{"id":10830,"date":"2019-04-17T12:42:29","date_gmt":"2019-04-17T15:42:29","guid":{"rendered":"https:\/\/tarciziosilva.com.br\/blog\/?p=10830"},"modified":"2019-04-17T12:43:00","modified_gmt":"2019-04-17T15:43:00","slug":"interrogando-apis-de-visao-computacional-publicado-relatorio-do-smartdatasprint","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tarciziosilva.com.br\/blog\/interrogando-apis-de-visao-computacional-publicado-relatorio-do-smartdatasprint\/","title":{"rendered":"Interrogando APIs de Vis\u00e3o Computacional – publicado relat\u00f3rio do #SMARTDataSprint"},"content":{"rendered":"

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No final de janeiro aconteceu mais uma edi\u00e7\u00e3o do SMART Data Sprint, um evento que re\u00fane pesquisadores, programadores e designers para trabalho colaborativo sobre um determinado tema de pesquisa – e bases de dados. Tive a oportunidade de, junto ao Andre Mintz<\/a>, idealizar o projeto “Interrogating Vision APIs<\/strong><\/a>“. Durante quatro dias, Mintz se juntou aos pesquisadores\u00a0Beatrice Gobbo<\/a>, Elena Pilipets<\/a>, Hamdan Azhar<\/a>, Helen Takamitsu<\/a>, Janna Joceli Omena<\/a> e Ta\u00eds Oliveira<\/a> para analisar ao mesmo tempo, com m\u00e9todos digitais, duas perguntas de pesquisa:<\/p>\n

a) Quais s\u00e3o as diferen\u00e7as entre os principais fornecedores de vis\u00e3o computacional?<\/em><\/p><\/blockquote>\n

b) Podemos investigar representa\u00e7\u00f5es nacionais usando ferramentas de vis\u00e3o computacional?<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Para responder estas perguntas, foram processadas mais de 60 mil imagens provenientes de bancos de imagens (Shutterstock, Adobe Stock e Getty Images) para resultados \u00e0 buscas como “brazilian”, “british”, “indian”, “portuguese” e outros marcadores de nacionalidade em cada um dos recursos de vis\u00e3o computacional citados anteriormente. O time focou em quatro nacionalidades (brasileiros, nigerianos, austr\u00edacos e portugueses).<\/p>\n

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Foram aplicados de modo emergente m\u00e9todos como text analysis, visualiza\u00e7\u00e3o de redes, descri\u00e7\u00e3o densa e c\u00e1lculos estat\u00edsticos para entender as similaridades e diferen\u00e7as tanto entre os fornecedores de vis\u00e3o computacional quanto entre os diferentes bancos de imagens e nacionalidades representadas.<\/p>\n

Como primeiro resultado p\u00fablico do esfor\u00e7o, um extenso relat\u00f3rio que tamb\u00e9m inclui protocolos de pesquisa (para replica\u00e7\u00e3o), detalhes sobre a metodologia, quest\u00f5es de pesquisa, design da pesquisa, descobertas e dicuss\u00e3o foi publicado no site do Inova Media Lab, organizador do evento. Em breve os autores produzir\u00e3o textos acad\u00eamicos e desdobramentos sobre o estudo, mas gostaria de adiantar – para os lus\u00f3fonos, um mini-resumo das principais descobertas.<\/p>\n

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Diferen\u00e7as entre fornecedores de computa\u00e7\u00e3o visual<\/em><\/p>\n

As tr\u00eas APIs de computa\u00e7\u00e3o visual abordadas – desenvolvidas por Google, IBM e Microsoft – apresentam caracter\u00edsticas bem diferentes de etiquetagem que descrevem diferentes ontologias e espa\u00e7os sem\u00e2nticos. Sobre n\u00edveis de detalhes, a API da Google tende a maiores n\u00edveis de especificidade; IBM apresenta alguma especificidade mas n\u00e3o tanta quanto a da Google; e a da Microsoft \u00e9 geralmente muito gen\u00e9rica e possui um escopo limitado de etiquetagem. A imagem abaixo apresenta uma compara\u00e7\u00e3o aned\u00f3tica sobre as abordagens:<\/p>\n

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Redes visuais como ferramentas descritivas \u00fateis \u00e0 pesquisa social sobre representa\u00e7\u00e3o<\/em><\/p>\n

Sites de bancos de imagens representam visualidades com temas recorrentes para os quais as APIs de computa\u00e7\u00e3o visual s\u00e3o \u00fateis como recursos descritivos, mostrando configura\u00e7\u00f5es e padr\u00f5es emergentes dos temas constru\u00eddos como t\u00edpicos para cada grupo – nacionalidade no caso. A visualiza\u00e7\u00e3o abaixo, por exemplo, mostra na rede de labels (etiquetas) como, para cada pa\u00eds, as APIs e a clusteriza\u00e7\u00e3o em rede (no Gephi) permitiu encontrar um padr\u00e3o recorrente de grupos ligados a: a) natureza; b) comida; e c) pessoas. Para cada pa\u00eds um grande grupo de imagens sobre algum aspecto cultural (ou estere\u00f3tipo online) esteve tamb\u00e9m presente: Carnaval para Brasil; T\u00eaxtil para Portugal; Cidade e Arquitetura para \u00c1ustria; e Dinheiro para Nig\u00e9ria.<\/p>\n

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Vis\u00e3o computacional e culturas<\/em><\/p>\n

As APIs de vis\u00e3o computacional apresentaram diferentes n\u00edveis de sensibilidade e modos de tratamento de imagens de culturas espec\u00edficas. Por exemplo, enquanto o Google reconheceu v\u00e1rios itens espec\u00edficos sobre comida ou instrumentos musicais, a precis\u00e3o nem sempre foi satisfat\u00f3ria tanto no servi\u00e7o da Google quanto na dos demais. Em alguns casos, as APIs reproduziram invisibilidades de marcadores culturais de grupos minorizados, poss\u00edvel refor\u00e7o de rela\u00e7\u00f5es \u00e9tnico-raciais hierarquizadas. Na imagem abaixo vemos um dos exemplos nos quais a Google Vision marcou como peruca (“wig”) um cabelo natural:\"\"<\/p>\n

H\u00e1 muito mais no relat\u00f3rio que pode ser lido em toda sua extens\u00e3o em\u00a0https:\/\/smart.inovamedialab.org\/smart-2019\/project-reports\/interrogating-vision-apis\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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