Hace casi 2 años se estrenaba Vine, un servicio propiedad de Twitter en el que se intercambian vídeos de no más de 6 segundos, y que en pocos meses se convirtió en la app gratuita más descargada de la App Store.

El formato único de Vine obliga a los usuarios a resumir lo que quieren compartir en solo 6 segundos y ha tenido un gran impacto en el proceso creativo, hasta el punto de dar lugar a un género fílmico completamente nuevo que ya dispone de su propia categoría en el Tribeca Film Festival de Nueva York. Además, al tratarse de vídeos tan cortos, son fáciles de analizar por ordenador, ya que todo lo que uno quiera estudiar de un vídeo se encuentra condensado en 6 segundos.

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Esto ha dado a Miriam Redi y sus compañeros de Yahoo! Labs en Barcelona la oportunidad de hacerse la siguiente pregunta: ¿se puede estudiar la creatividad mediante algoritmos?

Si queremos responder a esto, lo primero es hacerse otra pregunta más: ¿Cómo definimos la creatividad? Es más: ¿Cómo definimos la creatividad de forma que lo pueda entender un ordenador? Lo que hicieron en Yahoo! Labs fue buscar ciertos parámetros que se pudieran analizar con un ordenador, como por ejemplo la técnica audiovisual (cómo se mueve la cámara durante el vídeo, la duración del vídeo, si es stop-motion, etc.), la composición fotográfica (distribución de elementos, colores, simetría y contraste, etc.), los efectos de audio (ritmo, volumen) o la novedad, entre otros.

Para comprobar esta hipótesis, se escogieron 1.000 vines que ya habían sido destacados como "creativos", más otros 200 que habían aparecido en artículos online sobre la creatividad.

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Se buscó a los autores de estos 200 vines y se observó qué clase de material creaban estas personas, sacando así 2.300 vídeos más. Además, se seleccionaron 500 vines adicionales al azar, haciendo un total de 4.000. Seguidamente, se pidió a 300 voluntarios que determinaran si los vines eran creativos o no. Cada vídeo fue evaluado por 5 voluntarios. Las respuestas fueron bastante coherentes, ya que el 48% de los veredictos eran unánimes. Esto permitió a los investigadores hacerse una idea bastante fiable de qué vídeos eran creativos y cuáles no.

Después, se analizaron por ordenador los mismos vines y buscaron correlaciones entre las propiedades que se encontraban y el nivel de creatividad de los vídeos. Por ejemplo, el contenido de la escena es lo que más relacionado está con la creatividad de un vine, seguido por la composición fotográfica y la novedad del mismo.

Finalmente, se desarrolló un algoritmo capaz de aprovechar todo lo que hemos explicado aquí para encontrar vines creativos dentro de un conjunto de vídeos que nunca había visto, acertando el 80% de las veces.

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Esto nos permite, por ejemplo, filtrar los feeds de Vine y mostrar sólo los más creativos. En palabras de Miriam Redi, "esto nos permite estudiar la creatividad audiovisual a un nivel mucho más detallado, ayudándonos a entender en qué consiste exactamente la creatividad en los microvídeos". #Internet