Como escolher a melhor foto de perfil entre as que você gerou

Como escolher a melhor foto de perfil: a ordem de eliminação vem antes da nota

Você rodou o mesmo pedido três, quatro, seis vezes, como todo artigo de prompt deste blog manda fazer, e agora tem seis imagens da mesma pessoa na tela. Todas parecem aceitáveis, nenhuma parece obviamente a certa. Existe aqui no blog o checklist que diz se uma foto é publicável, com dez itens e uma regra de corte, e ele resolve a pergunta anterior a esta. O que ele não faz é dizer qual das publicáveis publicar. É exatamente aí que este artigo começa: como escolher a melhor foto de perfil entre candidatas que já passaram no filtro anterior, com um método que outra pessoa consegue repetir e chegar ao mesmo resultado.

A primeira fase não tem nota. É binária, custa dois minutos e tira da mesa o que nenhuma pontuação alta compensaria depois. Antes de abrir a primeira imagem, escreva o destino: avatar da rede profissional, foto do currículo, crachá, site da empresa. Ele é parâmetro dos itens 4 e 5, e sem ele metade da lista não decide nada. Aplique candidata por candidata, nesta ordem.

1. Não é você. Abra a candidata ao lado da selfie que você anexou e compare três coisas: o formato do rosto, a linha do cabelo e a sua marca específica (pinta, sarda, cicatriz, falha na barba) no mesmo lugar. Reprovou aqui, sai da mesa: não existe nota que compense um rosto que não é o seu.
2. Os olhos não estão inteiros e visíveis. Cortados pela borda, cobertos por franja, apagados por sombra ou escondidos por reflexo na lente. O olhar é a primeira coisa que a pessoa procura e a última que sobrevive ao tamanho em que essa foto vai ser vista.
3. Não sobrevive a 48 px. Reduza a imagem e olhe de longe: a cabeça e os ombros continuam separados do fundo? Some no cinza da miniatura, sai da mesa, por mais bonita que ela seja no monitor.
4. O enquadramento é o errado para o destino. Avatar quer cabeça e ombros. Close só do rosto e corpo inteiro são outra coisa, e recortar depois não conserta o que já nasceu no corte errado.
5. Tem artefato dentro da zona que o destino mostra. Dedo a mais, gola derretida, orelha estranha, letra ilegível no crachá. A pergunta não é se o defeito existe, é se ele aparece no recorte que aquele destino aplica.
6. Não é a pessoa que vai aparecer na reunião. Se a foto te melhora além do que você é hoje, ela reprova. Esta linha é herdada do décimo item do checklist do guia citado no primeiro parágrafo, e continua valendo sem mudança.

O item 5 é o que mais gera discussão, e a regra dele é curta: onde o defeito está importa mais do que ele existir. O recorte redondo do avatar descarta 21,46% do quadro, tudo nos cantos, e a conta de quanto o círculo joga fora, e onde já está publicada. A consequência para a escolha é direta: uma orelha estranha no canto superior direito não reprova a candidata cujo destino é o avatar circular, e reprova a mesma candidata quando o destino é o retângulo do currículo, do crachá ou da página da empresa. A mesma foto pode ser aprovada e reprovada no mesmo dia, e isso é regra do destino, não contradição.

Sobrou uma candidata, acabou: publique. Sobraram duas ou mais, a fase seguinte é a rubrica. Não sobrou nenhuma, pule para a tabela de diagnóstico no fim deste artigo.

A rubrica: cinco eixos, escala de 0 a 3 e o corte em 24 de 36

Cada candidata sobrevivente recebe uma nota por eixo, e cada eixo tem peso. A escala é curta de propósito: 0 é falha total, 1 é falha visível, 2 é aceitável com ressalva, 3 é nada a corrigir. Quatro níveis bastam porque a saída desta rubrica não é uma nota absoluta, é uma ordenação entre as suas fotos. Monte uma coluna por candidata, cinco linhas, e some no fim.

A aritmética é curta: a soma dos pesos é 12, e 12 vezes 3 dá 36. O corte deste blog é 24 de 36, o equivalente a uma média de 2 em todos os eixos. Diferença de 2 pontos ou menos entre as duas primeiras é empate técnico, e empate vai para a fase seguinte, o teste com outras pessoas. E se nenhuma candidata chega aos 24 pontos, o recado é outro: o problema não está na escolha, está no pedido, e a última tabela deste artigo diz qual linha mudar.

Esses números são convenção editorial do fotoslinkedin, não spec de fornecedor nem resultado de estudo: mexer nos pesos é legítimo, desde que a mudança seja declarada antes de pontuar, nunca depois de ver as notas. O que vem de fonte é o critério de cada eixo, nas duas seções seguintes.

Uma fronteira declarada, para não usar a ferramenta errada. Existe neste blog outra rubrica, de seis critérios e escala de 0 a 5, cujo objeto é o texto que você escreveu, e não a imagem que saiu. Um eixo é herdado de lá, a aderência ao que você pediu: naquela rubrica ele reprova um prompt, nesta ele desempata candidatas. Se o seu problema é decidir entre dois textos, a comparação que julga o texto, e não a imagem é o artigo certo.

O quinto eixo é o único que este artigo não desenvolve, porque ele já tem dono: a impressão global que denuncia uma imagem gerada é assunto de um artigo inteiro, com sinais, testes e literatura. Aqui ele vale uma nota de 0 a 3, igual às outras quatro, e nada mais.

Por que a escolha pesa tanto quanto a foto

Em 2014, na Psychological Science, Todorov e Porter publicaram um trabalho cujo título já é o problema: impressões enganosas, diferentes para diferentes imagens da mesma pessoa. O achado central, no literal do resumo, é que imagens do mesmo indivíduo levam a impressões diferentes, com "within-individual image variance comparable to or exceeding between-individuals variance for a variety of social judgments". Em português: a variação de impressão entre duas fotos suas pode ser igual ou maior que a variação entre você e outra pessoa qualquer.

O limite é obrigatório e não é detalhe: são experimentos de laboratório, com rostos desconhecidos e julgamentos sociais medidos em escala. Não é estudo sobre foto de perfil nem sobre recrutamento, e a ponte entre esse achado e a sua pasta com seis arquivos é leitura editorial deste blog. O que ela justifica é modesto e suficiente: a diferença entre as suas candidatas não é decorativa.

O experimento 2 mostra que "preferences for images shift as a function of the context", e os dois contextos testados foram site de namoro e campanha política: nenhum é currículo, nenhum é rede profissional, e o resultado não se transplanta. O que sobrevive é a forma do achado, e ela basta para organizar o método. Se a preferência é função do destino, "a melhor foto" não existe sozinha, e é por isso que a Fase 0 começa escrevendo o destino.

O experimento 3 acrescenta que "preferences are predictably biased by the selection of the images": o conjunto que você mostra enviesa a resposta que você recebe. Guarde essa linha, porque ela vira uma regra prática do teste cego, duas seções abaixo. E o experimento 4 fecha com "these biases are evident after extremely brief (40-ms) presentation of the images". É daí que vem o número que circula em português. A matéria do TechTudo (21/02/2024) abre com "40 milissegundos": o número vem do experimento 4 de Todorov e Porter (2014), estudo que a própria matéria linka, e o achado central dele é outro, é o que abre este artigo.

O parente famoso desse número é de 2006. Willis e Todorov mediram que julgamentos feitos após 100 ms de exposição a um rosto "correlated highly with judgments made in the absence of time constraints", em cinco traços: "attractiveness, likeability, trustworthiness, competence, and aggressiveness". Mais tempo, escrevem eles, "may simply boost confidence in judgments". Limite duro: são cinco experimentos de laboratório com rostos desconhecidos numa tela, e a frase "o recrutador decide em 100 milissegundos", que circula em português, não sai daí. O que sai daí é que a primeira impressão de um rosto se forma rápido e muda pouco com mais tempo, o que joga a sua decisão para o tamanho pequeno, e não para a imagem grande no monitor.

Você é o pior juiz das suas próprias fotos, e isso está medido

Em 2016, no British Journal of Psychology, White, Burton e Kemp publicaram um estudo cujo título é o resumo: o custo de selecionar as próprias fotografias para verificação de identidade. O resultado, literal: imagens escolhidas por observadores não familiarizados com o rosto "were more accurately matched than self-selected images chosen by the target identity themselves". Quem tinha acabado de ver aquele rosto escolheu melhor do que o dono dele.

Limite obrigatório, e este muda o que a frase pode dizer: o desfecho medido ali é acurácia de verificação de identidade, o teste de decidir se duas imagens são da mesma pessoa. Não é impressão profissional, não é confiança, não é competência. A ponte entre "você escolhe pior para ser reconhecido" e "você escolhe pior a sua foto de perfil" é leitura editorial nossa, e o que a sustenta é que reconhecimento é um dos dois eixos de peso 3 da rubrica.

O mesmo trabalho traz o achado que explica por que uma opinião só não resolve nada: "extremely low inter-rater agreement in ratings of likeness across participants, suggesting that perceptions of image resemblance are inherently unstable". Se a concordância entre avaliadores sobre "essa foto parece com a pessoa" é muito baixa, perguntar para um amigo é sortear uma resposta, não colher uma medida.

E traz o conserto, que é estatístico: "averaging across rankings by multiple raters produces image selections that provide superior identification accuracy". Média de ordenações feitas por várias pessoas. Repare no substantivo, porque ele é o protocolo inteiro: ordenações, não votos. Os autores registram ainda que a vantagem da escolha por terceiros persistiu mesmo com um avaliador único, o que ajuda quem só tem uma pessoa por perto.

Fecha o argumento um viés que este blog assume como leitura própria, não como achado de estudo: você tende a escolher a foto mais parecida com a imagem que tem de si, e quem vai te encontrar na semana que vem não tem essa imagem.

O teste cego caseiro: a pergunta certa, quantas pessoas, como contar

Esta fase só existe em caso de empate técnico na rubrica, e gasta vinte minutos de atenção de outras pessoas: rodar antes da rubrica desperdiça o tempo delas e a chance de perguntar de novo daqui a duas semanas. O roteiro tem oito passos, cada um com um motivo declarado.

1. Monte o conjunto sem editar por gosto. Todas as candidatas que passaram na Fase 0 entram, inclusive aquela que você acha feia. O experimento 3 de Todorov e Porter é sobre isso: o conjunto apresentado enviesa a preferência de forma previsível.
2. Exiba em miniatura. Lado a lado, na mesma tela, no tamanho em que a decisão real acontece. Em tela cheia você mede outra coisa, e essa outra coisa ninguém vai ver.
3. Embaralhe e não numere. Ordem de exibição sugere ranking. Se o seu visualizador numera os arquivos, renomeie para letras fora de ordem alfabética antes de mostrar.
4. Não diga qual é a sua preferida. E não conte que as fotos foram geradas por IA antes de a pessoa responder. Depois, conte: transparência é regra da casa, e a resposta já está colhida.
5. Faça uma pergunta comportamental amarrada ao destino. Para rede profissional: "qual dessas pessoas você chamaria para uma reunião na segunda-feira?". Para currículo: "qual dessas pessoas você imagina entregando um trabalho no prazo?". Para atendimento, consultório ou vendas: "para qual dessas pessoas você mandaria a primeira mensagem?".
6. Peça ordenação, não voto. "Coloque em ordem, da primeira à última." É a forma que faz a média de várias pessoas valer alguma coisa, segundo o estudo da seção anterior.
7. Fale com 5 a 8 pessoas, duas delas, no mínimo, gente que te conhece pouco. Menos de 3 é ruído; mais de 8 raramente muda a ordem e sempre atrasa a decisão.
8. Conte pela média das posições. Menor média vence, e não a candidata com mais primeiros lugares: primeiro lugar isolado costuma ser preferência de uma pessoa só. A sua própria ordenação fica fora da conta; anote à parte, apenas para ver o tamanho da sua distância. Empate na média resolve pela nota do eixo de legibilidade no tamanho real, que é o único que não depende de opinião.

"Qual ficou melhor?" é a pergunta errada: ela mede estética, não tem destino e convida a pessoa a te elogiar. A pergunta comportamental força um julgamento de uso, que é o julgamento que a foto vai receber quando você não estiver por perto.

O limite, com todas as letras: 5 a 8 pessoas não é pesquisa. Não há amostragem, não há grupo de controle, não há cegamento de verdade e não há significância a calcular. É um desempate doméstico, e serve para separar duas candidatas que a rubrica deixou a 2 pontos uma da outra. Chamar isso de "testado com usuários" seria falso; o que o método promete é ser reprodutível por outra pessoa.

Os seis testes de 30 segundos, na ordem em que se aplicam

Estes seis protocolos já estão publicados no blog, cada um dentro do seu assunto. Reunidos, viram uma passada final de três minutos sobre a candidata vencedora, antes de subir o arquivo. O que este artigo acrescenta é a ordem: cada um serve a um momento diferente da decisão.

1. Miniatura. O teste já entrou como filtro na Fase 0 e volta aqui como conferência final da vencedora, item por item: as cinco checagens estão em o teste que mede o que sobra da foto em 48 px. O que ele decide aqui é a nota do eixo de legibilidade, e o conserto que ele indica é sempre de enquadramento, fundo ou luz, nunca do rosto.
2. Reconhecimento, em três perguntas. Você se reconhece sem procurar? Alguém que te conhece pouco te reconheceria? O que mudou foi luz, roupa e cenário, ou foi o rosto? Reprovou na terceira, o ajuste é tirar efeito do pedido, nunca retocar a saída.
3. Escala de cinza. Converta para tons de cinza, no visualizador do sistema ou na caixa de impressão: cabeça e ombro continuam separados do fundo, dá para reconhecer a pessoa? Reprovou, o ajuste é fundo ou luz. É o teste que antecipa impressão em preto e branco e tela ruim.
4. Comparação por razão. Medida absoluta não compara imagens de enquadramentos diferentes, razão compara. São três: pupila a pupila sobre a largura do rosto na altura dos olhos, olhos ao nariz sobre olhos ao queixo, e mandíbula na altura da boca sobre a mesma largura do rosto. A tolerância é escolha editorial, não spec de fornecedor.
5. Dois brilhos. Amplie os olhos: os dois têm o mesmo número de pontos de brilho, vindos do mesmo lado, e a sombra do nariz cai para o lado oposto ao lado aceso? Reprovou, a luz desenhada não é uma luz que existe. Este é o ponto de física da lista de oito pontos que separa foto real de foto gerada, e entra aqui só como desempate.
6. Destino. Volte ao tamanho real e confira o que aquele destino mostra: dedos das mãos visíveis, sombra sob os dois pés quando houver corpo, cintura e bainha. Depois confira as medidas do arquivo antes de subir, que são outra conversa e mudam de plataforma para plataforma.

A ordem não é decorativa: o teste 1 elimina, os testes 2 a 5 explicam por que a candidata perdeu ponto na rubrica e o teste 6 é a última coisa antes do upload. E nenhum deles substitui a rubrica, porque nenhum deles compara duas fotos: eles julgam uma por vez.

O que os dados de terceiros dizem, e o que eles não dizem

O estudo mais citado do assunto em português é da Photofeeler, publicado em 13/05/2014, com data de modificação em 09/01/2023. A página declara a base: mais de 60.000 avaliações de 800 fotos de perfil do banco da própria empresa, em três eixos que ela chama de Competence, Likability e Influence. Os rótulos obrigatórios, todos eles: é estudo da empresa que vende o teste de foto, não é revisado por pares, é de 2014, a página não publica a amplitude da escala em que os ganhos são medidos, o público avaliador é de língua inglesa e nada ali trata de foto gerada por IA.

Com esses rótulos na mesa, quatro números úteis, sempre na escala não publicada da própria empresa. Sorriso com dentes: "+0.33 for Competence, +1.35 for Likability, +0.22 for Influence". Roupa formal: "+0.94 and +1.29" em competência e influência. Olhos obstruídos por cabelo, reflexo ou sombra: "-0.29 and -0.31". Óculos escuros derrubam o eixo de simpatia "by an average of -0.36". Não some esses valores, não os transforme em porcentagem e não os leia como previsão sobre a sua foto: sem a amplitude da escala, um delta de 1,35 não tem tamanho conhecido.

O achado mais interessante da mesma base é o que não deu em nada: "the most interesting thing we learned about Setting was its lack of statistically-significant effect". Cenário, naquela base, não teve efeito estatisticamente significativo. Isso encurta uma discussão inteira na hora de escolher: fundo é decisão da hora de gerar, e no desempate ele só importa pelo que a rubrica já mede, a separação da silhueta na miniatura.

Do lado revisado por pares existe um trabalho que dá forma ao eixo de coerência com o destino. Vernon, Sutherland, Young e Hartley (PNAS, 2014) modelaram impressões a partir de atributos objetivos de fotografias muito variáveis e chegaram a três dimensões de impressão facial: "approachability, youthful-attractiveness, and dominance". O modelo linear deles "was able to account for 58% of the variance in raters' impressions of previously unseen faces". Limite: é modelo estatístico sobre imagens de ambiente, não receita de foto boa. O que ele autoriza a dizer é que as dimensões da impressão são separáveis, e que pedir acessibilidade e pedir autoridade não são o mesmo pedido.

Sobre os serviços que dão nota à sua foto, e existem vários, o enquadramento honesto é curto: eles pontuam uma foto, não escolhem entre as suas, não conhecem o destino que você escreveu, e usá-los significa subir o seu rosto para um terceiro. Antes do clique, vale ler o que acontece com a foto que você envia. Como leitura extra depois da rubrica, servem; como critério de decisão, não, porque respondem a uma pergunta que não é a sua.

Nenhuma serviu: qual linha do pedido mudar

Antes da tabela, o motivo de existirem várias candidatas diferentes. Gerar variações é campo declarado da API: o guia de prompt publicado pela OpenAI diz que "you can specify parameter 'n' to denote the number of variations you would like to generate". E a diferença entre elas é limite declarado pelo próprio fornecedor, na referência da API de geração de imagem: "the model may occasionally struggle to maintain visual consistency for recurring characters or brand elements across multiple generations". A multiplicidade é recurso, a variação é limite, e a escolha entre as saídas ficou sem dono.

O mesmo material chega perto de resolver e para. A orientação oficial cita retrato em close e edição sensível a identidade como os casos em que se compara antes de publicar ("compare medium or high before shipping"), e o limite dessa frase precisa ficar claro: a comparação recomendada ali é entre níveis do parâmetro de qualidade, não entre candidatas. Nenhum fornecedor publica critério para escolher entre saídas, e é por isso que a rubrica desta página é convenção deste blog, e não citação.

A regra de uma linha por vez é literal do guia: "iterate instead of overloading: long prompts can work well, but debugging is easier when you start with a clean base prompt and refine with small, single-change follow-ups". Mudou duas linhas e melhorou, você não sabe qual delas resolveu, e o defeito volta na rodada seguinte sem explicação. As duas primeiras linhas em inglês da tabela são as mesmas que o guia do avatar já publica, porque só existe um jeito certo de escrevê-las; o que este artigo acrescenta é a coluna do erro comum ao lado de cada uma.

A quarta linha da tabela tem nome técnico. O preprint Toward Trustworthy Portrait Editing, de Seo, Hong, Choi, Kim e Oh, descreve o modo de falha como "soft erasure, where requested edits are weakly realized or silently suppressed": o pedido não é recusado, é diluído. Limites da fonte, que valem sempre: é preprint, não passou por revisão por pares, e o experimento roda em três editores de pesos abertos, sem ChatGPT nem Gemini. O que ele nomeia, e por isso vale citar, é a diferença entre o modelo não ter entendido e o modelo ter entendido e apagado.

A última linha da tabela é uma porta. Se as seis saíram quase idênticas e todas medianas, o empate não é das fotos: quando o empate é do prompt, e não das imagens, o objeto da comparação muda, a rubrica é outra e este artigo aqui não ajuda mais.

O que este método não resolve

Rubrica não conserta referência ruim. Se as seis saídas vieram de uma selfie desfocada, contra a luz ou pequena demais, a melhor delas continua sendo a melhor de um conjunto ruim, e o ganho está em refazer a captura. Pontuar um conjunto fraco só produz um vencedor fraco com nota.

Cinco pessoas também não são amostra: a ordenação de terceiros desempata, não mede, e duas rodadas com grupos diferentes chegando a respostas diferentes é o tamanho do grupo aparecendo, não contradição. Os estudos citados aqui, por sua vez, têm população e desfecho próprios: laboratório com rostos desconhecidos não é sala de recrutamento, verificação de identidade não é impressão de profissionalismo, e a base da Photofeeler é de 2014, em inglês, sem uma única foto gerada por IA. Nada disso invalida os achados, só define até onde eles vão.

A mesma foto pode vencer num destino e perder em outro, consequência direta do achado de que a preferência muda com o contexto. Quando o destino muda, o método roda de novo, e a Fase 0 é a parte barata: dois minutos por candidata.

Por fim, este método é sobre escolher, não sobre produzir. Quando o defeito nasce antes, na hora de fotografar ou de escrever o pedido, o assunto é outro: são os erros que acontecem antes de existir candidata. E a sua preferência pessoal continua valendo: ela é um voto, e é o único voto que os dados mandam não contar duas vezes.

Resumo e próximos passos

Três fases, nesta ordem. Fase 0: eliminação binária, sem nota, com o destino escrito antes de abrir a primeira imagem. Fase 1: rubrica de cinco eixos, nota de 0 a 3, pesos somando 12, máximo de 36 e corte em 24. Fase 2, só no empate: ordenação feita por 5 a 8 pessoas, com pergunta comportamental amarrada ao destino, contada pela média das posições e sem a sua ordenação na conta.

Se nenhuma candidata passou do corte, a decisão não é escolher melhor, é pedir diferente: encontre o sintoma comum às seis na tabela de diagnóstico e mude uma linha, só uma, antes de regerar. E se todas empataram no meio da tabela, o problema mudou de objeto e o endereço é a rubrica de prompts.

O passo anterior a este continua sendo o guia onde a foto é aprovada antes de ser escolhida: ele diz se uma imagem pode ir ao ar, e este artigo diz qual das que podem vai. O passo seguinte é chato de propósito: guarde a rubrica preenchida num arquivo de texto, com as notas do lado, para refazer só a Fase 0 quando o destino mudar.