Forscher entwickelt Test, der Beliebtheit von Fotos prognostiziert

26. Mai 2014, 18:31
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2,3 Millionen Flickr-Bilder wurden analysiert, um Algorithmus zu berechnen

Was macht den perfekten Selfie aus? Warum bekommen manche Bilder dutzende Facebook-Likes, während andere untergehen? Fragen wie diese wollte Aditya Khosla, Forscher am renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT), mittels einer groß angelegten Untersuchung beantworten.

Nackt mit warmen Farben

Insgesamt hat Khosla 2,3 Millionen Flickr-Bilder auf unterschiedliche Eigenschaften untersucht. Zwar gab es schon früher derartige Erhebungen, diesmal standen aber erstmals auch die Bildinhalte im Fokus. Ergebnis: Wenig überraschend kommt nackte Haut gut an, auch Bilder mit Rot-, Gelb- und Orangetönen sind populär. Fotos, die Parfüm oder Schusswaffen zeigen, stießen ebenfalls auf große Zustimmung, so Meedia.

Präzise Voraussagen

Statische Bilder, etwa Landschaften oder Gegenstände, sind nicht besonders populär, außer die Bildüberschrift weckt das Interesse. Zwar sind das alles keine bahnbrechenden Neuigkeiten, interessant ist aber, dass Khosla mit einem aus den Erkenntnissen berechneten Algorithmus in der Lage ist, die künftige Beliebtheit von Bildern mit einer Genauigkeit von 81 Prozent vorauszusagen.

Selbst testen

Der Forscher hat den Algorithmus nun öffentlich zur Verfügung gestellt: Jeder kann auf seiner Website Bilder hochladen, um deren Popularität prognostizieren zu lassen.  Der "Popularity Score" berechnet dann, wie oft das Bild auf Flickr oder Instagram angesehen werden wird.

Das Verfahren sei besonders dazu gedacht, verschiedene Bilder mit ähnlichem Inhalt – etwa Urlaubsfotos – zu vergleichen, um das beste Motiv auswählen zu können. (fsc, derStandard.at, 26.5.2014)

Links:

Selbst Bilder testen

Untersuchung: What makes an Image Popular (Khosla, Sarma, Hamid 2014)

Meedia

  • Khoslas Algorithmus testet die künftige Beliebtheit von Bildern
    foto: screenshot/khosla

    Khoslas Algorithmus testet die künftige Beliebtheit von Bildern

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