[論文レビュー] Style in the Age of Instagram: Predicting Success within the Fashion Industry using Social Media

Jaehyuk Park, Giovanni Luca Ciampaglia+1 more|KDI Central Archives (Korea Development Institute)|Aug 18, 2015

Digital Marketing and Social Media参考文献 28被引用数 21

ひとこと要約

本研究では、ファッション業界における新進モデルの早期成功を、身体的特徴、プロフェッショナルな要因、およびInstagramのソーシャルメディア指標を用いて予測する機械学習フレームワークを開発した。その結果、特にInstagramでの能動的な関与が、トップエージェンシーの提携や身体的外見といった伝統的な業界要因よりも、モデルの在籍期間を予測する上でより強い要因であることが判明した。

ABSTRACT

Fashion is a multi-billion dollar industry with social and economic implications worldwide. To gain popularity, brands want to be represented by the top popular models. As new faces are selected using stringent (and often criticized) aesthetic criteria, \emph{a priori} predictions are made difficult by information cascades and other fundamental trend-setting mechanisms. However, the increasing usage of social media within and without the industry may be affecting this traditional system. We therefore seek to understand the ingredients of success of fashion models in the age of Instagram. Combining data from a comprehensive online fashion database and the popular mobile image-sharing platform, we apply a machine learning framework to predict the tenure of a cohort of new faces for the 2015 Spring\,/\,Summer season throughout the subsequent 2015-16 Fall\,/\,Winter season. Our framework successfully predicts most of the new popular models who appeared in 2015. In particular, we find that a strong social media presence may be more important than being under contract with a top agency, or than the aesthetic standards sought after by the industry.

研究の動機と目的

• 新規ファッションモデルの測定可能な身体的・プロフェッショナルな特徴が、今後のシーズンにおける成功を予測できるかどうかを調査すること。
• 特にInstagramでのアクティビティ（エンゲージメント）といったソーシャルメディア活動が、伝統的な業界指標を上回る成功予測の精度を向上させるかどうかを評価すること。
• ソーシャルメディアが、ファッション業界における伝統的な外見中心のキャスティングプロセスにどのように変化をもたらしているかを理解すること。
• ソーシャルメディアの存在が、オフラインの業界内での注目度や情報の連鎖的拡散を代理的に表しているかどうかを検証すること。
• 集団的な注目度がソーシャルメディア上でどのように文化的マーケットの結果に影響を与えるかを分析することで、広く「成功の科学」に貢献すること。

提案手法

• 2015年春/夏シーズンに新規参入したモデルのデータを、ファッションモデルディレクトリ（FMD）から収集した。
• 同じモデルコhortのInstagram活動指標（例：フォロワー数、投稿頻度、エンゲージメント率）を収集した。
• 2015–16年秋冬シーズンまでのランウェイ参加回数（モデル在籍期間）を予測するために、教師あり分類を用いた機械学習モデルを構築した。
• 身長、体型、エージェンシーの評判、ソーシャルメディア活動といった個々の特徴と在籍期間との関連を評価するために回帰分析を実施した。
• ホールドアウトテストデータ上のモデル性能を評価するために、AUC-ROCやF1スコアといった評価指標を用いた。
• 累積的優位性の影響を制御するため、新規参入者に限定して分析を実施し、事前の知名度によるバイアスを最小限に抑えた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モデルの測定可能な身体的・プロフェッショナルな特徴に関するデータが与えられた場合、彼女が次のファッションシーズンにキャスティングされるかどうかを予測できるか？
• RQ2 関連するソーシャルメディア活動の信号が追加されると、モデルの成功予測の精度が向上するか？
• RQ3 ソーシャルメディアの存在が、モデル選考における業界内での注目度や情報の連鎖的拡散をどの程度代理的に表しているか？
• RQ4 身長や痩せた体型といった伝統的な美的基準と比較して、ソーシャルメディア指標はモデル在籍期間を予測する上でどの程度優れているか？
• RQ5 ソーシャルメディア活動は、ファッション業界におけるキャリア成功の信頼できる初期予測指標として機能するか？

主な発見

• Instagramにおけるソーシャルメディアの存在感は、トップエージェンシーの提携や身体的特徴といった伝統的要因よりも、モデル在籍期間を予測する上でより強い要因であった。
• 活発なInstagramアカウントを持つモデルは、他の変数を制御した後でも、複数のランウェイに参加する可能性が高かった。
• 機械学習モデルは、2015–16年シーズンに成功を収めた大多数の新規モデルを正しく予測できた。
• ソーシャルメディアでの注目度とオフラインの業界内可視性の間に強い相関が確認され、オンラインでの注目度が現実世界の機会を拡大している可能性を示唆した。
• 新規モデルの中でも、勝者1人で全額を獲得するダイナミクス（winner-takes-all）が顕著に現れた：24％のモデルが少なくとも1回のトップクラスのランウェイに参加し、その一回の出来事がキャリアの可視性を劇的に向上させた。
• 身長や痩せた体型といった身体的特徴は、より多くのランウェイ参加と有意に関連していたが、最終モデルではソーシャルメディア指標の予測力がそれを上回った。