211service.com
Algoritme voor machinaal leren voorspelt welke nieuwe gezichten het zullen maken als modemodellen
Het is nooit gemakkelijk geweest om modemodellen te kiezen om een merk te vertegenwoordigen. Bij het doorzoeken van een database met modellen, wordt een castingdirecteur geconfronteerd met een keuze uit duizenden voor elke tijdschriftomslag, sociale gebeurtenis of catwalk-optreden. Welke te kiezen is de afgelopen jaren complexer geworden omdat sociale media nu een belangrijke rol spelen in de carrière van elk model.
En toch worden sommige gezichten al snel populairder dan andere. Dat houdt in dat casting directors over het algemeen dezelfde keuze lijken te maken als ze worden geconfronteerd met dezelfde informatie - meestal zaken als lichaamsgrootte en -vorm, modellenbureau, eerdere ervaring en een afbeelding van het model.
Dat roept de interessante vraag op: zou een goed getrainde machine, gegeven dezelfde informatie, dezelfde keuze kunnen maken en zelfs kunnen voorspellen welke modellen waarschijnlijker op de start- en landingsbanen van volgend seizoen zullen verschijnen?
Vandaag krijgen we een antwoord dankzij het werk van Jaehyuk Park en vrienden van de Indiana University in Bloomington. Deze jongens hebben een machine learning-algoritme gebruikt om de factoren te herkennen die correleren met toekomstig modelleringssucces, gemeten aan de hand van het aantal optredens op de landingsbaan. En ze zeggen dat hun aanpak nog nauwkeuriger wordt als ook rekening wordt gehouden met de populariteit van sociale media.
Het team begon met het downloaden van de gegevens van 431 vrouwelijke modellen die als nieuwe gezichten werden vermeld op de Fashion Model Directory, een belangrijke website met vermeldingen in de branche. Deze site geeft verschillende details over elk model, zoals naam, leeftijd, gewicht, lengte, heup, taille, kledingmaat, enzovoort. Het is niet verwonderlijk dat deze gegevens aantonen dat deze modellen gemiddeld aanzienlijk langer, dunner en lichter zijn dan de rest van de bevolking.
De Fashion Model Directory vermeldt ook het bureau van elk model - dat door het team wordt geclassificeerd als een topbureau of niet - en haar ervaring tot nu toe, zoals tijdschriftomslagen en het aantal optredens op de catwalk.
Omdat het nieuwe gezichten waren, hadden deze modellen allemaal een vergelijkbaar, beperkt ervaringsniveau met gemiddeld slechts 3,25 op de catwalk tijdens de modeweken van september 2014 in New York, Londen, Parijs en Milaan. Dat cijfer is bedrieglijk aangezien de meerderheid van hen in die weken geen enkele runway heeft uitgevoerd en slechts 24 procent één of meer.
Het team verzamelde ook gegevens over de aanwezigheid van elk model op Instagram, waarschijnlijk het meest invloedrijke sociale netwerk in de modewereld. Ze ontdekten dat bijna 60 procent van de modellen Instagram-accounts had met die van topbureaus die meer kans hadden op Instagram te worden vertegenwoordigd.
Park en co gingen verder met het verzamelen van alle sociale berichten voor elk account in de drie maanden voorafgaand aan de modeweken van september 2105, inclusief metadata zoals het aantal vind-ik-leuks en reacties. Ze berekenden zelfs het sentiment van de opmerkingen om te bepalen in hoeverre ze positief of negatief waren.
Nadat ze al deze gegevens hadden verzameld, gebruikten ze verschillende algoritmen voor machine learning om correlaties te zoeken tussen degenen met een of meer baanoptredens en degenen die er geen hadden.
De resultaten zorgen voor interessante lectuur. Verschillende factoren correleren positief met de populariteit van de landingsbaan - lange modellen zijn bijvoorbeeld populairder en elke extra centimeter hoogte verdubbelt meer dan hun kansen om op een landingsbaan te lopen. In de boeken staan van een topbureau is een nog belangrijkere factor die de kans om op een catwalk te verschijnen met een factor tien vergroot.
Het is nogal voorspelbaar dat factoren zoals grotere kleding, heupen en schoenmaat allemaal negatief correleren met succes, terwijl tailleomvang op geen enkele manier gecorreleerd is.
Social media blijkt ook belangrijk te zijn, maar niet altijd op voor de hand liggende manieren. Meer reacties op een Instagram-account correleert met een grotere kans om op een landingsbaan te lopen. Maar vreemd genoeg verkleint het hebben van meer likes de kansen met ongeveer 10 procent.
Nu is hier het belangrijke deel. Na deze correlaties te hebben ontdekt, gebruiken Park en co ze om te proberen het succes van een toekomstige reeks modeweken te voorspellen, met name die in februari en maart 2015.
Voorafgaand aan deze shows speurden ze opnieuw de Fashion Model Directory af op zoek naar nieuwe gezichten en downloadden de gegevens van 15 modellen samen met hun Instagram-gegevens. (Waarom er deze keer zoveel minder nieuwe gezichten waren, is niet duidelijk.)
Ten slotte gebruikten ze hun machine learning-algoritmen om te voorspellen welke van deze modellen een of meer baanverschijningen zouden doen en welke niet.
Het beste algoritme identificeerde correct zes van de acht modellen die populair zouden worden op de catwalk. (Het algoritme voorspelde inderdaad correct dat alle modellen in de bovenstaande afbeeldingen succesvoller zouden worden, om de vraag in de ondertitel te beantwoorden.) Ons raamwerk voorspelt met succes de meeste nieuwe populaire modellen die in 2015 verschenen, zeggen Park en co.
Het team analyseerde ook welke factoren het belangrijkst waren in deze voorspellingen en ontdekte dat sociale media een sleutelrol spelen. We vinden dat een sterke aanwezigheid op sociale media misschien belangrijker is dan een contract met een topbureau of de esthetische normen waarnaar de industrie streeft, zeggen ze.
Het onderzoek heeft echter een aantal zwakke punten. Het meest serieuze is dat het team deze voorspellende kracht voor slechts 15 modellen aantoont, iets dat ze in de toekomst hopen aan te pakken met een grotere dataset.
Er is ook een vraag over de mate van succes van het team - een uiterlijk op de landingsbaan. Elk model zal je vertellen dat catwalk-optredens niet gelijk zijn aan die van de grootste modehuizen, zoals Chanel en Hermes, omdat ze veel belangrijker en waardevoller zijn. Nogmaals, dit is iets waar het team in de toekomst aan hoopt te werken.
Een andere beperking is dat de resultaten online van toepassing zijn op vrouwelijke modellen vanwege het gebrek aan beschikbare gegevens over mannelijke modellen.
Desalniettemin bieden Park en co een interessant inzicht in een industrie die grotendeels ondoorzichtig is. Het draagt ook bij aan een breder onderzoeksgebied in de vorm van het opkomende gebied van de wetenschap van succes, dat de krachten en mechanismen bestudeert die aan het werk zijn wanneer individuen succesvol worden of falen.
De modewereld is notoir meedogenloos. We merken op hoe modellering een sterke 'winner takes all'-component vertoont, zeggen Park en co. In een industrie die lijkt te worden beheerst door zo'n survival of the fittest-mechanisme, wordt het verschil tussen het wel of niet uitvoeren van een show op een vooraanstaande locatie cruciaal.
In dit soort scenario's worden zelfs de kleinste voordelen enorm versterkt. En dat heeft belangrijke implicaties voor elk ontluikend supermodel: een sterk Instagram-account kan het verschil zijn tussen succes en mislukking in de toekomst.
Referentie: arxiv.org/abs/1508.04185 : Stijl in het tijdperk van Instagram