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Archive for the ‘Twitter’ Category

Una de las cosas que he podido comprobar varias veces es que las imágenes o fotos, expuestas en Internet o medios de comunicación, tienen diferentes significados en las diversas personas que los observan; sin embargo hay algunas cosas básicas que parecen cumplirse en la mayoría de las personas, por ejemplo:

  1. Algunos nos recuerdan vivencias o experiencias personales,
  2. Otras fotos nos parecen familiares pues las hemos visto y pueden servir para elaborar estudios de mercado o datos politicos,
  3. Hay fotos o imágenes que no estamos seguro de que se trata o no las entendemos de donde son o cual es su mensaje,
  4. Las fotos populares o fáciles de identificar o entender , generalmente son parte de nuestra cultura visual,
  5. Muchas fotos pueden tener un significado totalmente diferente del que el autor quiere expresar o mostrar cuando la publica,
  6. Finalmente hay algunas fotos falsas (Photoshop) o presentadas en diarios con doble intención, es decir, las palabras que acompañan a la foto puede buscar algun interés de crear una postverdad o mentira.

A continuación presento 72 fotos diversas, seleccionadas al azar; aunque dentro de un rubro que puede titularse como fotos curiosas o noticias singulares. (al final te digo que resultado personal deberias lograr…)

Por ejemplo,algun animal podría ser asociado con un partido político. En USA el burro representa a los demócratas y el elefante a los republicanos.

Asimismo fotos o figuras seleccionadas pueden servir para que los psicólogos se hagan una idea de tu perfil humano y la gente de marketing puedan hacer un estudio de mercado, segun tus preferencias al escoger las diversas fotos que te pueden presentar.

En un reciente estudio realizado por la universidad de Stanford (USA) se determino ¿Qué vehículo está más fuertemente asociado con los distritos electorales republicanos? Camionetas pickup de cabina extendida y Para los distritos demócratas? los autos Sedans.

Esas conclusiones pueden no ser particularmente sorprendentes. Después de todo, los investigadores de mercado y los analistas políticos han estudiado esas cosas durante décadas.

Pero lo que es sorprendente es cómo los investigadores que trabajan en un ambicioso proyecto basado en la Universidad de Stanford llegaron a esas conclusiones: analizando 50 millones de imágenes y datos de ubicación de Google Street View. (*)

Por primera vez, ayudados por los avances recientes en inteligencia artificial, los investigadores pueden analizar grandes cantidades de imágenes, sacando datos que pueden ser ordenados para predecir cosas como ingresos, inclinaciones políticas y hábitos de compra. En el estudio de Stanford, las computadoras recopilaron detalles sobre los automóviles en los millones de imágenes procesadas, incluidas marcas y modelos.

El proyecto de Stanford da una idea del potencial. Al extraer las marcas, modelos y años de las imágenes de los vehículos, y luego vincular esa información con otras fuentes de datos, el proyecto pudo predecir factores como la contaminación y los patrones de votación a nivel de vecindario.

“Este tipo de análisis social que utiliza datos de imágenes es una nueva herramienta para obtener ideas”, dijo Timnit Gebru, quien dirigió el esfuerzo de investigación de Stanford. La investigación se ha publicado por etapas, la más reciente a fines de noviembre en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias.

Al final, el proyecto de imagen del automóvil involucró 50 millones de imágenes de escenas callejeras reunidas desde Google Street View. En ellos, 22 millones de automóviles fueron identificados, y luego clasificados en más de 2,600 categorías como su marca y modelo, ubicados en más de 3,000 códigos postales y 39,000 distritos electorales.

 

Identificar tantas imágenes de automóviles con tanto detalle fue una hazaña técnica. Pero estaba vinculando ese nuevo conjunto de datos a colecciones públicas de información socioeconómica y ambiental, y luego modificando el software para detectar patrones y correlaciones, lo que hace que el proyecto Stanford sea parte de lo que los científicos informáticos ven como la aplicación más amplia de datos de imagenes.

En el trabajo más reciente, y uno publicado a principios de año por la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial, estas fueron algunas de las correlaciones predictivas:

■ El sistema pudo predecir con precisión el ingreso, la raza, la educación y los patrones de votación en el código postal y el nivel de precinto en las ciudades de todo el país.

■ Los atributos del automóvil (incluidas las calificaciones de millas por galón) determinaron que la ciudad más ecológica de Estados Unidos es Burlington, Vermont, Mientras que Casper, Wyoming, tiene la mayor huella de carbono per cápita.

■ Chicago es la ciudad con el mayor nivel de segregación de ingresos, con grandes grupos de automóviles caros y baratos en diferentes vecindarios; Jacksonville, Florida, es la menos segregada por ingresos.

■ Nueva York es la ciudad con los autos más caros. El PasoTexas tiene el porcentaje más alto de Hummers. San Francisco tiene el porcentaje más alto de automóviles extranjeros.

Otros investigadores han utilizado los datos de Google Street View para obtener pistas visuales sobre los factores que influyen en el desarrollo urbano, los cambios étnicos en las comunidades locales y la salud pública. Pero el proyecto de Stanford parece haber utilizado la mayoría de las imágenes de Street View en el análisis más detallado hasta el momento.

Según los expertos, la importancia del proyecto es una prueba de concepto: la nueva información se puede obtener a partir de datos visuales con software de inteligencia artificial y mucha ayuda humana.

El papel de tal investigación, dicen, será principalmente para complementar fuentes de información tradicionales como las Encuestas del gobierno o las encuestas de hogares conducidas por la Oficina del Censo.

 

Kenneth Wachter, profesor de demografía en la Universidad de California, Berkeley, dijo que los estudios basados ​​en imágenes podrían ser una gran ayuda ahora que las tasas de respuesta pública a las encuestas por muestreo están disminuyendo. Un censo visual asistido por IA (Inteligencia Artificial), dijo, podría llenar las lagunas en los datos actuales; pero también proporcionar información más oportuna que el censo tradicional, realizado cada 10 años, sobre temas candentes en políticas públicas como “la geografía y la evolución de la desventaja y oportunidad.”

Para Nikhil Naik, científico informático e investigador de Harvard, que ha utilizado imágenes de Street View en el estudio de entornos urbanos, el proyecto de Stanford apunta hacia el futuro de la investigación impulsada por imágenes.

“Por primera vez en la historia, tenemos la tecnología para extraer información de grandes cantidades de datos visuales”, dijo Naik. “Pero si bien la tecnología es emocionante, los científicos informáticos necesitan trabajar estrechamente con los científicos sociales y otros para asegurarse de que sea útil”.

Volviendo a mi encuesta empírica de solo 72 fotos, presentadas en este articulo, trata de asociar una frase o adjetivo a cada foto y luego agruparlas y ordenarla de una manera que te dará una apreciación empírica; pero objetiva; segun tu forma de ver la vida actual.

Hasta siempre.

Carlos Tigre sin Tiempo (CTsT=CVP)

Mayor informacion en:

(*)=  https://www.nytimes.com/2017/12/31/technology/google-images-voters.html?em_pos=small&emc=edit_up_20180115&nl=upshot&nl_art=4&nlid=48792740&ref=headline&te=1&_r=0

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Hay figuras que nos son familiares y cuando las vemos rápidamente representan los sonidos que suelen hacer. Por ejemplo abajo un Gif  (vídeo animado repetitivo) donde dos manos simulan un aplauso y luego el golpear una superficie plana. En ambos casos el sonido nos viene automáticamente, a nuestra mente por medio de nuestros ojos, y puede sonar aproximadamente así: “Clap clap clap clap” (aplauso) y “bum bum bum bum” (en el caso de golpear una mesa de madera ligera).

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Este tema se ha ampliado en la actualidad y tiene que ver con el estudio del cerebro humano y su interpretación de fotos o vídeos sin audio.

La visión y la audición, segun investigaciones recientes se ha descubierto que puede influir en la dirección percibida del movimiento aparente visual ambiguo. También las interacciones entre el procesamiento del tiempo, número y espacio. Los proyectos actuales investigan las diferencias individuales en la capacidad de sincronizar la vista y el sonido, y también una forma poco conocida de sinestesia en la que el movimiento visual y los destellos evocan sensaciones auditivas débiles. (1)

Un GIF animado que mostraba una torre eléctrica que saltaba la cuerda sobre líneas eléctricas  flexibles comenzó a extenderse entre los usuarios de redes sociales y se hizo viral. El frenesí comenzó cuando Lisa Debruine, investigadora del Instituto de Neurociencia y Psicología de la Universidad de Glasgow, planteó esta pregunta:

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Preguntó a los usuarios de Twitter en una encuesta no científica si podían escuchar la imagen, que en realidad carece de sonido, como la mayoría de los GIF animados, casi el 70 por ciento de los que respondieron dijeron que podían hacerlo. (2)

Una vez que lo “escucharon”, fue difícil no comenzar a notar que otros GIF también parecían estar haciendo ruido, como si el pilón que rebotaba hubiera subido de alguna manera el volumen de una orquesta cacofónica que pocos habían notado antes.

¿Pero puedes escuchar algo que no emite un sonido?

Ciertamente, dijo Chris Plack, profesor de audiología en el Manchester Centre for Audiology and Deafness, que investiga los reflejos acústicos y el procesamiento auditivo.

“Audición”, como él lo define, no requiere ruido externo; más bien, es “tener la experiencia de un sonido”.

Abajo podemos ver al hijo de “pablo marmol” uno de los protagonistas de las serie animada de los picapiedras ( The Flintstones). Los que han visto dicha serie recordaran el popular y fuerte sonido de Bam, Bam, Bam, Bam… Aquellos que no lo vieron debe ser fácil identificar el sonido de un mazo de madera contra un piso de piedra.

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El acto de escuchar un visual pone de relieve el hecho de que nuestros sentidos no funcionan de la manera en que a menudo asumimos, con límites precisos entre ellos. Oler, oír y saborear todo “hablan entre sí e influyen entre sí, por lo que las pequeñas cosas como el color del plato que está comiendo pueden influir en cómo veo  los alimentos”, dijo el Sr. Fassnidge.

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Hay algo en los pilones GIF que hace que sea particularmente fácil imaginar cómo podría sonar. La audición visual a menudo se trata de una “intersección de percepción, memoria e imaginación que se unen”.

Pero todavía se debe investigar mas a fondo y responder preguntas como:

¿cómo se explica el hecho de que algunas personas puedan escuchar grabaciones visuales de luces parpadeantes, movimientos y otras escenas que podrían ser silenciosas en la vida real?, y

¿Por qué algunas personas tienen un VEA más avanzado que otros?

Las personas con videncia frecuente o avanzada pueden tener una forma de “sinestesia”, un fenómeno neurológico en el que un sentido alimenta a otro, dijo. En otros tipos de sinestesia, los sonidos pueden estar relacionados con colores o palabras con gusto.

Tener este tipo particular de sinestesia puede ser confuso para las personas que no se dan cuenta de lo que está sucediendo. “Todo lo que veo, pruebo, toco y huelo se traduce al sonido”. (3)

El sonido de un destello de luz puede ser lo suficientemente potente como para acallar los sonidos del mundo real, hallaron los investigadores en su laboratorio.

“Podría asumir que estoy escuchando los pasos de una persona caminando al otro lado de la calle, cuando realmente el sonido existe solo en mi mente”, dijo.

Hasta siempre.

Carlos Tigre sin Tiempo (CTsT=CVP)

 

Fuentes usadas:

(1)= http://www.staff.city.ac.uk/~sbbf269/Elliot_Freemans_Home/My_Research/My_Research.html

(2)= https://www.nytimes.com/2017/12/08/science/why-we-hear-some-silent-gifs.html?smid=tw-nytimesscience&smtyp=cur&_r=0

(3)= https://www.gla.ac.uk/researchinstitutes/neurosciencepsychology/research/

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