La gente de todo el mundo pinta sus paredes de diferentes colores, comprar plantas para arreglar sus interiores y participar en una variedad de otras técnicas de embellecimiento para personalizar sus hogares, que inspiró a un equipo de investigadores a estudiar alrededor de 50, 000 salas de estar en todo el mundo.

En un estudio que utilizó inteligencia artificial para analizar elementos de diseño, como obras de arte y colores de pared, en imágenes de salas de estar publicadas en Airbnb, un sitio web popular de alquiler de viviendas, Los investigadores encontraron que las personas tendían a seguir las tendencias culturales cuando decoraban sus interiores. En los Estados Unidos, donde los investigadores tenían datos económicos del censo de EE. UU., También descubrieron que personas de distintos niveles socioeconómicos realizan esfuerzos similares en la decoración de interiores.

"Nos interesaba ver cómo decoraban otras culturas, "dijo Clio Andris, profesor asistente de geografía, Penn State y asociado del Institute for CyberScience. "Vemos mapas del mundo y nos preguntamos "¿Cómo es vivir allí? "pero realmente no sabemos cómo es estar en las salas de estar de las personas y en sus casas. Era como si la gente de todo el mundo nos invitara a sus hogares".

El equipo examinó la decoración de salas de estar en 107 ciudades de seis continentes y en vecindarios de seis ciudades de EE. UU.

Algunas regiones parecían tener un gusto similar en el diseño de interiores, dijo Xi Liu, estudiante de doctorado en geografía, Penn State y autor principal del estudio. En algunos casos, la forma en que esas culturas decoraron sus salas de estar coincidió con las expectativas de los investigadores, añadió.

"Había muchos colores vibrantes en India y Marruecos, por ejemplo, "dijo Liu." Y, por supuesto, eso no fue una gran sorpresa:teníamos la idea de que este podría ser el caso antes de comenzar el estudio, pero no estábamos seguros de si eso sería cierto o no ".

En Europa, América del Norte y América del Sur, la gente tendía a mostrar más libros, según los investigadores. Salas de estar en Europa, especialmente Italia, presentó una gran cantidad de arte mural, que coincidió con sus expectativas.

Sin embargo, los investigadores, que publicaron sus hallazgos en la edición actual de Ciencia de datos EPJ , se sorprendieron cuando algunas culturas se opusieron a la forma en que sus espacios de vida se retratan comúnmente en los programas de televisión de viajes y en los folletos de viajes.

"Pensamos que era interesante que encontráramos muchas plantas de interior en áreas frías, especialmente en Escandinavia, "dijo Andris." Originalmente pensamos que habría más plantas de interior en áreas cálidas porque sería algo económico tener allí, pero ese no fue el caso. También nos sorprendió que muchas de las culturas isleñas fueran un poco más austeras de lo que habíamos pensado inicialmente. No usaron colores tan brillantes. Interiores en lugares, como Fiji y el Caribe, por ejemplo, eran muy limpios ".

En los Estados Unidos, los investigadores no encontraron una diferencia significativa en la presencia de elementos decorativos en vecindarios con ingresos variables, Tasas de desempleo, Logro educativo, valor de la propiedad residencial y diversidad racial. Sugieren que esto indica que los estadounidenses realizan esfuerzos similares para personalizar sus hogares.

Debido a que la tarea de revisar un millón de imágenes para observar múltiples elementos decorativos sería demasiado lenta para los investigadores, el equipo utilizó el aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia artificial, para detectar elementos decorativos, como el arte de la pared, plantas libros y colores de pintura, en las fotos. Los entrenadores humanos inicialmente seleccionaron elementos decorativos en imágenes para programar la computadora para reconocer las decoraciones, luego, la computadora podría seleccionar y clasificar estas características por sí misma.

"El término para esto es aprendizaje por transferencia, pero es un proceso de dos pasos, ", dijo Liu." El primer paso es clasificar las imágenes en categorías, como salas de estar, cocinas, dormitorios y también espacio al aire libre. Luego, utilizamos la detección de objetos. El programa dibujará recuadros alrededor de los objetos de las habitaciones, como el arte de la pared y los libros, y luego el programa cuenta cuántos de esos objetos tenemos en cada imagen ".

Los investigadores analizaron solo las salas de estar en las casas porque estas habitaciones probablemente representan los gustos de los propietarios y no solo la forma en que comercializan sus casas en el sitio web de alquiler.

"En esos sitios web hay muchas imágenes de dormitorios y, como alquilan dormitorios, pensamos que podría haber algún sesgo porque el propietario querría decorarlo de cierta manera para atraer a los invitados, "dijo Liu." Pero, pensamos que la sala de estar sería más objetiva porque el propietario vive allí y probablemente usa el espacio todo el tiempo ".

Los investigadores utilizaron una interfaz de programa de aplicación, o API, que les permitió acceder a grandes cantidades de datos disponibles públicamente. incluyendo imágenes, en Airbnb. Recopilaron alrededor de un millón de imágenes geolocalizadas de espacios interiores del sitio.

Andris dijo que el estudio también es único porque puede representar nuevas formas de que las técnicas de aprendizaje automático estudien los fenómenos culturales.

En el futuro, los investigadores podrían buscar otros centros de fotografías en línea, como Craigslist, para apuntar mejor a los gustos decorativos naturales. También pueden entrenar el programa de computadora para detectar estilos de obras de arte, u otros objetos significativos, como banderas, imágenes de líderes mundiales o emblemas históricos.