{"id":63093,"date":"2018-06-04T10:39:17","date_gmt":"2018-06-04T10:39:17","guid":{"rendered":"https:\/\/eurecat.org\/?p=63093"},"modified":"2018-06-04T10:44:05","modified_gmt":"2018-06-04T10:44:05","slug":"deep-learning-intagram-barcelona","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/deep-learning-intagram-barcelona\/","title":{"rendered":"Lo que nos dice Instagram de Barcelona (y sabemos gracias al Deep Learning)"},"content":{"rendered":"

Y no s\u00f3lo lo que nos dicen las fotos. El Deep Learning<\/strong> es una familia de algoritmos de Inteligencia Artificial que permite a los ordenadores extraer informaci\u00f3n \u00fatil de todo tipo de datos mediante el aprendizaje sin intervenci\u00f3n humana.Para conseguirlo necesitan una gran cantidad de datos y un objetivo que indique qu\u00e9 tipo de informaci\u00f3n queremos extraer.<\/p>\n

Un nuevo algoritmo basado en Deep Learning dise\u00f1ado por Raul G\u00f3mez, investigador de la unidad de Tecnolog\u00edas Audiovisuales de Eurecat, permite aprender relaciones entre im\u00e1genes y palabras. Lo consigue aprendiendo de im\u00e1genes con texto asociados. Esta t\u00e9cnica se llama aprendizaje no supervisado y elimina la necesidad de etiquetar los datos manualmente, lo que supone un avance<\/strong>.<\/p>\n

Un caso pr\u00e1ctico: lo que nos dicen los turistas que visitan Barcelona en Instagram<\/strong><\/h2>\n

Para el desarrollo de este nuevo algoritmo se han analizado un mill\u00f3n de im\u00e1genes p\u00fablicas de la red social visual m\u00e1s potente del mundo: Instagram<\/strong>. Y se ha seleccionado \u201cBarcelona\u201d como t\u00e9rmino de b\u00fasqueda ya que es una de las ciudades m\u00e1s populares de la red con m\u00e1s de 35 millones de entradas.<\/p>\n

Primero, el algoritmo de an\u00e1lisis textual aprende relaciones entre palabras del texto asociado a las publicaciones de Instagram. Estudiando los contextos en los que aparecen, aprende una representaci\u00f3n sem\u00e1ntica de \u00e9stas. De este modo podemos saber qu\u00e9 palabras asocian los usuarios de Instagram a Barcelona y otros conceptos.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, el algoritmo de an\u00e1lisis visual aprende a reconocer patrones en las im\u00e1genes de Instagram que permitir\u00e1n relacionarlas con t\u00e9rminos textuales. El algoritmo nos mostrar\u00e1 qu\u00e9 elementos visuales relacionan los usuarios de Instagram con Barcelona y otros conceptos.<\/p>\n

An\u00e1lisis textual: \u00bfQu\u00e9 palabras relacionan los usuarios con #Barcelona y otros conceptos?<\/strong><\/h2>\n

Cuando los turistas hablan de #Barcelona en Instagram se suelen referir a conceptos como la arquitectura<\/strong> y la cultura<\/strong>, lo que permite al algoritmo relacionar estos dos \u00e1mbitos con \u201cturismo\u201d en la ciudad.<\/p>\n

\"alojamiento

Estableciendo relaciones seg\u00fan el tipo de alojamiento<\/p><\/div>\n

El dise\u00f1o y la arquitectura<\/strong> son conceptos asociados a los hoteles en Barcelona<\/strong> mientras que los t\u00e9rminos relacionados con hostels<\/strong> se refieren al ambiente juvenil y de diversi\u00f3n<\/strong> de estos establecimientos.<\/p>\n

Las im\u00e1genes tambi\u00e9n hablan: Desayuno con #churros, #brunch al mediod\u00eda y #paella para cenar <\/strong><\/h2>\n

El algoritmo tambi\u00e9n es capaz de hacer un an\u00e1lisis visual y determinar qu\u00e9 tipo de im\u00e1genes se relacionan con cada t\u00e9rmino textual. En el caso concreto de este estudio, el algoritmo ha aprendido que cuando la gente habla de diversi\u00f3n en Barcelona (\u201cfun\u201d) asocia im\u00e1genes de las playas de la ciudad o de tomar copas<\/strong> y cuando se habla de cultura Gaud\u00ed<\/strong> se erige como el m\u00e1ximo exponente.<\/p>\n

La gastronom\u00eda es otro de los puntos fuertes de la ciudad y por este motivo es interesante conocer los conceptos asociados a las im\u00e1genes que toman los visitantes.<\/p>\n

El desayuno se asocia al chocolate con churros, mientras que el algoritmo ha aprendido a relacionar la paella con el concepto \u201ccena\u201d. Para el brunch se suelen asociar im\u00e1genes de comida saludable como ensaladas.<\/p>\n

\"comida

El Deep Learning nos puede servir para detectar tendencias<\/p><\/div>\n

Por barrios: verm\u00fa y modernismo en Sant Antoni y men\u00fa econ\u00f3mico en Sants<\/strong><\/h2>\n

Los visitantes suelen asociar el verm\u00fa a Sant Antoni<\/strong>, mientras que relacionan Sants<\/strong> a men\u00fas baratos<\/strong> o Sitges<\/strong> a sus playas y ambiente homosexual<\/strong>. Poblesec <\/strong>est\u00e1 asociado a sus tapas<\/strong>, mientras las fotos de los turistas relacionan Gr\u00e0cia<\/strong> al arte callejero<\/strong> de este barrio.<\/p>\n

\"deep

Relaciones por barrios<\/p><\/div>\n

En una segunda fase se ha extendido el an\u00e1lisis a un desglose por idiomas de los contenidos haciendo un an\u00e1lisis por barrios. <\/strong>La combinaci\u00f3n de an\u00e1lisis textual y visual tambi\u00e9n arrojar\u00e1 resultados interesantes para conocer preferencias y tendencias en la ciudad.<\/p>\n

Deep Learning para ciudades<\/strong><\/h2>\n

Los resultados aportan informaci\u00f3n de alto valor sobre tendencias en sectores tan competidos como el turismo o el retail. Tambi\u00e9n pueden ser \u00fatiles para las ciudades para extraer conclusiones derivadas de los datos p\u00fablicos colgados en redes sociales relacionados con ellas.<\/p>\n

Este an\u00e1lisis de las im\u00e1genes de redes sociales, texto asociado y t\u00e9cnicas Deep Learning es extrapolable a cualquier otra ciudad, evento o sujeto del cual se puedan obtener una gran cantidad de datos.<\/p>\n

Para aplicar el algoritmo a otra \u00e1rea, es necesario recoger im\u00e1genes con texto asociado sobre \u00e9sta y reentrenar los algoritmos con estos datos.<\/p>\n

\u00bfEst\u00e1s interesado en iniciar alg\u00fan proyecto Deep Learning? Cont\u00e1ctanos al correo info@eurecat.org<\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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