Las personas de todo el mundo pintan sus paredes de diferentes colores, compran plantas para arreglar sus interiores y participan en una variedad de otras técnicas de embellecimiento para personalizar sus hogares, lo que inspiró a un equipo de investigadores a estudiar alrededor de 50,000 salas de estar en todo el mundo.
En un estudio que utilizó inteligencia artificial para analizar elementos de diseño, como obras de arte y colores de paredes, en imágenes de salas de estar publicadas en Airbnb, un sitio web popular de alquiler de viviendas, los investigadores descubrieron que las personas tendían a seguir las tendencias culturales cuando decoraban susinteriores. En los Estados Unidos, donde los investigadores tenían datos económicos del Censo de los Estados Unidos, también descubrieron que las personas a través de las líneas socioeconómicas realizan esfuerzos similares en la decoración de interiores.
"Estábamos interesados en ver cómo se decoraban otras culturas", dijo Clio Andris, profesor asistente de geografía, Penn State y asociado del Instituto de Ciencia Cibernética. "Vemos mapas del mundo y nos preguntamos: '¿Cómo es vivir allí?'pero realmente no sabemos cómo es estar en las salas de estar y en las casas de las personas. Fue como si la gente de todo el mundo nos invitara a sus hogares ".
El equipo examinó la decoración de la sala de estar en 107 ciudades de seis continentes y en vecindarios de seis ciudades de EE. UU.
Ciertas regiones parecían tener un gusto similar en diseño de interiores, dijo Xi Liu, estudiante de doctorado en geografía, Penn State y autor principal del estudio. En algunos casos, la forma en que esas culturas decoraron sus salas de estar coincidió con las expectativas de los investigadores, éladicional.
"Hubo muchos colores vibrantes en India y Marruecos, por ejemplo", dijo Liu. "Y, por supuesto, eso no fue una gran sorpresa: teníamos la idea de que este podría ser el caso antes de comenzarel estudio, pero no estábamos seguros de si eso sería cierto o no "
Según los investigadores, en Europa, América del Norte y América del Sur, las personas tendían a mostrar más libros. Las salas de estar en Europa, especialmente Italia, presentaban una gran cantidad de arte de pared, que cumplía con sus expectativas.
Sin embargo, los investigadores, que publicaron sus hallazgos en la edición actual de Ciencia de datos EPJ , se sorprendieron cuando algunas culturas resistieron la forma en que sus espacios de vida son retratados comúnmente en programas de televisión de viajes y en folletos de viajes.
"Pensamos que era interesante que encontráramos muchas plantas de interior en áreas frías, especialmente en Escandinavia", dijo Andris. "Originalmente pensamos que habría más plantas de interior en áreas cálidas porque serían cosas económicas para tenerallí, pero ese no fue el caso. También nos sorprendió que muchas de las culturas de la isla fueran un poco más austeras de lo que habíamos pensado inicialmente. No usaban colores tan brillantes. Interiores en lugares, como Fiji y elEl Caribe, por ejemplo, tenía un aspecto muy limpio ".
En los Estados Unidos, los investigadores no encontraron una diferencia significativa en la presencia de elementos decorativos en vecindarios con diferentes ingresos, tasas de desempleo, nivel educativo, valor de la propiedad residencial y diversidad racial. Sugieren que esto indica que los estadounidenses realizan esfuerzos similares enpersonalizar sus hogares.
Debido a que la tarea de pasar por un millón de imágenes para observar múltiples elementos decorativos requeriría demasiado tiempo para los investigadores, el equipo utilizó el aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia artificial, para detectar elementos decorativos, como arte de paredes, plantas,libros y colores de pintura, en las imágenes. Los entrenadores humanos inicialmente seleccionaron elementos decorativos en las imágenes para programar la computadora para que reconozca las decoraciones, luego la computadora podría seleccionar y clasificar estas características por su cuenta.
"El término para esto es aprendizaje de transferencia, pero es un proceso de dos pasos", dijo Liu. "El primer paso es clasificar las imágenes en categorías, como salas de estar, cocinas, dormitorios y también espacios al aire libre. Luego, utilizamos la detección de objetos. El programa dibujará cuadros alrededor de objetos en las habitaciones, como arte de pared y libros, y luego el programa cuenta cuántos de esos objetos tenemos en cada imagen ".
Los investigadores analizaron solo las salas de estar en los hogares porque estas habitaciones probablemente representan los gustos de los propietarios y no solo cómo comercializan sus hogares en el sitio web de alquiler.
"En esos sitios web tiene muchas fotos de habitaciones, y debido a que están alquilando habitaciones, pensamos que podría haber algún sesgo porque el propietario querría decorarlo de cierta manera para atraer a los invitados", dijoLiu: "Pero pensamos que la sala de estar sería más objetiva porque el propietario vive allí y probablemente usa el espacio todo el tiempo".
Los investigadores utilizaron una interfaz de programa de aplicación, o API, que les permitió acceder a grandes cantidades de datos disponibles públicamente, incluidas imágenes, en Airbnb. Recopilaron alrededor de un millón de imágenes geolocalizadas de espacios interiores del sitio.
Andris dijo que el estudio también es único porque puede representar nuevas formas para que las técnicas de aprendizaje automático estudien fenómenos culturales.
En el futuro, los investigadores podrían mirar otros centros de fotos en línea, como Craigslist, para enfocarse mejor en los gustos decorativos naturales. También pueden entrenar al programa de computadora para detectar estilos de obras de arte u otros objetos significativos, como banderas, imágenesde líderes mundiales o emblemas históricos.
Liu y Andris también trabajaron con Zixuan Huang, asistente graduado en geografía, Universidad de Utah, y Sohrab Rahimi, estudiante de doctorado en arquitectura, Penn State.
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Materiales proporcionado por Estado Penn . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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