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El “Big Data” demuestra que las mujeres sonríen más que los hombres en las fotos


Un grupo de investigadores de la Universidad de Berkeley (California, EEUU) realizó un estudio sobre imágenes de los anuarios, los cuales relevaron la evolución de la sonrisa, el peinado y la vestimenta a través de los años.

Escrito por Gabriela Torres

El Data Mining ha cambiado la manera de considerar la información. Los algoritmos del machine learning son capaces de procesar de forma rutinaria conjuntos de datos de nuestras búsquedas en Google, interacciones en Facebook, compras por internet, entre otras cosas.

Pero hay un conjunto de datos históricos que habían sido ignorados, en parte, por la comunidad de expertos en big data: las fotografías.

Las fotos de los anuarios de los institutos estadounidenses que datan desde 1905 fueron las que alimentaron la base de datos. Éstas fueron digitalizadas por las bibliotecas locales de todo el país y muestran tomas frontales de los individuos en una pose estándar (el mismo tipo de pose que se usaba en los retratos pintados).

El equipo de investigación, liderado por Shiry Ginosar, descargó más de 150.000 de estos retratos; eliminaron las que no eran toma completamente frontal, quedándoles unas 37.000 imágenes de más de 800 anuarios.

Los retratos fueron clasificados por década y superpusieron las imágenes para generar un “promedio de cara” para cada época. Se revelaron otras facciones medias para cada época como fueron los peinados, la ropa, y hasta las expresiones.

Los Resultados:

Evolución de las sonrisas: Durante la primera época de la fotografía, la mayoría de la gente adoptaba la misma pose que habría utilizado para un retrato pintado, una expresión neutra que resultaría fácil de aguantar durante largo rato.

La etiqueta y los estándares de belleza dictaban que la boca se mantuviera más cerrada, lo que generaba la recomendación de decir palabras similares a “luz” mientras se tomaba la fotografía”, explica el equipo de Ginosar.

Pero eso cambió durante el siglo XX, mientras la fotografía se volvía más popular. En particular, la empresa de fotografía Kodak empleaba la publicidad para popularizar la idea se sonreír en las fotos para que las imágenes contengan recuerdos felices.

Sea cual sea la razón, la sonrisa se ha vuelto mucho más popular. Y los datos respaldan esta afirmación. El equipo desarrolló un algoritmo para determinar el grado de curvatura de los labios en las fotografías que mostró una clara tendencia de aumento de la intensidad de la sonrisa con el transcurro del tiempo.

Las mujeres sonríen más que los hombres: Esto no es un descubrimiento nuevo, de hecho se ha discutido durante décadas. Pero en el pasado, los datos solo podían recopilarse mediante un meticuloso análisis manual de miles de fotografías.

Aquí el Big Data demuestra su potencia. “Al utilizar una gran colección de datos históricos y un sencillo detector de sonrisa, llegamos a la misma conclusión con una cantidad de anotaciones mínima y prácticamente sin esfuerzos manuales”.

Los peinados: El equipo remarca la evolución en este punto.
– Los peinados con ondas de la década de 1930.
– Los peinados rizados de las décadas de 1940 y 1950.
– El mop-top (pelo tipoBeattle), el corte de alas y el corte burbuja de la década de 1960.
– El cabello largo, los afros y tupés de la década de 1970.
– Las permanentes y flequillos de la décadas de 1980 y 1990
– El cabello largo y liso que se estilaba en la década de 2000.

– Lo que no cambió: la vestimenta por defecto de los hombres durante todo el siglo XX ha sido el traje.

Se deben mencionar también las limitaciones del estudio como son por ejemplo, que menos del 10% de los jóvenes de 18 años se graduaban del instituto a principios de siglo (esta cifra superó el 50% a finales de la década de 1960). Además, la población de afroamericanos no fue representada en los institutos hasta mediados del siglo XX, lo cual sesga el conjunto de datos.

Este trabajo nos permite tener una mirada de la manera en la que se podrían aprovechar los conjuntos de datos en el futuro, siendo el presente estudio sólo el principio.

Fuente: MIT Technology Review

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