首先，数据量极大，从有摄影技术开始，跨度长达150多年。此外其中包含的信息很难提取，通常是因为这些信息太复杂或者太平凡了，难以用语言来描述。不过，加利福尼亚大学的 Shiry Ginosar 开拓的机器视觉技术，终于让我们得以提取普通照片中的信息。
Ginosar 与同伴从简单的数据库——美国高校1905年以来的毕业年鉴照片开始着手进行研究。美国各地图书馆对这些照片进行了数字化，其中包含每个人标准姿势的正面照。于是 Ginosar 等人，下载了150000张肖像。在剔除了部分非正面肖像照后，剩下37000张来自美国26个州800多份年鉴的照片。
然后他们将照片按照10年的跨度进行分组，并将照片进行叠加，得到这个时期的“平均”长相。这个过程同时显示出了一些其他的“平均”特征，如发型、衣着、眼镜款式，以及普遍表情。文章题图显示了这些每十年男性与女性平均长相的变化。
结果看起来十分有趣，特别是年鉴照中微笑的变化特别明显。Ginosar及其团队表示，在刚出现照片技术的那几年，大部分的人拍照时，摆的都是油画姿势——这种自然的表情容易维持比较长的时间。
当时的礼仪标准是小嘴微张——摄影师拍照时的指令都是“说西梅”(prunes)，而不是“茄子”(原文cheese)。而到了20世纪，拍照更加普及流行了，人们开始在拍照时摆出灿烂的笑容，留住美好的回忆。总之，如今的人们变得更爱笑了。
该团队还开发了一种算法用于计算唇部的弯曲程度，数据显示，随着时间的推移，笑容明显加深了。
数据还揭示出了另一个趋势：女性比男性笑得更灿烂。此外，数据也显示了发型的变化趋势，如30年代的指卷波浪；40、50年代的发夹式卷发；60年代的bob头、飞片发型和泡沫蓬松头；70年代的长发、非洲发型和蓬松发型。80、90年代的规矩发型和刘海；以及21世纪的长直发。
也有一些从未变化的因素，例如男性一直默认着正装。
当然，目前这种数据采集方式还有缺陷，例如20世纪美国18岁的中学毕业生不到10%，而20世纪60年代时，就增加到了50%多。此外，20世纪中期以前，学校里可没什么非裔美国人，这对数据也造成了较大的影响。
不过显然，这项技术很有价值，它可以帮助研究家庭人口的变化情况、儿童玩具的变化趋势、家庭壁纸的变化情况等等，前途无可限量。
[大脑袋 via technologyreview]
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