Изобразительность
Образность — это мера того, насколько легко физический объект, слово или окружающая среда вызовет четкий мысленный образ в сознании любого человека, наблюдающего за ним. [1] [2] Его используют в архитектуре и градостроительстве, в психолингвистике, [3] и в исследованиях автоматизированного компьютерного зрения. [4] При автоматическом распознавании изображений обучение моделей связыванию изображений с концепциями, имеющими низкую изобразимость, может привести к предвзятым и вредным результатам. [4]
История и компоненты
[ редактировать ]Кевин А. Линч впервые ввел термин «образность» в своей книге 1960 года « Образ города» . [1] [5] В книге Линч утверждает, что города содержат ключевой набор физических элементов, которые люди используют, чтобы понять окружающую среду, ориентироваться в ней и придать ей значение. [6]
Линч утверждает, что пять ключевых элементов, влияющих на имиджевую привлекательность города, — это пути, края, районы, узлы и ориентиры.
- Пути: каналы, по которым путешествуют люди. Примеры: улицы , тротуары , тропы, каналы , железные дороги .
- Края : объекты, образующие границы пространства. Примеры: стены , здания, береговая линия , бордюры , улицы и эстакады .
- Районы : средние и большие территории, в которые могут въезжать и выезжать люди, имеющие общий набор идентифицируемых характеристик.
- Узлы: люди могут посещать большие территории, которые служат центрами города, района, района и т. д.
- Ориентиры : запоминающиеся ориентиры, в которые люди не могут попасть. Примеры: вывески, горы и паблик-арт. [1]
В 1914 году, за полвека до публикации «Образа города» , Пол Стерн обсуждал концепцию, подобную образности, в контексте искусства. Стерн в книге Сьюзен Лангер «Размышления об искусстве» называет атрибут, который описывает, насколько ярко и интенсивно может восприниматься видимость художественного объекта. [7]
В компьютерном зрении
[ редактировать ]Автоматическое распознавание изображений было разработано с использованием машинного обучения для поиска закономерностей в больших аннотированных наборах данных фотографий, таких как ImageNet . Изображения в ImageNet помечаются с использованием концепций WordNet . Понятия, которые легко выражаются устно, например «ранний», считаются менее «образными», чем существительные, относящиеся к физическим объектам, таким как «лист». Обучение моделей ИИ связыванию понятий с низкой визуализацией с конкретными изображениями может привести к проблемной предвзятости в алгоритмах распознавания изображений. Это особенно подвергалось критике, поскольку относится к категории «человек» в WordNet и, следовательно, также в ImageNet. Тревор Пэган и Кейт Кроуфорд в своем эссе «Раскопки ИИ» и арт-проекте ImageNet Roulette продемонстрировали , как это приводит к тому, что системы ИИ помечают фотографии обычных людей «террористами» или «сексуальными преступниками». [8]
Изображения в наборах данных часто помечаются как имеющие определенный уровень возможности изображения. Как описывают Кайю Ян, Фей-Фей Ли и соавторы, это часто делается в соответствии с критериями проведенного Алланом Пайвио и его коллегами в 1968 году. психолингвистического исследования существительных, [3] Ян эл.ал. пишут, что аннотаторы наборов данных, которым поручено маркировать образность, «видят список слов и оценивают каждое слово по шкале от 1 до 7 от «низкой образности» до «высокой образности». [4]
Чтобы избежать предвзятого или вредного распознавания и создания изображений, Yang et.al. рекомендуют не обучать модели зрительного распознавания понятиям с низкой имиджемостью, особенно если эти понятия оскорбительны (например, сексуальные или расовые оскорбления) или чувствительны (их примеры для этой категории включают «сирота», «сепаратистский», «англосаксонский» и «сирота»). перекрестный избиратель»). Даже «безопасные» концепции с низкой имиджем, такие как «внучатая племянница» или «вегетарианка», могут привести к вводящим в заблуждение результатам, и их следует избегать. [4]
См. также
[ редактировать ]- Навигация
- Ментальное картирование
- Экологическая психология
- Восприятие речи
- Экспериментальная психология
Дальнейшее чтение
[ редактировать ]- Холахан, Чарльз Дж.; Соренсон, Пол Ф. (1 сентября 1985 г.). «Роль фигуральной организации в образности города: анализ обработки информации» . Журнал экологической психологии .
- Смолик Филип (21 мая 2019 г.). «Изобразительность и плотность соседства способствуют усвоению слов на чешском языке» . Журнал исследований речи, языка и слуха.
- Пайвио, Аллан; Юлль, Джон К.; Мэдиган, Стивен А. (1968). «Значения конкретности, образности и значимости для 925 существительных» . Журнал экспериментальной психологии.
- Хансен, Пернилле; Холм, Элизабет; Линд, Марианна; Симонсен, Ханне Грам (2012). «Связность имен и образность» .
- Ричардсон, Джон Т.Э. (1975–05). «Конкретность и образность» . Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии .
- Сильва, Капила Дхармасена (2015). «Разработка альтернативных методов исследования имиджа города» .
- Макканн, Линдси Дж.; Гиффорд, Роберт (01 апреля 2018 г.). «Пространственная навигация и образность места в смысле места» . Города .
- Каплан, Джереми Б.; Мадан, Кристофер Р. (17 июня 2016 г.). «Изобразительность слов улучшает ассоциативную память за счет увеличения активности гиппокампа» . Журнал когнитивной нейронауки
- Хмелевский С., Бохняк А., Натапов А., Везик П. (2020). «Внедрение GEOBIA в оценку визуализации ландшафта» . Дистанционное зондирование .
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б с Линч, Кевин, 1918–1984 гг. (1960). Образ города . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 0-262-12004-6 . ОСЛК 230082 .
{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка ) - ^ Деллантонио, Сара; Иов, Ремо; Мулатти, Клаудио (3 апреля 2014 г.). «Изображаемость: теперь вы видите это снова (хотя и в другой форме)» . Границы в психологии . 5 : 279. дои : 10.3389/fpsyg.2014.00279 . ISSN 1664-1078 . ПМЦ 3982064 . ПМИД 24765083 .
- ^ Jump up to: а б Пайвио, Аллан ; Юлль, Джон К.; Мэдиган, Стивен А. (1968). «Значения конкретности, образности и значимости для 925 существительных» . Журнал экспериментальной психологии . 76 (1, ч. 2): Приложение: 1–25. дои : 10.1037/h0025327 . ISSN 0022-1015 . ПМИД 5672258 .
- ^ Jump up to: а б с д Ян, Кайю; Цинами, Клинт; Фей-Фей, Ли ; Дэн, Цзя; Русаковский, Ольга (27 января 2020 г.). «На пути к более справедливым наборам данных: фильтрация и балансировка распределения поддерева людей в иерархии ImageNet» . Материалы конференции 2020 года по справедливости, подотчетности и прозрачности . ЖИР* '20. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники. стр. 547–558. arXiv : 1912.07726 . дои : 10.1145/3351095.3375709 . ISBN 978-1-4503-6936-7 . S2CID 209386709 .
- ^ «Анализ имиджевых возможностей города Линча в эпоху цифровых технологий» . Planetizen — Новости городского планирования, работа и образование . Проверено 15 февраля 2020 г.
- ^ Читатель городского дизайна . Ларис, Майкл, 1962 г., Макдональд, Элизабет, 1959 г. (второе изд.). Лондон. 2013. ISBN 978-0-203-09423-5 . OCLC 1139281591 .
{{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка ) CS1 maint: другие ( ссылка ) - ^ Лангер, Сюзанна К. (Сюзанна Катерина Кнаут), 1895–1985 (1979) [1958]. Размышления об искусстве . Нью-Йорк: Арно Пресс. ISBN 0-405-10611-4 . ОСЛК 4570406 .
{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка ) - ^ Кроуфорд, Кейт ; Тревор, Пэган (2019). «Раскопки ИИ: политика изображений в наборах данных машинного обучения» . Институт AI Now .