Skip to main content
LEWIS

Door

LEWIS

Gepubliceerd op

June 20, 2016

Tags

creative

We leven in een wereld die alsmaar visueler wordt. Iedere dag opnieuw vliegen de afbeeldingen voorbij. Maakt het dan nog iets uit of mensen juist jouw afbeelding onthouden?


Het antwoord daarop is eigenlijk niet zo moeilijk. Stel dat een potentiële klant je website meteen weer is vergeten, terwijl de website van je concurrent juist een hoge ‘memorability’ heeft, dan ben je wellicht een goede klant kwijt. Het kan het verschil tussen twee gelijkwaardige producten.

Als we het hebben over het meten van de memorability, de ‘onthoudbaarheid’, van een afbeelding hebben we het eigenlijk over de persoon die de afbeelding tot zich neemt. We meten wat hij of zij ziet. Want je kan zeggen dat een afbeelding 20% meer memorabel is, maar in feite wordt de tijd dat de afbeelding bij de klant blijft hangen met 20% verlengd.

1
Nu we weten waarom het wel degelijk van belang is om dit aspect van een afbeelding te benutten, leg ik je graag uit hoe je een goede afbeelding kan herkennen.

Wij mensen kunnen enkel raden, maar computers hebben het antwoord voor ons.

“Computers zijn heel goed in het voorspellen van wat mensen zich herinneren, maar mensen zijn er zelf erg slecht in”, zegt Aditya Khosla, van MIT. “Als we mensen via crowdsourcing platformen vragen welke afbeeldingen het meest memorabel zijn en dat vervolgens testen, komen hun antwoorden niet eens in de buurt van het juiste antwoord. Hun antwoorden zijn als willekeurige getallen. Voor betrouwbaarheid hebben we machines nodig.”

En dus hebben Aditya en zijn team van de Massachussets Institue of Technology, Akhil Raju, Antonio Torralba en Aude Oliva, zich tot die machines gewend. Hun tool, LaMem (Large-scale Image Memorability), kan beter dan welk mens dan ook voorspellen welke afbeeldingen onthouden worden en welke in onze prullenbak verdwijnen.

Haal een afbeelding door LaMem en het zal je vertellen hoe goed deze blijft hangen bij een ontvanger. Je krijgt zelfs een heuse ‘heatmap’ te zien, die goed laat zien naar welke punten in de foto onze aandacht wordt getrokken.

2

 

Pure wetenschap

LaMem is ‘getraind’ door machine learning. Hierbij wordt de machine aangeleerd om bepaalde concepten en overeenkomsten te herkennen. Aditya geeft een voorbeeld over een koffiemok.

“Als ik je iets wil leren over een koffiemok, dan zou ik je er meerdere laten zien. Ze zien er allemaal anders uit, verschillen van vorm tot kleur. Maar de functie van een mok is duidelijk: het is een voorwerp om water of andere drank in te doen. Dit concept kan worden uitgelegd en is te onderscheiden. Dat zijn belangrijke kwaliteiten waarover de computer zal leren.”

LaMem is getraind op basis van de populairste afbeeldingen op Flickr, een website waarop je foto’s kan delen, zodat de machine een goed beeld zou krijgen van wat mensen een goede afbeeldingen vinden. Dit werd ondersteund door data van echte mensen om een programma te ontwikkelen dat goed kan inschatten wat de waarde is van een afbeelding.

3
Aditya werd geïnspireerd door de interesse van zijn mentor in het onderwerp en zijn visie over een betere wereld. “Ik vind het interessant om iedereen iets te kunnen leren door de manier te veranderen waarop wij content presenteren.”

Stel je eens voor dat je kan snijden in de tijd om een bepaalde taal te leren, of dat een student zijn tijd in de boeken kan verminderen. Zo zou je dit kunnen zien; een detail dat voor een wezenlijke verandering kan zorgen. Want het is duidelijk dat, als we onze hersenen beter kunnen laten werken, we ons leven kunnen verbeteren.

Maar wat heeft dit met communicatie te maken?

Als onderdeel van onze serie over visuele communicatie, heeft LEWIS de websites van de grootste beursgenoteerde bedrijven ter wereld (op basis van omzet in 2015) onderzocht.

Onze bevindingen vind je hier.

We hebben niet alleen de memorability van de bedrijfsfoto’s onderzocht, maar ook de vertegenwoordiging van mannen en vrouwen op deze foto’s en het effect van tekst in een afbeelding. Dit laatste komt veel voor op websites, zoals die van LEWIS, en we hebben ontdekt dat dit niet altijd werkt.

4
Omdat we websites van bedrijven over de hele wereld hebben onderzocht, hadden we verwacht op wat culturele verschelen te stuiten. Dat dit niet het geval was, begrijpt Aditya wel.

 Memorability is universeel

“Memorability is universeel. We hebben allemaal verschillende ervaringen en achtergronden, maar de zaken die we onthouden en vergeten zijn vaak hetzelfde. Onze hersenen zijn op een bepaalde manier ingesteld, waardoor de ene afbeelding het gewoon beter doet dan de ander.”

Bekijk of download de volledige infographic hier en klik hier voor de overige verhalen binnen onze visuele communicatie-serie.

Neem contact op