雖然說各花入各眼，不過大眾的口味其實相近，一張圖片能夠聚集人氣的元素，某程度上也可以分析得到。最近麻省理工有人在開發算式，能夠自動分析圖片，估計在社交平台上的人氣。
麻省理工大學的博士生 Aditya Khosla 正在電腦科學和人工智能研究所進行的研究中，利用了 Flickr 上多達 230 萬張照片，製作能夠把照片分析出人氣程度的算式。它可以分析出不同照片元素對於照片人氣（也就是「按讚」的次數）的影響，其中正面元素包括短裙、鮮艷的顏色和人物，而負面的元素包括廁所泵和哥爾夫球車等等。計算出來的人氣指數，可以預測到點擊率，指數由 0-10，可以用 2 的次方預計點擊率，例如人氣指數 6 的，預計點擊率就是 2^6 = 64 個，如此類推。
有興趣的朋友可以試用簡單版本的分析程式，看看自己的照片有多大的人氣潛力，而 Aditya Khosla 也正在開發能夠協助用家改善圖片人氣的程式，到底會有多大的成效？
來源：PetaPixel
