evlampiev_mv_primenenie-indeksa-schastya-v-upravlenii-gorodskimi-proektami_27132

распозэмоциилюдейнаснимкахёт

. ПринципработыEmotion Recognition

довольнопрост:нужнозагрузитьфотографию,

машинныеалгоритмы

анализлинанейцруют,чиепослечегоопределяютпомимике

предположэмоци.Покаданнаятехнологиятельныеработаетвтестовом

режиме,поэтомурезультатыполучаютсяневсегдаточными.Алгоритм

аналиналичиецозируетвосьмираз

личныхэмоций:гнев,презрение,

отвращение,страх,радость,спокойст,гриудисть.Результатниевие

можетварьиротнулядединицыоваться.БлагодаряоткрытомуAPIсервис

предвостзможнагружатвляетнегоб массивыльшиефотографий

дляраспозна ванийэмоций.

Нас сервисайте,можнозагружатьподной

фотографиидляраспознавания,длянастакойвариантнеподходил,таккак

былобольшколичествоф тографий,ноблагодаряоткрытому

API

мы

смоглинаписать

дополнительнпрограммдляраспознаванииэ ую

моцийпо

фотографии.

Основныеметодыанализа,используемдлямиработые

полученнымиколичественнымиданными

– это частотныйикорреляционный

анасистематизации.Для оценокпредставленияихудобномформате

намииспользована

визуализацияспомощ

ьюсервиса cartodb. Cartodb — это

веб-платформадлясозданияпользовдинкарттельских,мических

отображающихвпривязкеместностинужныевамданные.

Такимобразом,

намипредложенследующий

алгоритмисследования

(Рисунок4

).

Дополнительновпроцессеисследованиянамитакжеиспользовались

вспомогательныесервисыдляконтент

-анализакомментариевих

визуализации.

Оценка

Оценка

Определение

Выгрузкаданных

эмоциональной

эмоциональной

популярных

Визуализация

изсети Instagram

окраски

окраски

геолокацийна

эмоциональных

фотографий

фотографиис

комментариевс

основе

оценокнаоснове

пользователейс

использованием

исзованием

частотного

сервиса cartodb

геометками

приложения

специальногоПО

анализалайков" "

Microsoft

Рис.

4 Алгоритмосновно

йисследпроцедурывательской

2.2 Описание основных результатов

Дляупорядоченданныхвыгрузкинамбылипредложея

ны

следующиепараметрыбазыданных:локацияфото,

id

пользователя,ссылка

нафотогр,количлайков,фиюхествоштэгикомментарийпод

фотографией.

Послетого,какмыпределилисьсовсемипараметрамибазы

данныхдляисследованиямыначаливыгрузкуданных

з Instagram. Всвязи

ограничсоциальнойе, тиниями

Instagram не позволяет выкачивать

абсолютновседанные

вограниченноеколичествовремени

.Призапросена

выгрузкуфотографийпрограммаберетопределенныйнаборданных,

которыйпропорцион

альносоответств

уетвсейвыборке,чтосталодлянас

некоторымограничисслточкиезрениядованниеммассиваполученныхя

данных.Так , намибыловыгружено

болеетысяч35фотографийгео

-

даннывПерс ми

января 2013по

январь 2016года.Послечисткибазына

«ботов»,наф

отографиибезкоммблюдейзнтариев,

итоговаябаза

составила 27226строк

записей.Послеэтоговскомментариибыли

отправанатонленыиз

альнотек,фотостзаигрвафииужены

программу Emotion Recognition дляоценкивизуальнэмоционального

контента.

Большинствопользователей

Instagram делаютвсе,чтобыполучить

максимальноеколичество

«like»

насвпост.Отмей

тка«

like»значит,что

другимпользователямпонравилфотография.Внашейбазеукаждойсь

фотографииестьколичество«

like»,такизвсе

йвыборкимаксимальное

количеоценоксост5902,минимальноевовляет0. (

Рисунок5

)

Likes

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

-1000

Рис.

5 Распределениефотографийбазыпоих“likability“

Всепосты,которыемы

загрувба, зуили

имеюткомментарийпод

фотографией. Подкоммпонимаыентапервыйем

пользовательский

комм,анентарий

ситуацию,когдакомментарийоставляеткто

-тоиз

подписчиков. Такимобр, записьждзомвбсодержитязеодновременно

текстовую,ивизуальнуюкомпоненты,которымс вторпоставложил«

»в

размещенноеимизображение.

Из27226комментариев4078начинаются

различныххэштегов,

котпорыельзовательиспользуетдляхарактеристики

фотографиизачастуюеепредвидениясоциальныхсетях

.Комментарииу

169фот огорнафчинаютсй

ястого,чтоп льзователикого

-тоотмечаютна

записи(

@username),обращаявниманиенасвпосткогой

-лисвоихбоз

Несмотрянато,чтосервис

Instagram непозволяопределятьвр мя

размещенфотографии,сампользовазачастуюядобаляютсвоимели

постамхарактеристикитемпоральности,так:

• 126записейначинаютсясословавечер«

,приэтомзображение

соответствуеткакому

-либовечернемузанятию;

• 115записейначи

наютссловя

а «утро »;

• 340постовизвсейвыборки

начинаютсясословасегодня«»

либо

«сегодняшний»,характеризуятемсамымвформате

дневниковой

записисвойдень.

Такжелюдилюбятвыкладывафотографиисработыь

– намвстретилось

119постов,которыеначинаютсясословаработа«»Пользователям.

пермского Instagram нравприкомутсязнаваться

-товлюбвифотография

–

237комментариевпод

фотогр,которыенафчсоисловнаютсяямилюблю« »

илюбовь«»И.

,наконец,

98комментариевначинаютсясословаПермь«».

Самыечавстречающиесяословакомментариях

можнопосмотретьв

облакетэгов

(Рисунок 6).

Рис. 6 Частовстречающиесясловакомментариях

Испрогрользуяпоантональммылизу

ноститекста,мысмогли

оценитькаждыйкомментарийпош

калеот

– 1 – «негативный»до+1

–

«позит»,прэтозначительнаявныйдоляпостполучилаоценкув),

посколькупроценилгракоммкакненй,тнеарийральный

содержащийникаярковыраженнойэмоци

и.Ч

тобыпонять

особенности

данныхкомментариев,намибылисозддвоблаканаиболеенычасто

употребляемыхсловпозитивных(

Рисунок 7)

инегативных

(Рисунок 8)

комментариях.Следуотмеин фактитьересный,чтонарядусословами

группучавстречающихо

сяпопалиэмоджи« »

- значки,выражающиету

илиинуюэмоциюпользователя

.Приэтомвизунрисункахлизация

позувидеть,оляетчтодляпозитивныхкомментариевхарактерны

позитиэможди«»,втовныеремякакдлнегативных

– печальныеили

сердитые.Заметим,

чтоназвангородаприкаксутствуетсредипозитивных,

такисрединегативныхкомментариевдовольночасто,чтоп звосделяетать

выводтом,чтожителизачасвыражаюттоилиуюиноеотношениек

гориородскойдусредеимпоснноазмещенияедствомпоста

в Instagram.

Рис. 7 Частоупотребляемые

слова впозитивных комментариях

Вобзорелитературы,говомотивахазмещенияфотографий,мы

упоминали,чтоведущмотивй

– эторазделениесподписчикамикакой

-либо

позитивэмоции.Вдаслучаенн,ойомашавыборкаиллюс

трирует,что,в

первуюочередь,можноговортакихмокакмотивыьивахдля«себя»,

связанныеупорядочениехранениемвоспом;мотразмещениянанийвы

фотогдля« р»,исходяугихафийизоценоккомментариев,встречаются

реже.Вмсте,долястемтакихфо

тогрвмавсессивефийжевысока,что

позвговоритьналичииляетданныхмотивов.Болеетого,мыможем

говоритьтом,чтожители,осознаннопроставляягео

-метки,увязывают

своюэм пределеннымциюгородспространством,кфизическимак

(например,указ

ываятоилиинтопонименаименование),такческое

функицональнымв(этомслучае,гео

-меткачащевсегоимеетвиддом«»или

«офис»).

Пример

фотографии,

комментариикотбылцененройкак

нейтраль,можноувидетьрисункеаый

10 Фотогрслевснабжефия

на

комментариемПермь«»,фотогрсправаснкомментарифиябжена

ем

«Работработаю»,ботаюоб

акомментарияоцененысистемойкак

нейтральные.

Примерыфотограф,снабженныхтемилинымэмоциональной

-

окрашеннымком, ожноентувидетьрием

рисунке11

.С лева

распфолт,комментарийженаграфияккоторой: «

Иногдадляхорошего

настроениянужнотакмало...На,пряноимер

-цитрусовыйраф

. Сегодня

поднимаетнастроениебариставам

;)», - былоцененсистемойкак

0,8545

(Рисун),авотфотографияскнегативнымк

омментарием

соценкой -

0,8031: «Яустала.Яхочудомой.тетяврач# инт# д#ерматовенерология

», -

приведенарис

унке11справа.

Мывид,чтоимзуальныйрядсовпадает

эмоциейкомментарий,который

отражаетэмоциюавтф тографии

добавляетейсмысл

овойокраски.

Рис. 11 Примерфотографсположий

тельнойиотрицательнойенкой

комментария

Анализэмоцийбылпроведендлятех

фотографий,накоторых

присутствуютлюди,выражающиеэмоции

–

ихдолявобщейвыборке

составила – 35%или

9675постов.

Дляостальнойчасти

фотографийсистема

неопределэмоциила

,посколькуонараспознает

эмоциюполицамлюдей

.

Использунамисистанализавизуемасоставляющийльнойпозволяет

определивосемьразличоттеэмоцийьн, ыйков

распределение фотографий

поэмоциям приведенот

аблице 3.

Киванализектональности

,большаячастьфотографий

– это

фотографииснейтрал

эмоциональнойокраской

.Средиярко

выраженныхэмоцийпреобладаетсчастья

– изданных

видно,что

пользователивосновномделятсякакими

-торадостнымисобытиямиизсвоей

жипочтизне

выкладывают

то,чтоимдоставляетнегативные

переживания

Таблица3

Количество постов,накотовыртаилиыхинаяженаэм

оция

Гнев

38человек

Презрение

30человек

Отвращение

1человек

Страх

3человека

Счастье

4846человек

Спокойствие

4545человек

Грусть

40человек

Удивление

134человека

.

Массив отражаетвдостастепеэмоцочжителейнго,чтобырода

использоватьегодляценкиуровнясчастья.

Мыпровеликорреляционный

анализдлятого,чтобыпонять,как

связны оценки эмоций иоценки

комментариев.Дляэтогомывзяли

два массиваоценкикоммента

риев:один

включаетнейтральныеоценки,второй

– нет.Аизаналиэмоциймывзаяли

всештук8.Таблица(

4)

Показателиорреляции

Таблица 4

гнев

презрение

отвращение

страх

радость

спокойствие

грусть

удивле

ние

Корреляция

с

0,00

-

комментари

-0,001

-0,018

-0,004

0,038

-0,03

-0,012

0

0,017

ем (включая

0)

Корреляция

-

с

-

-0,016

-0,025

-0,0188

0,00

0,089

-0,077

-0,020

комментари

0,031

5

ем (без0)

Порезультатамможноувидеть,что

обоих случаях корреляцияне

оченьвысока

. Вмстнаиболее, стемвыскоэффициенткийкоррел

яциибыл