[论文解读] Loud and Trendy: Crowdsourcing Impressions of Social Ambiance in Popular Indoor Urban Places

Darshan Santani, Daniel Gática-Pérez|Infoscience (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)|Mar 5, 2014

Human Mobility and Location-Based Analysis参考文献 35被引用 21

一句话总结

本文提出了一种基于Foursquare图片的众包框架，用于表征全球六个城市中300家热门场所的室内城市氛围。研究结果表明，社交媒体图片能可靠地传达13个维度的氛围特征，强烈的视觉线索使人们对氛围的感知保持一致；尽管在'波西米亚风'、'艺术气息'、'复古'和'非主流'等维度上存在细微的文化差异，但各城市整体的氛围印象基本相似。

ABSTRACT

New research cutting across architecture, urban studies, and psychology is contextualizing the understanding of urban spaces according to the perceptions of their inhabitants. One fundamental construct that relates place and experience is ambiance, which is defined as "the mood or feeling associated with a particular place". We posit that the systematic study of ambiance dimensions in cities is a new domain for which multimedia research can make pivotal contributions. We present a study to examine how images collected from social media can be used for the crowdsourced characterization of indoor ambiance impressions in popular urban places. We design a crowdsourcing framework to understand suitability of social images as data source to convey place ambiance, to examine what type of images are most suitable to describe ambiance, and to assess how people perceive places socially from the perspective of ambiance along 13 dimensions. Our study is based on 50,000 Foursquare images collected from 300 popular places across six cities worldwide. The results show that reliable estimates of ambiance can be obtained for several of the dimensions. Furthermore, we found that most aggregate impressions of ambiance are similar across popular places in all studied cities. We conclude by presenting a multidisciplinary research agenda for future research in this domain.

研究动机与目标

• 探究社交媒体图片是否可作为捕捉热门室内城市场所氛围的可扩展、可靠的数据源。
• 识别哪些类型的图片最有助于传达氛围感知。
• 评估人们在13个多维氛围构念上对城市室内场所的集体感知。
• 探讨六座全球城市之间氛围感知的跨文化与跨地理相似性与差异性。
• 为未来关于氛围的多媒体研究（包括自动化识别与长尾场所分析）奠定基础。

提出的方法

• 从全球六座城市（如纽约、巴黎、东京）的300家热门室内城市场所收集了50,000张Foursquare图片。
• 设计了一种基于Amazon Mechanical Turk的众包框架，用于评估图片在传达氛围方面的适用性。
• 开展了第二次众包实验，对每个场所的13个氛围维度（如嘈杂、时尚、浪漫、艺术气息）进行评分。
• 使用统计分析评估不同城市间氛围感知的评分者间一致性和稳定性。
• 采用图像分类方法，比较不同类型图片（如广角 vs. 特写、人物 vs. 环境）在感知差异上的表现。
• 公开发布了数据集与标注，以支持未来在氛围感知与多媒体分析方面的研究。

实验结果

研究问题

• RQ1 社交媒体图片能否被可靠地用于推断室内城市场所的氛围？
• RQ2 哪些图片类别（如环境视角、人物、标识）对氛围感知最具信息量？
• RQ3 人们对不同城市的氛围感知在多大程度上存在差异？是否存在具有文化意义的差异？
• RQ4 哪些氛围维度可仅从视觉数据中可靠估计？
• RQ5 如何将氛围感知应用于场所发现与场所优化等实际应用？

主要发现

• 具有清晰、无遮挡的室内环境视图的图片，其在氛围感知方面的信息量显著高于其他类型的图片。
• 在13个维度中的多个维度上获得了可靠的估计结果，表明社交媒体图片中存在强烈的视觉线索，有助于形成场所印象。
• 在所研究的六座城市中，热门场所的氛围印象整体上保持一致，表明城市氛围存在共享的感知模式。
• 在'波西米亚风'、'艺术气息'、'复古'和'非主流'等维度上，不同城市间的感知存在统计显著差异，表明存在一定的文化差异。
• 研究结果支持利用社交媒体图片实现可扩展的、跨文化的氛围分析，并暗示了自动化识别系统的发展潜力。
• 包含50,000张Foursquare图片及13维氛围标注的数据集已公开，可供进一步研究使用。