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Aplicativo de Viagem Pode Recomendar Lugares Só de Olhar Para Eles

Software que conta número de cães, copos de martíni e bigodes em fotos do Instagram oferece nova maneira de avaliar lugares.

  • Terça-feira, 15 de julho de 2014
  • Por Caleb Garling
  • Tradução por Elisa Matte (Opinno)


Imagem: Localizador de alimentos: Jetpac acha bons lugares para comer, extraindo dados de fotos compartilhadas no Instagram.

Um aplicativo de viagens chamado Jetpac espera resolver dois dos problemas mais importantes da atualidade: como as máquinas conseguem extrair informações de forma confiável de imagens e qual é exatamente a definição de hipster?

Jetpac fornece um guia do consumidor de restaurantes, bares e cafés locais. Mas ao contrário de concorrentes como Yelp, não depende dos clientes escreverem comentários. Em vez disso, a empresa utiliza um software para processar fotos públicas no Instagram que tenham um marcador com o nome do lugar e mede coisas como o número de sorrisos na imagem ou a quantidade de céu azul. Jetpac usa essa informação para ajudar as pessoas que buscam um café tranquilo, com mesas ao ar livre ou um local adequado para uma reunião social.

"É como se você tivesse enfiado a cabeça no bar", diz Pete Warden CTO da Jetpac. "Fotos tem muitos sinais nelas". Estes sinais indicam se um bar aceita cães (o que pode ser determinado pelo número de cãezinhos por foto) ou chique (procurando-se por pistas como copos de martini em vez de latas de cerveja).

A análise de imagens feita pelo Jetpac também pode revelar coisas sobre usuários específicos do Instagram que orientam suas recomendações. Gastrônomos tendem a tirar fotos de suas despensas, por isso os restaurantes que frequentam costumam ser favoritos dos amantes da gastronomia. Se a maioria das fotos de um usuário do Instagram estão em Seattle e de repente algumas imagens aparecem sorridentes em Boston, Jetpac considera isso um sinal de que a pessoa está visitando um bom ponto turístico.

No entanto, o Jetpac se volta para os seres humanos para ajudar seu software com medidas mais qualitativas. Para suprir o "buscador hipster", do aplicativo que tenta direcionar as pessoas para os lugares mais legais da cidade, Warden e sua equipe usaram o serviço de crowdsourcing Mechanical Turk. Foi solicitado às pessoas que marcassem as fotos com marcadores-chave, como bigodes, roupas xadrez, ou óculos grandes, fornecendo dados básicos que permitissem ao software procurar padrões semelhantes em outras fotos e marcar estabelecimentos bastante frequentados por hipsters.

A empresa de Warden usa software baseado em aprendizagem profunda, uma abordagem para o treinamento de software vagamente inspirado no cérebro e usado pela primeira vez pelo Google (veja “10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning”). Os algoritmos do Jetpac são, em sua maioria, baseados na pesquisa do especialista de aprendizagem profunda e atual funcionário do Google Geoff Hinton (Google se recusou a disponibilizá-lo para esta história). A Jetpac disponibilizou gratuitamente o código de alguns de seus softwares de aprendizagem profunda e lançou um aplicativo para iPhone que pode ser treinados para reconhecer objetos usando a câmera do dispositivo.

No entanto, mesmo utilizando a aprendizagem profunda, continua difícil de o software entender imagens. O software pode ser muito preciso na identificação de um sorriso quando há um único rosto em uma foto, diz James Shanahan, vice-presidente de ciência de dados para a plataforma de anúncios NativeX. Mas esses sistemas não se saem tão bem com imagens mais complexas. "Com três ou mais pessoas, as coisas ficam difíceis", disse Shanahan.

Ao todo, o software ainda não consegue entender de forma confiável tudo o que há em uma única imagem, diz Andrew Ng, cientista-chefe da Baidu, que já trabalhou com aprendizagem profunda no Google. "É um problema difícil de visão computacional olhar para uma imagem e determinar o 'humor' da cena", diz ele.

Jetpac também tem que trabalhar contra o fato de que as imagens do Instagram muitas vezes são embaçada, sub ou superexpostas, distorcidas pelos filtros oferecidos pelo serviço e que elas representam uma fatia cuidadosamente curada da realidade. Entusiastas das redes sociais tendem a compartilhar só os bons momentos. "O Instagram é muito mais intencional", diz Warden. O público mais jovem de usuários do Instagram também significa que os restaurantes mais caros estão sub-representadas nos dados do Jetpac. E fotos com sorrisos não são necessariamente indicativos da qualidade de um bar ou restaurante, já que muitas pessoas tendem a sorrir para a câmera em qualquer lugar depois de alguns drinques. Warden observa que o número de fotos com sorrisos aumenta bastante às sextas e aos sábados à noite.

No entanto, Warden diz que a combinação dos resultados de diversas fotos torna a informações recolhida precisa o suficiente. Os comentários do Yelp tendem a se concentrar mais na mecânica de um estabelecimento como a qualidade do serviço e da comida, diz Warden, mas olhar para as imagens permite à Jetpac ter uma noção da experiência de estar lá. "Nós não estamos tentando fazer uma pesquisa científica, mas quanto mais dados conseguirmos, melhor a noção que teremos de como o lugar realmente é".

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