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Viviamo ormai nell’era dei selfie. Dal più tradizionale Flickr (Yahoo!) al più recente Instagram (Facebook), c’è la corsa alla pubblicazione di foto e autoscatti, per denunciare o anche solo raccontare qualcosa di sè. Ma è possibile prevedere la popolarità delle immagini che postiamo sui social?
Un ricercatore del MIT di Boston, Aditya Khosla, ha messo a punto uno strumento che consente di prevedere la popolarità di una immagine, fissandone il valore su una scala da 1 a 10, sulla base di una ricerca effettuata su 2,3 milioni di foto pubblicate su Flickr.
Lo segnala Dailydot.com spiegando che Khosla e i due suoi compagni di ricerca, Atish Das Sarma (degli eBay Research Labs) e Raffay Hamid (DigitalGlobe), stanno lavorando a un algoritmo che tiene conto di vari parametri, fra cui il contenuto e il contesto sociale delle immagini.
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Il programma è ancora in fase sperimentale e consente a chiunque di fare una prova (anche se i tempi di elaborazione sono piuttosto lenti).
L’analisi alla base di questo algoritmo tiene conto dei colori utilizzati, della composizione e del gradiente dell’immagine oltre che degli oggetti ritratti. Quindi, secondo i ricercatori, minigonne, bikini, reggiseni e pistole, ad esempio, sono nell’elenco degli oggetti che producono un “forte impatto positivo”, confermando d’altronde quello che già sappiamo: sesso e morte sono affascinanti. Basket, panda giganti e ghepardi hanno un “impatto positivo medio”. Mentre meno fascino riscuotono (ma anche questo era facilmente prevedibile) sturalavandini, cart del golf, spatole o stufe.
Dailydot pubblica una rassegna di immagini (qui sopra) che mostra alcune foto mappate dai tre ricercatori in delle serie che vanno da meno popolare, a sinistra, a più popolare a destra.
Gli autori dello studio hanno esaminato anche quale impatto ha sulla popolarità il contesto sociale, analizzando i follower, quante volte le foto sono state viste e per quanto tempo gli utenti sono stati sul social network.
Kate Knibbs, l’autrice dell’articolo su Dailydot, ha fatto una prova calcolando la previsione di popolarità di una foto del suo cane e di un suo selfie e confrontandole con quella di una immagine di uno dei più famosi rapper del momento, Chuggo. Il risultato è che il punteggio di quest’ultimo è risultato solo di poco superiore a quello delle prime due immagini. Segno che qualcosa non va ancora nel programma di Khosla& co.
Knibbs spiega che lo strumento è ancora in fase di demo e suggerisce ai ricercatori di prendere in considerazione fra i parametri non solo il contesto dell’immagine ma anche quello del social su cui è pubblicata. Così – dice – diventerebbe sicuramente più preciso, “perché – osserva ironicamente – non c’è modo che Chuggo possa battere il mio cane nella vita reale. Non è possibile”.
Khosla progetta di realizzare in futuro un programma che consenta di ottimizzare le foto in modo da renderle ”imbottite” di popolarità, “e questo – conclude Knibbs – significa che potrebbe essere il nostro prossimo miliardario di Internet se riuscirà a venderlo bene“.
