Max Home IndustryИсследователи опубликовали анализ пяти миллионов изображений из социальных сетей, посвященных тому, как люди относятся к брендам.
Исследователи из Университета Карнеги-Меллона проанализировали пять миллионов изображений, взятых с сайтов обмена фотографиями, таких как Pinterest и Flickr, чтобы выяснить, можно ли использовать изображения, размещенные людьми в социальных сетях, для выяснения того, что люди думают о конкретном бренде.
Традиционный маркетинг использует анкеты для сбора этой информации, но исследователи хотели выяснить, могут ли интеллектуальный анализ и анализ данных дать более точную информацию.
Эрик Син, доцент кафедры машинного обучения, информатики и языковых технологий, и Гунхи Ким, тогда доктор философии. студент, изучающий информатику, посмотрел на изображения, связанные с брендами в четырех категориях — спорт, роскошь, пиво и фаст-фуд. Процесс анализа был автоматизирован и искал теги для 48 торговых марок на общих фотографиях.
Исследователи разработали метод анализа общего вида фотографий и определили кластеры изображений на основе основных визуальных концепций, связанных с каждым брендом. Они также разработали алгоритм, который затем выделит часть изображения, связанную с брендом, например, идентифицирующую вывеску Burger King на шоссе или одежду или обувь Adidas, которые кто-то носит на фотографии.
Хотя некоторые результаты были очевидны — скопления фотографий часов для Rolex и клетчатой ткани для Burberry, другая информация была менее очевидной. Например, кластеры для Rolex включали изображения соревнований по верховой езде и автогонкам, спонсируемые часовщиком. Кластеры свадебных образов были тесно связаны с французским домом моды Louis Vuitton.
«Теперь вопрос в том, сможем ли мы использовать миллиарды онлайн-фотографий, загруженных людьми», — сказал Ким, который считает эту работу первой попыткой провести анализ ассоциаций на основе фотографий. Он добавил: «Мы не можем полностью заменить анализ на основе текста, но мы уже показали, что этот метод может предоставить информацию, которая дополняет существующие ассоциации с брендами».
Ким говорит, что пока работа находится на начальной стадии, она предлагает некоторые новые направления и некоторые дополнительные приложения компьютерного зрения в электронной торговле.
Например, можно сгенерировать ключевые слова из изображений, опубликованных людьми, и использовать эти ключевые слова для направления релевантной рекламы этому человеку почти так же, как спонсируемый поиск теперь делает с текстовыми запросами.
Ким представил исследование в прошлом месяце на семинаре IEEE по крупномасштабной визуальной коммерции в Сиднее, Австралия, где он получил награду за лучшую работу. Он также выступит с докладом на WSDM 2014, международной конференции по поиску и интеллектуальному анализу данных в Интернете, которая состоится в Нью-Йорке 24-28 февраля.