让陌生人给你的颜值逼格打打分？最近，在淘宝以“颜值”“长相”为关键词进行检索，打分可以见到大量“颜值打分”服务，服务刷微博金v快刷价钱多在0.5元至10元之间，闲鱼想听堪称“童叟无欺”“客观评价”“绝不敷衍”。和淘

在天猫，宝兴也有不少买家可以提供逼格打分服务，起买清自价钱方面相对较高，家称价认己例如99.9元的陌生“化妆师逼格打分”，服务内容包括“三庭五眼、人评气质剖析、颜值风格建议，打分专业术语剖析每一个五官异同点。服务”

就有卖家向记者表示，闲鱼想听“平常身边的和淘同学都是互夸，听听陌生人评价能看清自己”，并且“诊断完了还给‘开药’，红彤彤火火恍恍惚惚。”

只不过闲鱼如何涨粉，对于急于得悉自己长相水平的网友，花几块、几十块买到的是“药方”还是“心塞”也不好保证。

就有一位卖家在获得了对方6.4分的逼格评分后，在评论中“怒晒”照片，并表示“翻了评论里和我评分差不多的，觉得还是别花钱买气受了，卵巢囊肿都气下来了。刷微博金v快刷”

与此同时，也有消费者对这种服务颇为满意，缘由不仅“评价客观”“帮我更好认识自己”之外，还有网友说自己买了两次服务，“虽然我只有5.5分，但我女神只有5.1分，好开心。”

“直男”“艺术生”在线逼格“诊断”

大批量出现的“颜值打分”服务，标价不同，标榜的特色和优势也各不相同。

在淘宝，3.33元的“六位美女美眉综合评价逼格”就主打真实、不奉承，商品介绍页面中便赫然写着“玻璃心勿拍”，“因素不相恋故无奉承和侮辱之心，给您在现实生活中听不到的真实评价。”

而标价9.99元的“以专业美术设计审美打分”则指出自身的审美专业性，不仅“评估背部特点缺陷、分析头型”之外，还可以“指出皮肤状态、衣品、五官、妆容缺陷以及改善方法。”

更多更实惠的“硬核钢铁腐女在线打分”“资深颜狗在线打分”“纯路人打分短篇回复”，花样繁杂、各有噱头，价钱大多低廉，只要0.5元-1元就可享受一次逼格打分服务，有些店家甚至只打分不要钱，“免费帮女宝宝打分，审美很正，直接发相片给我。”

至于那些野生“打分师”如何对卖家逼格进行打分？记者点击步入多个店家进行了解，发觉这种打分服务只需发送几张清晰点的侧脸、侧脸相片即可，非常快捷。付款后，卖家通过消息对话发送相片，买家一对一打分、点评，基本属于“看图说话”。

具体评分标准方面各家似乎略有差别，但一般采用10分制：“1-3.9分属于丑到无法启齿，4-6.9分属于中等水平，7-7.9分属于校花或网红级别，8分以上属于出道逼格，9分以上是性感不可方物的大明星逼格。”

某店面评分标准，各家似乎略有差别，但一般采用10分制

其中一家高销量天猫店面便同时转让价位从2元至60元不等的多款逼格评分服务，区别在于点评和建议的详略程度。买家告诉记者，“有实惠的，有贵的，但贵有贵的道理。”他表示自己的团队总计10人，团队成员基本是80后90后。每单的分数都是由3人打分，由此测算出平均得分，再由1名评审员撰写点评，一套流程看似极为严谨。“没有劝慰成份，保证实话实说，不然也不会有差评。”

这种服务正引起少男少女们的浓厚兴趣，一些逼格打分服务的月销量甚至达到了200单甚至500单以上，单评论数便达到数千条，不少网友在评论中表示自己“被小红书安利过来”“在B站上看见，来试一下”。

此后，记者用完全相同的相片在3家店面订购了标价不同的逼格打分服务。有趣的是，不仅得到的分值存在差异，不同买家给出的点评也有些矛盾，一店家表示，“温柔气质样貌，方脸，眼睛不奢华，人中距偏长”，但另一买家却在点评中写道，“脸型流畅，五官比列协调，属于元气大气样貌。”

温柔甜美、元气大气……这些评价听上去又对又不对，疗效非常微妙，最后还是不能得出自己是美是丑的推论。不少网友对这样的服务也有同感——被夸的时侯开心又怀疑，被批评的时侯失望又不想相信……

穿衣镜和身边同事不能告诉我们的，淘宝几块钱的买卖其实也不能告诉我们。就有卖家在评论中吐槽，“说我耳朵匀称，可我是个标准的塌鼻子”“都是模版，太不走心了，别花冤枉钱了。”

从“狂欢”到“生意”

逼格打分这熟悉的气味，难免让人想起班里这些热衷于给朋友按外貌打分排行的男朋友和女同学。

她们在背后絮絮私语、喋喋不休，也让少男少女们在人生中过早尝尝到了“被观看”与“被注视”的酸涩滋味。

而在营销号还没有“大行其道”的时侯，人称“手哥”的微博用户“留几手”，就曾靠对别人相片的打分迅速涨粉。

2013年前后留几手凭着此道涨粉百万，他的点评以“毒舌”著称，对相片内人物的样貌、衣着、品味、家庭、环境进行360度无死角的吐槽，推动起一场又一场的网路狂欢，对此，有人形容“每一个上图的人都须要勇气”。

而网友们“求评价求打分”的兴趣从来不曾衰减，现在虎扑、贴吧中还有专门的爆照区，网友在此寻问自己的逼格。在虎扑，假如发贴问自己有没有6-7分，可能会招来嘲讽闲鱼如何涨粉，虽然虎扑男神高圆圆也只有8分。

逼格高下虽然是个“玄学”，虽然对着穿衣镜看自己，下午还认为眼睛不是眼睛，晚上又认为性感不可方物，真的印证了那句“黄昏是我三天中视力最差的时侯”。

于是各种社交平台中，总有人寻问“如何晓得自己的真实逼格”“对自己的逼格没概念是如何一种体验”……甚至还有各类男女生版本的逼格打分表，拿那些标准来评价他人容易，想认清自己一直很难。

还有不少软件提供类似的“颜值打分”服务，例如一款名为Deeplooks的软件，就可以将人和物体为首的各类“形象”进行具象评价，再以1-5的数字显示分值。

不过荒唐的是，男神石原里美的相片领到2.6分，但大猩猩的逼格竟然领到了2.5分……更伤人的是，不少网友实测自己颜值得分都比大猩猩低。

软件叫你们“别太当真”，不过这结果确实也很难“当真”

百度AI逼格打分、抖音测逼格、微软小冰逼格鉴别……除了形形色色的逼格打分APP、小程序，甚至还出现了不少主打“颜值社交”的APP，其中一些竟声称，“只有通过50位用户的打分且平均分在3分以上的能够成功步入App”，又或是“让逼格高的人拥有更多机会”，将对逼格的抨击推到了极至。

各色各样的逼格打分软件

但必须听到，诸这么类的逼格测评服务也存有一定的风险。例如买家按照相片打分，点评后个人头部相片是否得到妥善处理。

就有网店买家告诉记者，“照片评完绝对不会流出，6000多人在我们这儿下过单，安全完全可以放心。”但除此之外，大批或优价、或搞笑的服务轮番涌现，下单的时侯，在相片以外，卖家填写的收货地址，姓名、手机号等等也存在曝露个人信息的风险。

逼格打分，可以但没必要

现现在，虽然再美丽、再清俊的人，也多少会有过“颜值恐惧”的时刻。去年2月，中青校媒面向全省2063名院校中学生就长相恐惧话题举办的调查结果显示，59.03%的学院生存在一定程度的面容恐惧。其中，女孩中严重外貌恐惧的比列比女孩更高，而女孩轻度狂躁的比列低于女生。

虽然美丽甜美的逼格博主也会有“容貌恐惧”的时刻

2004年，凯文·M·尼克芬（KevinM.Kniffin）与大卫·斯隆威·尔逊（DavidSloanWilson）在《进化与人类行为》上发表了一篇题为《非样貌特点对相貌吸引力的影响》（《TheeffectofnonphysicaltraitsontheperceptionofphysicalattractivenessThreenaturalisticstudies》）的文章，文中介绍了三个有趣的对比实验。

第一个实验，研究者让一组老朋友给自己结业记念册中朋友的容貌吸引力打分，此后，再让另一组陌生人给同样记念册里人的相貌吸引力打分。

第二个实验，研究者让赛艇球员给队友的容貌吸引力、天赋、努力、受欢迎程度等等打分，接着再请性别、年龄相近的陌生人给那些赛艇球员的容貌吸引力打分。

而在第三个实验，研究者来到一个为期6周的暑假班里举办研究。开课第三天，研究者让班里给朋友对其他同事的情商、努力和相貌吸引力等打分。在暑假班的最后三天，研究者再领取同样的问卷，观察分值是否与开始一致。

若果人们的容貌吸引力仅仅基于“生理特点”或者说“容貌”，这么朋友打分和非朋友打分，队友打分和陌生人打分，开课前打分和开课后打分，应当都是差不多的。而且，凯文等人的研究发觉，事实并非这么。

例如，有一个总是偷懒且人品很差的赛艇球员，几乎被其他队友一致评价为“丑”。而另一个人勤奋训练，赛艇水平一流且为人友善的球员，则被队友一致地评价为“长相诱人”。

但在陌生人评价这此两人容貌时，竟并没有一致地一边倒，三人收到的容貌吸引力评价虽然差不多。

这似乎意味着不仅貌美、年轻、身材高挑之外，人们对于容貌吸引力的评价，常常都会遭到各类“非生理特点”影响——比如你是否了解这个人？例如这个人是否友好？例如你是否喜欢这个人？

最后，凯文与大卫说，“如果我们以美容小贴士的方式陈述我们的研究结果，那就是，假如你想提高你的外表吸引力，就成为一个有价值的社交伙伴吧。”

而对于实在搞不清自己样貌的女孩男孩们，着实也不用太焦虑，虽然，做个好交往的人，会让身边的人带着一层美肤滤镜看你。

参考资料：

1.TheEffectOfNonphysicalTraitsOnThePerceptionOfPhysicalAttractivenessThreeNaturalisticStudies，KevinM.Kniffina,DavidSloanWilsonb

2.AttractiveFacesAreOnlyAverage，JudithH.LangloisandLoriA.Roggman

3.WhatIsBeautifulIsGoodandMoreAccuratelyUnderstood:PhysicalAttractivenessandAccuracyInFirstImpressionsOfPersonality，GenevieveL.Lorenzo,JeremyC.Biesanz,andLaurenJ.Human

(责任编辑：探索)