Los investigadores de Idiap y EPFL han estado trabajando con psicólogos para comprender cómo las personas se forman las primeras impresiones a partir de las fotografías. Se centraron en cómo las personas responden a las propiedades disponibles en Airbnb. Un mejor análisis del comportamiento humano debería permitir a los científicos programar máquinas capaces de tomar decisiones más "humanas".

Con solo unos pocos clics en TripAdvisor o Airbnb, puedes reservar un apartamento romántico para un fin de semana con tu pareja, o un elegante restaurante para un almuerzo de negocios. Las decisiones rápidas involucradas, basado principalmente en imágenes, están lejos de ser triviales dada su importancia comercial y la revolución económica que representa el advenimiento de los sitios web de economía bajo demanda como Airbnb. Pero, ¿qué tiene una imagen que nos impulsa a describir un interior como "moderno"? ¿"colorido" o "práctico"? Para responder a esa pregunta, investigadores del Idiap Research Institute y de EPFL han estado trabajando con psicólogos de la Universidad de Lausana. Quieren obtener una mejor comprensión de las percepciones y el comportamiento de los usuarios de las redes sociales y luego usar este conocimiento para programar computadoras capaces de tomar decisiones de una manera más humana. "En la era de los macrodatos, las máquinas están cada vez más detrás de una gran cantidad de decisiones, "explica Daniel Gatica-Perez, profesor adjunto de la Escuela de Ingeniería EPFL y del Instituto de Humanidades Digitales. "Nuestro objetivo es hacerlos lo más similares posible a las decisiones humanas".

Una colaboración entre psicólogos e ingenieros

Para comprender cómo se forma una primera impresión, Los investigadores realizaron primero entrevistas con huéspedes y viajeros, preguntándoles cómo seleccionan los alojamientos. Usaron 350, 000 imágenes de 22, 000 propiedades listadas en Airbnb en Suiza y México, y les aplicó un análisis algorítmico para comprobar que eran imágenes de interiores. Luego seleccionaron 200 propiedades al azar y enviaron una lista de adjetivos a los observadores en línea. Esos observadores tenían que decidir con qué precisión los adjetivos describían cada propiedad, en una escala del 1 al 7. Algunos adjetivos eran más fácticos (como "limpio" y "desordenado"), mientras que otros eran más subjetivos (como "bohemios" y "encantadores"). Esa etapa realizado en colaboración entre psicólogos e ingenieros, reveló en qué características estaban todos los participantes de acuerdo y en cuáles no. Para las propiedades descritas como "coloridas" u "oscuras", "la mayoría de los encuestados estuvo de acuerdo con esos adjetivos y las puntuaciones fueron muy similares. Las puntuaciones para otros adjetivos, como "relajado" o "tradicional, "variaba mucho según la propiedad.

Analizando la percepción humana en línea

Luego, los científicos llevaron a cabo modelos basados ​​en los datos obtenidos. Intentaron detectar qué características de las fotos impulsaban a los participantes a describirlas utilizando un adjetivo determinado, para programar computadoras para que las reconozcan. Próximo, analizaron hasta qué punto los adjetivos estaban interrelacionados. ¿Las personas que describen una propiedad como "colorida" también asociarán el adjetivo "limpio" con esa propiedad? ¿Cuál es la conexión entre "pretencioso, "de moda, ¿"" organizado "y" grande "? ¿Cómo son los adjetivos positivos y negativos, y adjetivos fácticos y subjetivos, interrelacionados? ¿Y por qué el adjetivo "romántico" está más asociado con "sofisticado" que con "moderno"? "Podríamos esperar que 'grande' y 'espacioso' estén muy juntos en la mente de las personas, y 'desordenado' y 'vacío' para estar muy alejados, "dice Gatica-Pérez." Pero las relaciones son más complejas. Usando nuestro sistema, si reconocemos una característica, también podemos asociar otros adjetivos relacionados con ellos en la mente de las personas ".

Máquinas que ayudan a los humanos

Finalmente, los investigadores tomaron las imágenes de propiedades y aplicaron algoritmos utilizados en el campo del aprendizaje profundo, comparando los resultados con los obtenidos en humanos. Finalmente, profesionales como arquitectos o diseñadores podrían aplicar los resultados a fotografías de interiores. El laboratorio también está monitoreando el desarrollo de sitios para compartir imágenes que, para un lugar determinado, mostrar fotos muy diferentes, profesionales y de aficionados, lo que lleva a percepciones muy diversas. Sin embargo, El objetivo principal de los científicos es comprender las características de las imágenes y las conexiones que determinan la forma en que formamos impresiones, para que puedan programar computadoras para imitarlos. "A menudo escuchamos que las máquinas funcionan mejor que los humanos, ", concluye Gatica-Perez." Nuestro objetivo es diferente:queremos entrenar a las máquinas para que reconozcan estas sutilezas que los humanos perciben y expresan en su día a día, y utilizarlos para apoyar las necesidades reales de las personas ".

"Echa un vistazo a este lugar:inferir el ambiente de las fotos de Airbnb" se publica en Transacciones IEEE en multimedia .