[논문 리뷰] The AgeGuess database: an open online resource on chronological and perceived ages of people aged 3-100

Jon Jones, Ulrik William Nash외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 03. 16.

Insurance, Mortality, Demography, Risk Management참고 문헌 17인용 수 7

한 줄 요약

AgeGuess 데이터베이스는 3세에서 100세까지의 개인의 인지된 연령을 수집하는 대규모로 개방된 시민 과학 자원으로, 온라인 사진 기반 연령 추측 작업을 통해 구축되었다. 이 자원은 만난 연령와 인지된 연령의 격차에 대한 추적 연구 및 종단적 연구를 가능하게 하며, 생물학적 연령의 확장 가능한 대체 지표로 활용되어 노화 연구, 인공지능, 그리고 1877년에서 2014년까지의 출생 세대에 걸친 인구 통계 추세 분석에 기여한다.

ABSTRACT

In many developed countries, human life expectancy has doubled over the last 180 years from ~40 to ~80 years. Underlying this great advance is a change in how we age, yet our understanding of this change remains limited. Here we present a unique database rich with possibilities to study the human ageing process: the AgeGuess.org database on people's perceived and chronological ages. Perceived age (i.e. how old one looks to others) correlates with biological age, a measure of a person's health condition in comparison to the average of same-aged peers. Determining biological age usually involves elaborate molecular and cellular biomarkers. Using instead perceived age as a biomarker of biological age enables us to collect large amounts of data on biological age through a citizen science project, where people upload pictures of themselves and guess the ages of other people at http://www.ageguess.org. It furthermore allows to collect data retrospectively, because people can upload photographs of themselves when they were younger or of their parents and grandparents. We can thus study the temporal variation in the gap between perceived age and chronological age to address questions such as whether we now age slower or delay ageing until older ages. The here presented perceived age data span birth cohorts from the years 1877 to 2014. Since 2012 the database has grown to now contain around 200,000 perceived age guesses. More than 4000 citizen scientists from over 120 countries of origin have uploaded ~5000 facial photographs. We detail how the data are collected, where the data can be downloaded free of charge, and the contained variables. Beyond ageing research, the data present a wealth of possibilities to study how humans guess ages and to use this knowledge for instance in advancing and testing emerging applications of artificial intelligence and deep learning algorithms.

연구 동기 및 목표

• 인간 수명 주기 전반에 걸쳐 만난 연령과 인지된 연령을 연결하는 대규모로 개방된 데이터베이스를 구축하기 위해.
• 인지된 연령을 생물학적 연령의 대체 지표로 활용하여, 노화 경향에 대한 추적 및 종단적 분석을 가능하게 하기 위해.
• 비용이 많이 들는 분자 생물지표에 의존하지 않고, 시민 과학을 활용해 대규모로 인지된 연령 데이터를 수집하기 위해.
• 다양하고 글로벌하게 확보된 얼굴 연령 추정 데이터셋을 제공하여, 노화, 인공지능, 인간 인지 연구를 지원하기 위해.
• 시간에 따라 노화 인식의 변화가 어떻게 나타나는지 탐색하기 위해, 예를 들어 사람들이 시간이 지남에 따라 더 천천가게 노화하는 것처럼 보이는지 여부를 분석하기 위해.

제안 방법

• 참가자들이 얼굴 사진을 업로드하고 온라인 플랫폼을 통해 다른 사람들의 연령을 추측하여 인지된 연령 추정치를 기여한다.
• 데이터베이스는 각 개인에 대해 만난 연령(자기 보고 또는 알려진 바)과 인지된 연령(다른 이들이 추측한 바)을 모두 수집한다.
• 4,000명 이상의 시민 과학자들이 120개 이상의 국가에서 기여하여 글로벌 다양성과 광범위한 연령 대표성을 확보한다(3~100세).
• 데이터셋은 1877년에서 2014년까지의 출생 세대를 포함하여 종단적 및 세대 간 비교를 가능하게 한다.
• 인지된 연령은 생물학적 연령의 대체 지표로 사용되며, 이는 건강 및 노화 경로와 상관이 있다고 가정한다.
• 자세한 변수 및 메타데이터 설명서와 함께 오픈 라이선스 하에 무료로 다운로드 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 3세에서 100세까지의 만난 연령 그룹에 따라 개인의 인지된 연령은 어떻게 변하는가?
• RQ2 특히 1877년에서 2014년까지의 출생 세대에 걸쳐, 인지된 연령과 만난 연령 사이의 격차는 시간이 지남에 따라 얼마나 변화했는가?
• RQ3 인지된 연령은 대규모 노화 연구에서 생물학적 연령의 신뢰할 수 있고 확장 가능한 대체 지표로 기능할 수 있는가?
• RQ4 인구 통계적 및 지리적 요소는 다양한 인구 집단에서 연령 인식에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 가족 사진 및 역사적 이미지의 추적 데이터를 활용하여, 연령 인식의 시간적 추세를 어떻게 탐지할 수 있는가?

주요 결과

• AgeGuess 데이터베이스는 4,000명 이상의 시민 과학자들이 기여한 5,000장 이상의 얼굴 사진에서 유래한 약 20만 건의 인지된 연령 추측치를 포함한다.
• 데이터셋은 1877년에서 2014년까지 광범위한 출생 세대를 포함하여, 노화 인식에 대한 종단적 및 세대 간 분석을 가능하게 한다.
• 인지된 연령은 생물학적 연령과 상관이 있으며, 노화 연구에서 분자 생물지표에 비해 저비용이고 확장 가능한 대체 지표로 기능한다.
• 데이터베이스는 추적 데이터 수집을 지원하여, 사용자가 자신이 어릴 때의 사진이나 가족 구성원의 사진을 업로드할 수 있도록 하여 역사적 비교를 가능하게 한다.
• 자세한 메타데이터와 설명서를 제공하여 공개적으로 다운로드 가능하며, 인공지능, 심리학, 노령학 분야의 다양한 응용에 기여한다.
• 플랫폼은 인간의 연령 인식에 대한 대규모 연구를 가능하게 하며, 노화 외관에 대한 다문화적 및 다세대적 추세 분석을 지원한다.