Il team crea un algoritmo per prevedere il successo delle modelle

Il team crea un algoritmo per prevedere il successo delle modelle
Profili FMD dei sei nuovi volti il ​​cui successo (avendo almeno una passerella durante la settimana della moda A/I 2015-16) è stato correttamente previsto dal nostro framework. Tutte le immagini 漏 FMD The Fashion Model Directory. Credito: Jaehyuk Park et al. arXiv:1508.04185 [cs.CY]

Un trio di ricercatori dell’Indiana State University ha creato un algoritmo che elabora i dati utilizzati per descrivere i modelli di moda, aggiunge l’influenza di Instagram e quindi prevede, in modo ragionevolmente accurato, quale tra un elenco di modelli avrà successo. Jaehyuk Park, Giovanni Luca Ciampaglia ed Emilio Ferrara hanno scritto un documento che descrive il processo che hanno seguito nella creazione dell’algoritmo, come lo hanno testato e quanto si è dimostrato accurato su un numero limitato di aspiranti, e lo hanno caricato sul arXiv server di prestampa.

La modellazione è un’attività difficile in cui entrare, ogni tentativo non ha mai successo. La maggior parte di coloro che ci provano sono consapevoli che il loro successo finale è generalmente nelle mani di alcuni potenti attori del settore, ovvero i direttori di casting che scelgono i modelli che vogliono che la loro agenzia utilizzi sulle passerelle durante le cosiddette settimane della moda, i nostri si tengono ogni anno, uno ciascuno a New York, Londra, Parigi e Milano. Tali direttori di casting in genere si affidano a sentimenti istintivi, istinto o “ronzio” – questo ha portato i ricercatori a chiedersi se potevano simulare ciò che i direttori di casting fanno su un computer abbastanza bene da prevedere il successo dei modelli futuri.

Per scoprirlo, hanno preso i dati da 432 aspiranti modelle elencate nella Fashion Model Directory, la stessa fonte utilizzata dai direttori del casting, sono state scaricate statistiche come le caratteristiche fisiche. Hanno anche raccolto informazioni su quale agenzia rappresentava i modelli e quanta esperienza aveva il modello. Il trio di ricerca ha quindi aggiunto un altro elemento al puzzle, uno che potrebbe non essere utilizzato dai direttori del casting, dalla presenza su Instagram, in particolare, annotando Mi piace, Non mi piace e commenti.

Il team si è quindi impegnato a creare un algoritmo basato sull’apprendimento automatico con pesi assegnati a diversi punti dati: l’algoritmo ha quindi sputato previsioni di successo per ciascuno dei modelli. Nel testare il loro algoritmo, hanno trovato correlazioni tra il successo e l’altezza del modello e altre caratteristiche fisiche, ad esempio, e anche per quei modelli rappresentati da agenzie più note. Ma anche l’account Instagram di una modella era importante, hanno scoperto che un numero elevato di commenti tendeva a essere un precursore del successo successivo, anche se un numero più elevato di “Mi piace” sembrava effettivamente ridurre le possibilità di successo successivo.

Il team ha quindi testato il proprio algoritmo scaricando i nuovi dati del modello prima di una settimana della moda, e poi ha fatto delle previsioni, non ha identificato correttamente sei degli otto modelli che alla fine sono stati scelti per la passerella. Il team riconosce che il loro algoritmo necessita di più test con un numero molto più elevato di set di dati, ma suggerisce che il loro lavoro dimostra che è possibile applicare con successo la tecnologia a un campo volubile come quello della moda.


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