Реклама

Новый год — новый флешмоб. Соцсети захватило новое увлечение — публикация своих фотографий десятилетней давности и образца 2019 года. Сначала на #10YearChallenge помешались на Западе, и вот сейчас он добрался и до России, затопив все ленты в Facebookсоциаль и Instagram.

Но что, если флешмоб #10YearChallenge — не обычное вирусное развлечение, а отличный способ для соцсетей добыть данные, которые можно использовать для обучения алгоритмов распознавания лиц?

#10YearChallenge

Такое вполне вероятно, считает Кейти О’Нил, основатель KO Insights, бизнес-консультант и автор нескольких книг, посвященных взаимодействию человека и технологий.

Представьте, что вы хотите улучшить алгоритм распознавания лиц и научить нейронные сети лучше предугадывать, как люди меняются с возрастом и будут выглядеть по мере взросления, пишет О’Нил в колонке, опубликованной в Wired.

Для этого понадобится широкий и тщательно отобранный набор данных с множеством изображений людей. Полезно будет также, если вы будете знать, что данные относятся к определенному периоду, например, между ними разница в 10 лет.

Конечно, на это можно возразить, что социальные сети и так имеют доступ к данным пользователей, включая их фотографии. Но сбор и обработка таких данных неизбежно приведет к проблеме отбора нужного из огромного количества шума. В профиле пользователя могут быть чужие фотографии — других людей, животных, предметов и так далее.

Кроме того, дата дата публикации фотографии в соцсети не обязательно совпадает с датой, когда была сделана фотография. Даже метаданные EXIF?? на фотографии не всегда могут быть надежны.

В случае же с флешмобами, в том числе #10YearChallenge люди не просто добавляют фотографии, но и часто добавляют полезные данные — когда и где это было снято.

В Facebook гипотезу О’Нил опровергли: «Это созданный пользователями мем, который сам по себе стал вирусным», утверждают в компании, добавляя, что ничего не получают от этого мема (кроме напоминания о сомнительных тенденциях в моде 2009 года).