Viralitet i online-innehåll på sociala nätverkswebbplatser är ett viktigt men esoteriskt fenomen som ofta studeras inom områden som marknadsföring, psykologi och datautvinning. I den här artikeln studerar vi virusbilder ur ett datorperspektiv. Vi introducerar tre nya bilddatauppsättningar från Reddit 1 och definierar en viralitetspoäng med hjälp av Reddit metadata. Vi utbildar klassificerare med toppmoderna bildfunktioner för att förutsäga viralitet av enskilda bilder, relativ viralitet i par av bilder, och det dominerande ämnet för en viral bild. Vi jämför också maskinprestanda med mänsklig prestanda på dessa uppgifter. Vi finner att datorer fungerar dåligt med låg nivå funktioner, och hög nivå information är avgörande för att förutsäga viralitet. Vi kodar semantisk information genom relativa attribut. Vi identifierar de fem viktigaste visuella attributen som korrelerar med viralitet. Vi skapar en attributbaserad karakterisering av bilder som kan förutsäga relativ viralitet med 68,10% noggrannhet (SVM+djup relativ attribut) - bättre än människor på 60,12%. Slutligen studerar vi hur människans förutsägelse om bildvialitet varierar med olika "kontexter" där bilderna ses, såsom påverkan av angränsande bilder, bilder som nyligen setts, samt bildtitel eller bildtext. Detta arbete är ett första steg i förståelsen av det komplexa men viktiga fenomenet bild viralitet. Våra dataset och anteckningar kommer att göras tillgängliga för allmänheten.
Deza och Parikh REF förutsäger bildvialitet med hjälp av bildfunktioner på låg nivå och relativa attribut.
Understanding Image Virality
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}