9月3—6日，第8届情感计算与智能互动国际大会（8th International Conference on Affective Computing & Intelligent Interaction）在英国剑桥举行。会上，美国南加州大学计算机科学和心理学研究教授乔纳森·格拉奇（Jonathan Gratch）与牛津大学社会心理学教授布莱恩·帕金森（Brian Parkinson）等人发布了一项在社会情境下分析人类面部表情的新研究。在其中一个实验里，700名参与者完成了一个可赢得金钱奖励的游戏。在游戏过程中，研究人员记录了参与者的面部表情对其游戏决策以及赢钱数量的影响。随后，研究人员请参与者回想自己在游戏中的行为，并请他们说明自己是如何使用表情来获得优势的，以及他们的表情与真实感受是否匹配。

　　格拉奇等人使用了若干新方法来考察参与者自发的面部表情与游戏中的关键性事件之间的关系。实验结果显示，无论赢得奖金多少或游戏结果如何，参与者持续产生的表情只有“笑容”这一种。这说明人们会因为多种原因而笑，而不仅仅是因为感到高兴。而且，计算机感知人类面部表情含义的准确率并不高，特别是当某种表情是特意做出来的时候。

　　表情解读技术被越来越多地用于公共政策和商业策略的制定过程中，进而影响着人们的生活。但若这种技术准确性不高，就会产生问题。对此，格拉奇表示，所谓的“表情解读算法”基于一种简单化的假设——表情反映情绪，但事实上人们会掩饰真实情绪。例如，人在开心、愤怒、不安时都有可能笑。许多表情与内在感受无关，而只是文化习俗的表达。