Вкус и алгоритмы: Как понять, что нравится потребителю?

Автор: Денис Аветисян

Новая работа предлагает комплексный подход к моделированию эстетических предпочтений, объединяя знания дизайнеров, машинный анализ и отзывы потребителей.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагаемая модель эстетического опыта демонстрирует, как перцептивный анализ, классификация и когнитивное освоение взаимодействуют под влиянием предшествующего опыта, экспертных знаний и личных предпочтений, причём начальные стадии характеризуются автоматической обработкой, а поздние - осознанной интерпретацией и оценкой. — Предлагаемая модель эстетического опыта демонстрирует, как перцептивный анализ, классификация и когнитивное освоение взаимодействуют под влиянием предшествующего опыта, экспертных знаний и личных предпочтений, причём начальные стадии характеризуются автоматической обработкой, а поздние — осознанной интерпретацией и оценкой.

Предложенная вычислительная модель позволяет анализировать и прогнозировать эстетическое восприятие, демонстрируемая на примере дизайна автомобильных дисков.

Понимание и моделирование субъективных предпочтений потребителей, таких как восприятие «спортивности» дизайна, остается сложной задачей для разработчиков. В данной работе, ‘Deconstructing Taste: Toward a Human-Centered AI Framework for Modeling Consumer Aesthetic Perceptions’, предложен вычислительный подход, объединяющий экспертные оценки дизайнеров, машинное зрение и потребительские интерпретации, для моделирования эстетических предпочтений. Ключевым результатом является создание фреймворка, связывающего субъективные оценки с конкретными характеристиками дизайна, продемонстрированного на примере автомобильных дисков. Сможет ли подобный подход обеспечить более точное предсказание потребительского вкуса и, как следствие, оптимизировать процесс разработки продуктов?

Эстетика Дизайна: Между Субъективностью и Алгоритмами

Понимание эстетических предпочтений потребителя имеет первостепенное значение для успешной разработки продукта, однако остается сложной и ускользающей целью. В отличие от функциональных характеристик, которые можно объективно измерить, восприятие красоты глубоко субъективно и формируется под влиянием индивидуального опыта, культурных особенностей и даже эмоционального состояния. Это означает, что предсказать, какой дизайн вызовет положительную реакцию у широкой аудитории, представляется непростой задачей. Исследования показывают, что эстетическая оценка происходит быстро и часто бессознательно, что усложняет задачу выявления конкретных факторов, определяющих привлекательность продукта. Поэтому, для создания действительно успешного дизайна необходимо учитывать не только объективные характеристики, но и сложность человеческого восприятия и индивидуальные предпочтения.

Традиционные методы исследования эстетических предпочтений зачастую оказываются неспособны установить прочную связь между объективными характеристиками продукта и тонким, часто неосознанным опытом восприятия красоты. Анализ, фокусирующийся исключительно на измеримых параметрах — форме, цвете, материале — не учитывает сложность человеческого восприятия, где на оценку влияют личные воспоминания, культурные ассоциации и даже текущее эмоциональное состояние. Это приводит к тому, что даже идеально спроектированный с точки зрения объективных критериев продукт может не вызвать желаемого отклика у потребителя. Проблема заключается в том, что эстетическое восприятие — это не просто сумма отдельных характеристик, а целостный, субъективный опыт, требующий для своего понимания более глубокого и многогранного подхода.

Понимание эстетических предпочтений требует комплексного подхода, объединяющего достижения психологической науки и возможности вычислительного анализа. Изучение красоты и привлекательности выходит за рамки простого перечисления объективных характеристик продукта. Для эффективного улавливания нюансов человеческого восприятия необходимо сочетать когнитивные модели, объясняющие механизмы принятия решений и эмоциональных реакций, с алгоритмами машинного обучения, способными выявлять закономерности в больших объемах данных. Такой симбиоз позволяет не только предсказывать, какие дизайны будут восприняты как эстетически приятные, но и глубже понимать, какие факторы формируют индивидуальные вкусы и предпочтения, открывая новые горизонты в разработке продуктов и пользовательского опыта.

Различные типы разделения влияют на эстетическое восприятие.

Визуальное Восприятие: От Пикселей к Смыслу

Анализ визуальных стимулов начинается с извлечения низкоуровневых визуальных признаков — цвета, текстуры и ориентации — посредством методов компьютерного зрения. Данные признаки определяются алгоритмами обработки изображений, которые идентифицируют базовые характеристики пикселей и их взаимосвязи. К примеру, определение цвета включает анализ значений RGB, текстура выявляется по изменениям интенсивности пикселей в определенной области, а ориентация — по распознаванию линий и углов. Эти признаки служат основой для последующего высокоуровневого анализа и интерпретации визуальной информации, позволяя компьютерам «видеть» и понимать изображения на элементарном уровне.

Анализ исключительно низкоуровневых визуальных признаков, таких как цвет, текстура и ориентация, недостаточен для полного восприятия эстетического опыта. Для адекватной интерпретации визуальной информации требуется понимание на семантическом уровне, позволяющее учитывать контекст, стиль и общее значение изображения. Это связано с тем, что эстетическое восприятие формируется не только на основе отдельных характеристик, но и на основе их взаимосвязи и интерпретации в рамках общей картины. Таким образом, для достижения полноценного анализа визуальных стимулов необходим переход от простого извлечения признаков к их семантическому осмыслению.

Семантические признаки, необходимые для понимания визуальной информации на более высоком уровне, формируются посредством использования больших языковых моделей, таких как GPT-5.2, которые преобразуют визуальные характеристики в текстовые описания на естественном языке. Оценка соответствия между сгенерированными моделями текстовыми описаниями и описаниями, данными участниками исследования, производится с использованием коэффициентов косинусной близости. Результаты показывают, что существует значительная корреляция между интерпретацией визуальных признаков колес моделью и людьми, при этом степень соответствия варьируется в зависимости от стиля колеса (например, классический, внедорожный, спортивный).

Анализ биграмм в описаниях участниками визуальных характеристик колес показал, что разные эстетические стили вызывают ассоциации с конструктивными элементами, такими как форма спиц, или, в случае аэростиля, с элементами, не связанными с дизайном колеса, например, «лопасти вентилятора» и «воздушный поток».

Количественная Оценка Красоты: Моделирование Эстетических Суждений

Для преодоления субъективности в оценке дизайна колесных дисков используется метод парных сравнений. Участникам исследования предлагается непосредственно сравнивать пары дизайнов, выбирая наиболее предпочтительный в каждой паре. Такой подход позволяет получить количественные данные о предпочтениях, основанные на прямом сопоставлении, а не на абстрактных оценках. Полученные результаты затем используются для построения статистических моделей, позволяющих оценить относительную привлекательность каждого дизайна и выявить факторы, влияющие на восприятие эстетики.

Для статистического анализа парных сравнений дизайна колес используется модель Брэдли-Терри. Данная модель позволяет оценить скрытые (латентные) баллы предпочтения для каждого дизайна, основываясь на вероятности того, что один дизайн будет выбран предпочтительнее другого в парном сравнении. Модель предполагает, что вероятность выбора дизайна i над дизайном j определяется разностью их скрытых баллов предпочтения. Оценка этих баллов производится методом максимального правдоподобия, позволяя ранжировать дизайны по степени предпочтения, отраженной в данных, полученных от участников исследования. $P(i > j) = \frac{e^{\hat{\theta}_i}}{e^{\hat{\theta}_i} + e^{\hat{\theta}_j}}$ , где $\hat{\theta}_i$ — оценка скрытого балла предпочтения для дизайна i.

Для построения предиктивных моделей эстетических предпочтений используются данные, полученные в результате оценки дизайна человеком, в сочетании с вычислительным анализом визуальных и семантических характеристик. Регрессионный анализ выявил статистически значимую положительную корреляцию (p<0.001) между параметром контрастности по Тамуре (tamura.contrast) и стилями, характеризующимися динамичностью, футуристичностью, роскошью и спортивностью. Коэффициенты бета для данной зависимости достигают значения 1.690, что указывает на существенное влияние контрастности на восприятие указанных стилей.

Полученные модели продемонстрировали способность объяснять от 8% до 16% дисперсии в оценках эстетического восприятия, что подтверждается значениями R-квадрат (R²) в указанном диапазоне. Несмотря на то, что объясненная дисперсия не является высокой, эти значения статистически значимы и указывают на наличие корреляции между измеренными характеристиками дизайна и субъективными оценками пользователей. Небольшая величина R² может быть обусловлена сложностью и многогранностью эстетического восприятия, которое подвержено влиянию множества факторов, не учтенных в данной модели. Дальнейшие исследования направлены на увеличение объясненной дисперсии за счет включения дополнительных переменных и совершенствования алгоритмов моделирования.

Для сбора данных использовался конвейер, включающий привлечение людей для оценки и классификации 1000 отобранных изображений колёс, что позволило получить оценки в формате Bradley-Terry для последующего анализа.

Искусственный Интеллект и Дизайн: Расширение Горизонтов Эстетического Прогнозирования

Глубокие нейронные сети представляют собой мощную основу для прогнозирования эстетической привлекательности, объединяя в себе анализ визуальных характеристик, семантическое описание дизайна и данные о предпочтениях пользователей. Эти модели способны выявлять сложные взаимосвязи между элементами изображения, такими как цвет, текстура и композиция, и субъективным восприятием красоты. В процессе обучения сети обрабатывают обширные наборы данных, включающие изображения и соответствующие им оценки пользователей, что позволяет им формировать внутреннее представление об эстетике. Благодаря этому, системы на основе глубокого обучения могут не только оценивать привлекательность существующих дизайнов, но и предсказывать, какие новые комбинации элементов будут наиболее востребованы аудиторией, открывая новые горизонты в области автоматизированного дизайна и персонализированного контента.

В основе современных систем оценки эстетики дизайна лежит способность преобразовывать текстовые описания визуальных объектов в числовые представления, так называемые векторные эмбеддинги. Технология Sentence-BERT играет здесь ключевую роль, позволяя эффективно кодировать семантическое содержание текстовых описаний, таких как «минималистичный интерьер» или «яркий абстрактный рисунок», в компактные векторы. Это, в свою очередь, открывает возможности для количественного сравнения различных дизайнов на основе их текстовых характеристик, выявления схожих стилей и предпочтений. Благодаря Sentence-BERT, алгоритмы могут не только анализировать визуальные особенности изображения, но и учитывать контекст, заданный текстовым описанием, что значительно повышает точность и релевантность оценки эстетической привлекательности.

Генеративные состязательные сети (GAN) представляют собой перспективный инструмент для автоматизированного дизайна, позволяя не только предсказывать эстетическую привлекательность, но и активно создавать новые варианты дизайна. Эти сети, состоящие из генератора и дискриминатора, обучаются на больших объемах данных, чтобы улавливать тонкие закономерности, определяющие визуальную гармонию и предпочтения человека. Генератор создает новые дизайны, стремясь обмануть дискриминатор, который, в свою очередь, оценивает их реалистичность и соответствие усвоенным эстетическим принципам. В результате этого состязательного процесса GAN способны генерировать инновационные и визуально привлекательные проекты, а также совершенствовать существующие, предлагая альтернативные варианты, оптимизированные с точки зрения эстетики. Такой подход открывает новые возможности для автоматизации творческих процессов и создания персонализированного дизайна.

Исследование продемонстрировало статистически значимую связь между визуальными характеристиками дизайна и восприятием его эстетической привлекательности. Анализ данных, основанный на значениях p-уровня, меньших 0.05, подтверждает, что определенные визуальные элементы, такие как композиция, цветовая гамма и текстура, оказывают предсказуемое влияние на субъективные оценки. Это указывает на то, что эстетические предпочтения не являются полностью случайными, а имеют определенную корреляцию с измеримыми характеристиками дизайна. Полученные результаты позволяют создать более точные модели для прогнозирования эстетической привлекательности и, как следствие, оптимизировать процесс создания визуально приятных продуктов и интерфейсов.

Анализ влияния различных визуальных характеристик на эстетическое восприятие показал, что некоторые из них оказывают статистически значимое положительное (синий цвет) или отрицательное (красный цвет) влияние, в то время как другие не оказывают существенного воздействия (серый цвет), что подтверждается коэффициентами линейной регрессии и их 95% доверительными интервалами.

Исследование, посвящённое моделированию эстетического восприятия, неизбежно сталкивается с тем, что «вкус» — величина крайне непостоянная. Авторы пытаются увязать дизайнерские решения, машинный анализ и потребительские предпочтения, но это напоминает попытку собрать пазл, где детали постоянно меняют форму. Блез Паскаль заметил: «Все великие вещи у людей начинаются с воображения». В контексте данной работы, это означает, что даже самые сложные алгоритмы, моделирующие вкус, лишь тень воображения дизайнера и субъективного восприятия потребителя. Неизбежно наступит момент, когда «scalable» решение окажется просто не протестированным под реальной нагрузкой энтузиазма покупателей.

Куда же мы катимся?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует способность выуживать корреляции между признаками дизайна и субъективными оценками потребителей. Однако, не стоит обольщаться. Каждая «самовосстанавливающаяся» модель неизбежно столкнётся с дизайном, который она не учла. Попытки формализовать вкус — это всегда попытка загнать текучую материю в прокрустовы лекала. Рано или поздно, найдётся колёсный диск, который сломает эту, казалось бы, элегантную систему. И тогда, вместо «человеко-центричного» подхода, мы получим очередную коллекцию статистических аномалий.

Особого внимания заслуживает проблема документации. Описание «дизайнерских инсайтов» — это, как правило, форма коллективного самообмана, призванная оправдать произвольные решения. Машинное извлечение признаков, конечно, более объективно, но и оно подвержено ошибкам, которые будут обнаружены только после развертывания системы в реальных условиях. Если баг воспроизводится — значит, у нас стабильная система, не иначе.

Будущие исследования, вероятно, направятся в сторону более сложных моделей, учитывающих контекст и индивидуальные предпочтения. Но стоит помнить: чем сложнее система, тем больше вероятность её поломки. И в конечном итоге, все эти изыскания — лишь попытка предсказать непредсказуемое. Впрочем, кто сказал, что это плохо?

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.17134.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-27 10:10