東方本色：基于皮膚本態的中國女性膚色伴隨特點研究

張大勇 楊笑笑 趙新昊 易帆 杜一杰 任晗堃

作為人體最大、最重要的器官，皮膚與外界環境直接接觸，同時也是個體外貌最直觀的展現[1，2]。皮膚本態是指人體皮膚去除妝容、污漬，所呈現出的最為真實、客觀且直接的狀態[3，4]。其研究內容十分廣泛，既包括不同特征人群皮膚的共同特征，也包括個體的差異性特征。如民族[5]、地域[6]、年齡[7]、性別[8]和生活習慣[9]等造成的皮膚狀態差異。隨著科技水平的日益提高，通過無創性皮膚測試儀器和皮膚攝影技術等手段可以針對不同維度的皮膚指標進行客觀、定量的表征，如皮膚屏障水平、色澤水平、質感水平、皺紋水平、色斑水平、微循環水平等（圖1），從而綜合分析刻畫出不同特征人群的皮膚狀態，明晰真正適合中國人皮膚特征的產品需求與護膚需求。

“東方本色”，在本文中指中國女性真實、自然、客觀的面部膚色。中國的陸地面積約960萬平方千米，居世界第三位。中國是地域遼闊、地勢復雜、氣候多樣的統一多民族國家，因此中國女性的膚色類型、分布及其伴隨特點也大不相同[6]。人類的膚色是四種主要色素共同影響的結果，包括表皮中黃色的外源性類胡蘿卜素和內源性黑素（棕黑），以及真皮毛細血管、小靜脈中的血紅蛋白（紅藍）[10]。黑色素細胞分布于人體表皮，其產生的黑色素是皮膚抵抗紫外線輻射的主要屏障[11]，對人的膚色和感知紫外線的敏感度有著重要的影響[12]。N.Samson等人關于面部吸引力的研究發現，膚色對女性的面部吸引力具有重要影響，甚至可能是感知年齡和健康的主要信號[10]。

北京工商大學與花西子展開深入合作，系統研究了中國女性的膚色特征，刻畫了“東方本色”。基于中國女性皮膚本態數據庫，采集5000例18～45歲女性的皮膚數據，探究中國不同膚色類型女性的年齡分布、地域分布及其伴隨特點，為“東方本色”的研究與化妝品開發奠定了基礎。

一、實驗方法

研究對象

志愿者數據來源于北京工商大學皮膚本態數據庫，采集北京、上海、廣州、成都、武漢等五個地區各1000例18～45歲中國女性志愿者皮膚數據，并將其分為18～29歲（A1）、30～45歲（A2）兩個年齡段（表1）。收集研究對象屏障水平、色澤水平、質感水平、皺紋水平、色斑水平、微循環水平等六維度皮膚數據，共計28項皮膚指標數據（表2）。

研究指標

近年來，VISIA-CR（美國Canfield公司）越來越多地應用于志愿者面部特征變化分析[13]。通過VISIA-CR進行志愿者面部皮膚攝影，結合相關算法可對志愿者正/左側面部交叉偏振光照片進行皮膚問題特征數據計數。隨著無創性皮膚檢測的發展，通過CK儀器（德國CK公司）進行志愿者皮膚測試，可以得到客觀真實的皮膚數據，從而量化皮膚狀態[14]。此外，采用PeriScanPIM3激光多普勒血流儀采集志愿者皮膚血流灌注量數據，采用紅外熱成像儀采集志愿者皮膚平均溫度數據，采用感覺電流神經檢測儀采集2000Hz、250Hz、5Hz電流下志愿者皮膚敏感度數據，分析研究志愿者的氣血狀態（即皮膚微循環）[15]。

二、數據處理方法

描述性統計

描述性分析是社會調查統計分析的第一個步驟，對調查所得的大量數據資料進行初步的整理和歸納，以找出這些資料的內在規律，包括集中趨勢和分散趨勢。主要借助各種數據所表示的統計量，如均數、百分比等，進行單因素分析。

差異性分析

差異性分析是常用的數據分析方法，用于檢測科學實驗中實驗組與對照組是否有差異，以及差異是否顯著的辦法。作為判斷兩個或是多個數據集之間是否存在差異的方法，差異顯著性檢驗一直被廣泛應用于各個科研領域，其原理是基于比較均值，即比較不同組別的均值，從而得出組間差異。

偏相關分析

偏相關分析是指當兩個變量同時與第三個變量相關時，將第三個變量的影響剔除，只分析另外兩個變量之間相關程度的過程。顯著性P值是針對原假設H0（假設兩變量無線性相關）而言的，一般假設檢驗的顯著性水平為0.05。若P值小于0.05則拒絕原假設H0，說明兩變量有線性相關的關系;若P值大于0.05，則一般認為無線性相關關系。判定標準為相關系數R值，R值越大說明相關程度越高;反之則相關程度越低。

相關性分析

相關性分析是指對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析，從而衡量兩個變量因素的相關密切程度。相關性的元素之間需要存在一定的聯系或者概率才可以進行相關性分析。相關性系數的計算過程可表示為：將每個變量都轉化為標準單位，乘積的平均數即為相關系數。兩個變量的關系可以直觀地用散點圖表示，當其緊密地群聚于一條直線周圍時，變量間存在強相關性。

三、研究結果與討論

不同膚色類型的總體年齡及地域分布統計

（1）總體分布。

基于ITA°分型方法，將5000名中國女性志愿者膚色由淺至深分為Ⅰ（非常淺）、Ⅱ（淺）、Ⅲ（中度）、Ⅳ（棕褐）型，所有志愿者的ITA°范圍為17.17°～69.17°。不同膚色類型的分布如圖2（A）所示

結果表明，中國女性志愿者膚色整體較淺，超過一半的受試者膚色為Ⅱ型，沒有觀察到Ⅴ型、Ⅵ型較黑皮膚。

（2）年齡分布。

各膚色類型的年齡分布如圖2（B）、2（C）所示

結果表明，A1年齡段志愿者膚色整體較淺，無Ⅳ型膚色;A2年齡段志愿者相比A1膚色較深，且Ⅰ型膚色志愿者人數顯著較少，IV型膚色志愿者人數顯著較多。隨年齡增長，Ⅰ型、Ⅱ型膚色志愿者人數逐漸減少，Ⅲ型、Ⅳ型膚色志愿者人數顯著增多。

（3）地域分布。

橫向來看，各膚色類型的地域分布如圖2（D）所示

結果表明，成都志愿者膚色整體最淺，無Ⅳ型膚色;北京志愿者膚色整體較淺;上海、武漢志愿者膚色較深;廣州志愿者膚色最深。

縱向來看，各膚色類型的地域分布如下：

膚色最淺的Ⅰ型膚色人群普遍分布于成都和北京，廣州、上海分布較少;Ⅱ型膚色人群分布較為平均;Ⅲ型膚色的人群較多分布于廣州，北京、成都分布較少;Ⅳ型膚色人群較多分布于廣州，成都未觀察到Ⅳ型膚色的人群。

志愿者皮膚指標描述性統計及差異性檢驗

不同膚色類型志愿者的描述性統計見表3。驗證志愿者皮膚指標的方差齊性，方差齊的皮膚指標進行不同膚色類型間ANOVA單因素檢驗，方差不齊的皮膚指標進行克魯斯卡爾沃利斯檢驗。結果顯示，GLOSS_DSC、痤瘡（總）、痘印、色斑（總）、雀斑、皺紋（條）、眼周細紋、Ra（mm），口周紋、黑頭沒有顯著性差異，其他皮膚指標在不同膚色類型間至少存在一組或一組以上的兩兩差異的顯著性差異（表3，P<0.05）。

基于差異性分析的膚色類型伴隨特點

對四個膚色類型間志愿者五維度的皮膚指標繼續進行成對比較。差異性分析結果顯示：

（1）質感水平。

不同膚色類型女性的皮膚粗糙度Ra、黑頭、痤瘡（總）痘印等指標無顯著差異（P>0.05）。Ⅰ型膚色人群的皮膚彈性R2顯著較低，Ⅲ、Ⅳ型膚色人群的毛孔數量顯著較多。即隨膚色加深，皮膚彈性逐漸增大，毛孔逐漸增多[表4，圖3（A）-（B）]。

（2）色斑水平。

不同膚色類型女性的色斑（總）及雀斑數量無顯著差異（P>0.05）。Ⅰ、Ⅱ型膚色人群的曬斑數量顯著較少，即隨膚色加深，曬斑個數逐漸增多[表4，圖3（C）]。

（3）色澤水平。

不同膚色類型女性的皮膚光澤度GLOSS_DSC無顯著差異（P>0.05）。Ⅰ型膚色人群的皮膚黑色素MEXA、血紅素含量ERYTH和皮膚黃度b*顯著較低。即隨膚色加深，皮膚黑色素、血紅素含量逐漸增多，皮膚逐漸變黃[表4，圖3（D）-（G）]。

（4）屏障水平。

不同膚色類型女性的皮膚酸堿度pH無顯著差異（P>0.05）。Ⅰ型膚色人群的皮膚水含CM、油脂含量SM顯著較高，水散TEWL顯著較低。即隨膚色加深，皮膚含水量逐漸減小、經皮水分散失量逐漸增多，皮膚油脂含量逐漸減小[表4，圖3（H）-（J）]。

（5）皺紋水平。

不同膚色類型女性的皺紋（總）、口周紋及眼周細紋數量無顯著差異（P>0.05）。

基于ITA°偏相關分析的膚色伴隨特點

年齡對整體指標有顯著影響，因此應在控制年齡的情況下探究與ITA°有顯著相關性的皮膚指標。通過皮爾遜偏相關分析可得，控制年齡因素后，CM、TEWL、SM、ERYTH、MEXA、GLOSS、R2、b*、pH、曬斑、毛孔與ITA°值在統計學上有極顯著相關性（P<0.01）（表5）。

（1）ITA°與TEWL、ERYTH、MEXA、R2、b*、曬斑、毛孔等皮膚指標呈顯著負相關。即膚色越深，可能伴隨著皮膚水散越高、黑色素和血紅素含量越高、皮膚越黃、彈性越好、曬斑和毛孔越多。

（2）ITA°與CM、SM、GLOSS_DSC等皮膚指標呈顯著正相關。即膚色越深，可能伴隨著皮膚水含越低、出油越少、光澤度越差。

皮膚氣血與色澤指標相關性分析

探究志愿者氣血水平和色澤水平皮膚指標的相關性。結果顯示：

（1）經皮氧分壓、經皮二氧化碳分壓與色澤水平皮膚指標無顯著相關性。

（2）皮膚血流灌注量：血紅素含量ERYTH與血流灌注量呈極弱正相關（0.0<相關系數<0.2）。隨著血紅素含量升高，血流灌注量逐漸升高。皮膚黃度b*與血流灌注量呈負弱相關（﹣0.2<相關系數<﹣0.4），隨著皮膚黃度升高，血流灌注量逐漸下降。

（3）皮膚溫度：血紅素含量ERYTH與血流灌注量呈極弱負相關（-0.2<相關系數<0.0）。隨著血紅素含量升高，皮膚溫度逐漸升高。膚色ITA°與血流灌注量呈極弱正相關（0.0<相關系數<0.2），隨著膚色變深，皮膚溫度逐漸升高。

（4）敏感度：膚色ITA°與皮膚敏感度2000Hz存在極弱負相關（-0.2<相關系數<0.0）。隨著膚色變深，皮膚敏感度逐漸升高（表6）。

四、研究結論

各膚色類型有不同的分布特點

中國女性志愿者膚色整體較淺，超過一半的受試者膚色為Ⅱ型，沒有觀察到Ⅴ型、Ⅵ型較黑膚色。A1年齡段志愿者膚色整體較淺，無Ⅳ型膚色;A2年齡段志愿者相比A1膚色較深，且Ⅰ型膚色志愿者人數顯著較少，IV型膚色志愿者人數顯著較多。

隨年齡增長，Ⅰ型、Ⅱ型膚色志愿者人數逐漸減少，Ⅲ型、Ⅳ型膚色志愿者人數顯著增多。膚色最淺的Ⅰ型膚色人群普遍分布于成都和北京，而廣州、上海分布較少;Ⅱ型膚色人群分布較為平均;Ⅲ型膚色的人群較多分布于廣州，北京、成都分布較少;Ⅳ型膚色的人群較多分布于廣州，成都沒有Ⅳ型膚色的人群。

各膚色類型伴隨著不同的皮膚特點

膚色越深，皮膚彈性逐漸增大，毛孔逐漸增多，曬斑個數逐漸增多。皮膚黑色素含量逐漸增多，血紅素含量逐漸增多，皮膚黃度值逐漸增大，皮膚含水量逐漸減小，經皮水分散失量逐漸增多，皮膚油脂含量逐漸減小。粗糙度Ra、黑頭、痤瘡（總）、痘印、雀斑、色斑（總）、光澤度GLOSS_DSC、皮膚酸堿度pH、皺紋（總）、口周紋、眼周細紋與膚色深淺沒有關聯。

氣血（微循環）對膚色有顯著影響

膚色深與皮膚溫度高、皮膚敏感度高相關。針對于膚色深的人群的彩妝研發，應考慮到為肌膚降溫，對抗熱老化的影響，舒緩皮膚敏感等伴隨性皮膚問題等;血紅素含量高與血液流速快、皮膚溫度高相關，而面色紅潤與皮膚氣血（微循環）通暢有關。所以想要達到面色健康狀態可以從改善微循環入手;皮膚發黃與血液流速較慢相關，可能與氣血不暢、微循環和代謝能力較差有關。