Кандидат наук из MIT создал алгоритм предсказания популярности фото в Instagram Статьи редакции

Кандидат наук Массачусетского технологического института (MIT) Адития Кхосла создал алгоритм, предсказывающий популярность фото в Instagram по десяткам различных параметров. Об этом сообщает The Verge.

Самое популярное фото в Instagram за 2013 год, более 1,5 миллиона лайков

Технология Кхослы позволяет определить, сколько просмотров получит фото, ещё до того, как оно будет загружено. В ней оцениваются такие факторы как количество подписчиков, тегов, длина подписи. Кроме того, значение имеют текстура, цвет, цветовые переходы и объекты, попавшие в кадр.

В качестве примера приводятся такие факторы положительного влияния на популярность как миниюбки, яркие цвета и акцент на людях. На специальной страничке, созданной Кхослой, есть тестовый сервис, в который можно загрузить собственное фото и вычислить, насколько популярным оно будет в Instagram по 10-балльной шкале. 

Система оценивает не общее количество просмотров, а среднее в день. При этом финальный рейтинг нужно подставлять в качестве степени двойки. Например, 5 — это два в пятой: 32 просмотра в сутки. Само собой, необходимо учитывать и количество подписчиков, которое будет увеличивать эту цифру в несколько раз. Демонстрация на сайте даёт понять лишь то, насколько эффективным окажется снимок в существующих рамках.

Адития Кхосла работает в престижной лаборатории Компьютерных наук и искусственного интеллекта в MIT. Это его не первое подобное исследование. В конце 2013 года он объявил о создании алгоритма, который автоматически исправляет фотографии знаменитостей таким образом, чтобы они становились более популярными. Для того, чтобы проследить закономерности, было обработано около 2,3 миллионов снимков на Flickr.

В ближайшем будущем Кхосла надеется совместить две своих работы и создать систему, которая сможет автоматически изменять фото так, чтобы оно становилось более популярным среди пользователей Instagram.

6 марта студенты MIT запустили ещё одно подобное исследование. Они поставили перед собой задачу измерить силу эмоций от популярных GIF-анимаций.