Ciudad de México, 27 de diciembre (SinEmbargo).– Las tribus urbanas, en los últimos años son sinónimo de identidad para gran cantidad de individuos. Sin embargo, cuando para las personas es relativamente sencillo identificar la diferencia entre varias de ellas, esto era algo que hasta hoy las máquinas eran incapaces de lograr.
Ahora académicos de la Universidad de California San Diego (UCSD), encabezados por Iljung S. Kwak, desarrollaron un algoritmo que es capaz de diferenciar a que tribu urbana pertenece cada persona analizando las fotografías que estas suben a las redes sociales.
Sin embargo, hasta ahora la efectividad no es tal que pueda considerarse un método eficaz para reconocer las diferencias entre cada subcultura. De modo que este algoritmo que utiliza fotografías grupales para determinar cuál tribu urbana define a cada persona, hasta el momento tiene un 48 por ciento de precisión en promedio, por lo que los desarrolladores están trabajando para depurar el algoritmo para que sea al menos tan certero como lo sería una persona, publicó la revista Wired.
De esta manera, hasta los menos entendidos en cuestión de tendencias podrán reconocer las diferencias entre bikers, surfers, punks, hipsters, góticos y otros más.
El algoritmo analiza las fotografías de una persona dividiendo sus características en seis secciones: rostro, cabeza, parte superior de la cabeza, cuello, torso y brazos. Después de esto examina las imágenes para identificar características propias de cada tribu como cortes y color de pelo, maquillaje, joyas y otro tipo de accesorios, así como tatuajes y otros complementos. De igual manera, también puede diferenciar entre los colores y texturas de cada sección.
Para definir cuáles eran las tribus urbanas más populares en la actualidad, los científicos californianos decidieron consultar Wikipedia, tras lo cual escogieron las ocho categorías más populares que la enciclopedia online listaba en el apartado de subculturas. Sin embargo, aunque muchas de ellas son internacionales, otras parecen más características al territorio de Estados Unidos. No obstante, esto no fue factor para que los investigadores se quedaran finalmente con bikers, country, góticos, heavys, hiphoperos, hipsters, ravers y surfistas, además de una categoría extra en la que cabe toda una vaga definición de lo que es "normal".
Finalmente, para el desarrollo sobre todo se tomaron imágenes. Mientras tanto, se hizo hincapié en que fueran fotos grupales en lugar de individuales, esto debido a que de esta forma se hace más fácil recopilar las señales sociales, tales como la ropa o el peinado.
“Este es un primer paso”, dijo Serge Belongie, profesor de ciencias de la computación de la UCSD, y coautor del estudio. “Estamos arañando la superficie para averiguar cuáles son las señales”, agregó.
"En los últimos años ha habido un enorme flujo de imágenes en las redes sociales. Solamente en Facebook se suben unas 300 millones de fotos al día. La abundancia de este material presenta una gran oportunidad para analizar la identidad social de los individuos capturados en estas imágenes", dice el estudio.
De acuerdo con sus creadores, si la tecnología mejora podría contar con muchas aplicaciones a nivel comercial y empresarial, según publicó TGDaily. Por ejemplo, podría servir para la generación de resultados y los anuncios de búsquedas más relevantes, permitiendo a las redes sociales ofrecer mejores recomendaciones y contenidos más personalizados. Por otro lado, en la actualidad parece haber un creciente interés en el análisis de imágenes de las cámaras ubicadas en lugares públicos con el fin de identificar grupos en lugar de individuos.
