловых признаков и их комбинаций. И все же многие антропологи предпочитают опираться на личные визуальные наблюдения. Задачи настоящего исследования состоят в изучении возможных причин предпочтения визуального подхода, а также в анализе сравнительной эффективности визуальных и статистических оценок пола по черепу.

Материалы и методы. Исследование опирается на анализ публикаций, посвященных методам оценки пола по черепу, вышедшим за последние 70 лет. Сопоставление оценок точности проводилось при помощи непараметрических тестов с учетом различий в статистических методах, подходах к валидации результатов (без валидации, перекрестная проверка, независимое тестирование) и системах фиксации признаков (балловые признаки, краниометрия, геометрическая морфометрия).

Результаты. Общие причины недоверия к алгоритмам заключаются в завышенных ожиданиях относительно их возможностей, большей предвзятости к ошибкам, совершаемым моделями, чем совершаемым людьми, отсутствием контроля над классификацией. При этом алгоритмы, как правило, превосходят экспертов в прогнозировании целевой переменной. Средняя точность визуальных оценок пола по черепу несколько ниже оценок статистических моделей и отличается заметной вариативностью. Точность оценок опытных антропологов близка к средним показателей таковой у моделей. Однако эффективность алгоритмов заметно снижается в случае их применения к сериям, отличающихся по своему происхождению от обучающей выборки, особенно при работе с краниометрическими показателями. В значительной части исследований размер обучающих выборок недостаточен для надежной оценки эффективности моделей, а соотношение полов искажено в пользу мужских черепов, что приводит к некоторому завышению точности их определений. Эффективность моделей может также снизится из-за погрешностей при фиксации балловых признаков, причем оценка межисследовательских расхождений не позволяет определить их влияние на точность модели.

Заключение. Несмотря на обширную библиографию, сегодня по-прежнему сохраняется дефицит данных как о точности визуального подхода к оценке пола, так и о надежности моделей с заявленной высокой эффективностью. Внедрение гибких методик, позволяющих исследователям самостоятельно контролировать как отбор признаков, так и состав обучающей выборки, поможет преодолеть неприятие алгоритмов и повысить качество определений.