Об относительной точности оценки пола по черепу

Аннотация

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.

Литература

Алексеев В.П., Дебец Г.Ф. Краниометрия. Методика антропологических исследований. М.: Наука. 1964. 128 с.

Звягин В.Н. Методика краниоскопической диагностики пола человека // Судебно-медицинская экспертиза, 1983. №3. С.15-17.

Канеман Д., Сибони О., Санстейн К.Р. Шум. Несовершенство человеческих суждений. М.: АСТ. 2021. 544 c.

Berg G.E., Tersigni-Tarrant A. Sex and ancestry determination: assessing the “gestalt”. Proceedings of the 66th Annual Meeting of the American Academy of Forensic Sciences; 2014 Feb 17-22; Seattle, WA. Colorado Springs, CO, American Academy of Forensic Sciences, 2014. pp. 414-415.

Berger B., Adam M., Rühr A., Benlian A. Watch me improve – algorithm aversion and demonstrating the ability to learn. Bus. Inf. Syst. Eng., 2021, 63, pp. 55-68. DOI: 10.1007/s12599-020-00678-5.

Burton J.W., Stein M., Jensen T.B. A systematic review of algorithm aversion in augmented decision making. J. Behavioral Decision Making, 2020, 33 (2), pp. 220-239. DOI: 10.1002/bdm.2155.

Camps F.E. Gradwohl’s legal medicine. Identification by the skeletal structures. 2nd ed. Bristol, John Wright & Sons Ltd., 1968, pp. 123-140.

Dawes R., Faust D., Meehl P. Clinical versus actuarial judgment. Science, 1989, 243 (4899), pp. 1668-1674. DOI: 10.1126/science.2648573.

Del Bove A., Veneziano A. A generalised neural network model to estimate sex from cranial metric traits: a robust training and testing approach. Applied Sciences, 2022, 12, 9285. DOI: 10.3390/app12189285.

Dereli A.K., Zeybek V., Sagtas E., Senol H., Ozgul H.A. et al. Sex determination with morphological characteristics of the skull by using 3D modeling techniques in computerized tomography. Forensic Sci. Med. Pathol., 2018, 14, pp. 450-459. DOI: 10.1007/s12024-018-0029-0.

Dietvorst B.J., Simmons J.P., Massey C. Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err. J.Exper. Psych.: General, 2015, 144 (1), pp. 114-126. DOI: 10.1037/xge0000033.

Đurić M., Rakočević Z., Đonić D. The reliability of sex determination of skeletons from forensic context in the Balkans. Forensic Sci. Int., 2005, 147 (2-3), pp. 159-164.

Giles E., Elliot O. Sex determination by discriminant function analysis of crania. Am. J. Phys. Anthropol., 1963, 21 (1), 53-68. DOI: 10.1002/ajpa.1330210108.

Henke W. On the method of discriminant function analysis for sex determination of the skull. J. Hum. Evol., 1977, 6 (2), pp. 95-100. DOI:10.1016/S0047-2484(77)80111-5.

Hrdlička A. Practical anthropometry. Philadelphia, The Wistar Institute of Anatomy and Biology, 1939. 231 p.

Kelley S.R., Tallman S.D. Population-inclusive assigned-sex-at-birth estimation from skull computed tomography scans. Forensic Science, 2022, 2, pp. 321-348. DOI: 10.3390/forensicsci2020024.

Krogman W.M., İşсan M.Y. The human skeleton in forensic medicine. Springfield, IL, Charles C. Thomas, 1986. 576 p.

Lewis C.J., Garvin H.M. Reliability of the Walker cranial nonmetric method and implications for sex estimation. J. Forensic Sci., 2016, 61 (3), pp. 743-751. DOI: 10.1111/1556-4029.13013.

Meindl R.S., Lovejoy C.O., Mensforth R.P., Carlos L.D. Accuracy and direction of error in the sexing of the skeleton: Implications for paleodemography. Am. J. Phys. Anthropol., 1985, 68 (1), pp. 79-85. DOI:10.1002/ajpa.1330680108.

Nakhaeizadeh S., Dror I.E., Morgan R.M. Cognitive bias in sex estimation: The influence of context on forensic decision-making. Sex Estimation of the Human Skeleton, 2020, pp. 327-342. DOI:10.1016/b978-0-12-815767-1.00020-1.

Renier L.A., Schmid Mast M., Bekbergenova A. To err is human, not algorithmic – Robust reactions to erring algorithms. Computers in Human Behavior, 2021, 124, 106879. DOI: 10.1016/j.chb.2021.106879.

Spradley M.K., Jantz R.L. Sex estimation in forensic anthropology: skull versus postcranial elements. J. Forensic Sci., 2011, 56 (2), pp.289-296. DOI:10.1007/ 978-1-59745-099-7_9.

Stewart T.D. Sex determination of the skeleton by guess and by measurement. Am. J. Phys. Anthropol., 1954, 12 (3), pp. 385-392. DOI: 10.1002/ajpa.1330120312.

Stewart T.D. Essentials of forensic anthropology. Springfield IL, Charles C. Thomas, 1979. 317 p.

Thomas R.M., Parks C.L., Richard A.H. Accuracy rates of sex estimation by forensic anthropologists through comparison with DNA typing results in forensic casework. J. Forensic Sci., 2016, 61 (5), pp. 1307-1310. DOI: 10.1111/1556-4029.13137.

Walker P.L. Sexing skulls using discriminant function analysis of visually assessed traits. Am. J. Phys. Anthropol., 2008, 136 (1), 39–50. DOI: 10.1002/ajpa.20776.

Walrath D.E., Turner P., Bruzek J. Reliability test of the visual assessment of cranial traits for sex determination. Am. J. Phys. Anthropol., 2004, 125 (2), pp. 132-137. DOI: 10.1002/ajpa.10373.

Weiss K.M. On the systematic bias in skeletal sexing. Am. J. Phys. Anthropol., 1972, 37 (2), pp. 239-249. DOI: 10.1002/ajpa.1330370208.

Williams B.A., Rogers T.L. Evaluating the accuracy and precision of cranial morphological traits for sex determination. J. Forensic Sci., 2006, 51, pp. 729-735. DOI: 10.1111/j.1556-4029.2006.00177.x.