懷才不遇的你，需要一個計算機算法當伯樂

與人的經濟地位一樣，社交媒體中受歡迎的內容由于得到廣泛傳播，只會越來越受歡迎。比如，一個圖像的流行并不一定象征著其質量過硬，某些大受歡迎的內容有著不佳的質量。但想找到高質量卻不受歡迎的內容就有點困難了。

這是因為流行性遵循一個冪次定律：大部分注意力都集中在一小部分的內容上，而只有一小部分注意力放到了其余絕大多數的內容上。圖片共享網站Flickr有約2億張照片，其中1.66億張只有五個及以下的人喜歡。

在不受歡迎的長尾效應中一定藏有許多攝影佳作。但如何找到它們呢?

意大利都靈大學的研究人員就找到了方法，他們訓練機器視覺算法識別美，然后讓它搜尋Flickr中的長尾圖片，找到沒人注意的佳作。

• 他們首先從Flickr數據庫入手，收集大眾關于其中10000張圖片審美標準的意見，包括受歡迎和不受歡迎的圖像，主題分為人、自然、動物以及城市四類。圖片質量由高到低分五個等級，每個圖像至少由5人評定。這個過程會生成每種類別圖像的基本標準。

• 接下來，團隊使用數據集開發了CrowdBeauty機器視覺系統，識別每一類圖像。為做到這一點，算法運用一些準則來分析每一張圖片，如其參照物、亮度、色彩、圖片本身的布局特點。

• 算法會學習這些標準如何影響最終的審美評價，之后它會經過從未出現過的照片的測試。結果十分準確，特別是在動物和城市照片上。

• 最后，CrowdBeauty對Flickr上的900多萬圖像進行了分析，以挑選出還沒有流行起來的漂亮圖片。

結果令人印象深刻，CrowdBeauty找出了很多美麗的照片，在受歡迎程度上，這些照片與已經很受喜歡的圖片不相上下，好評度僅低了1.5%。

左邊是不受歡迎的圖片，中間是受歡迎圖片，右邊是CrowdBeauty選出的圖片

這立即引發了各種應用程序產生的可能性，其中一個想法是利用CrowdBeauty找到還沒有流行起來的美麗的圖片。換句話說，CrowdBeauty有可能通過突出被忽略但有才華的人，使圖片分享平臺民主化。

如果你自認為很有才華卻沒得到賞識，可以等著CrowdBeauty來發現你。

via techreview

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