Z tego powodu bardzo lubię analizować twarde dane. Zachowanie użytkowników jest taką daną , a tam trudno mówić o intencjonalnym korzystaniu z produktu, który analizuję, w taki sposób, by wprowadzić badacza w błąd.

Co, gdy chcielibyśmy poznać więcej informacji o tym, kim jest nasz użytkownik? Google Analytics powie nam o tym, skąd jest i z jakiego urządzenia korzysta. Gdy pracujemy nad produktem ogólnoświatowym, możemy zacząć zastanawiać się również, jakie są przeważające rasy wśród użytkowników, dzięki czemu będziemy w stanie dostosować odpowiednio komunikację. Chcąc uniknąć pytań w kolejnej deklaratywnej ankiecie możemy posłużyć się bibliotekę Deepface, która odpowie nam na to pytanie.

Czym jest Deepface?

DeepFace to system rozpoznawania twarzy oparty na głębokim uczeniu stworzony przez grupę badawczą w Facebooku. Identyfikuje on ludzkie twarze na zdjęciach. Biblioteka wykorzystuje dziewięciowarstwową sieć neuronową o ponad 120 milionach połączeń i została wytrenowana na czterech milionach zdjęć przesłanych przez użytkowników Facebooka.

Zespół badawczy Facebook Research ogłosił, że metoda DeepFace osiąga dokładność wynoszącą 97,35% ± 0,25% na zbiorze danych Labeled Faces in the Wild (LFW), gdzie ludzie osiągają dokładność wynoszącą 97,53%.

W odpowiedzi na rosnące obawy społeczeństwa Meta ogłosiło plany zamknięcia systemu rozpoznawania twarzy na Facebooku i usunięcia danych skanu twarzy ponad miliarda użytkowników. Nie mówił jednak nic o usunięciu biblioteki Deepface. Na nasze szczęście. Przynajmniej w tym wypadku.

Jakie dane pozyskamy dzięki analizie biblioteki Deepface?

Za pomocą biblioteki Deepface możemy otrzymać takie informacje, jak:

• Dominująca emocja postaci na zdjęciu
• Procentowe rozpoznanie takich emocji postaci na zdjęciu, jak: złość, zniesmaczenie, strach, radość, smutek, zaskoczenie lub neutralny wyraz twarzy
• Dominującą płeć
• Dominującą rasę postaci na zdjęciu
• Orientacyjny wiek postaci na zdjęciu

To natomiast pozwala nam na sprawdzenie, czy zbierane awatary użytkowników korespondują nam np. z zakładaną grupą docelową, pod którą targetujemy komunikację prosprzedażową i mowa tutaj zarówno o rasie, jak i wieku.

Dla przykładu możemy spojrzeć na rozkład przypuszczalnego wiek klientów i realnych użytkowników. Skąd wziąć ten przypuszczalny wiek użytkowników? Jeśli Twoją grupą docelową są followersi konkretnego użytkownika instagrama, możesz zescrapować (choć oczywiście tego nie polecam!) ich zdjęcia profilowe.

Skrapowanie internetu (web scraping) to proces automatycznego zbierania danych z witryn internetowych. Jest to często wykonywane przez specjalne programy lub skrypty, które przeglądają strony internetowe i wydobywają z nich informacje, takie jak tekst, obrazy, ceny produktów czy dane kontaktowe. Te zebrane dane można potem analizować, przechowywać lub wykorzystywać do różnych celów, takich jak badania rynku, monitorowanie cen, tworzenie baz danych itp. Skrapowanie internetu jest używane w wielu dziedzinach, ale może być kontrowersyjne, jeśli nie jest przeprowadzane zgodnie z zasadami etyki i przepisami dotyczącymi prywatności i praw autorskich.

Z pomocą powyższego wykresu będącego wynikiem przeanalizowania wieku przez bibliotekę Deepface mogę wysnuć hipotezę, że powinniśmy mocniej zastanowić się nad akwizycją użytkowników wchodzących w skład zakresu wiekowego 24-28 lata. Możliwe jednak, że ten przedział wiekowy nie zamierza płacić za mój produkt mimo precyzyjnych komunikatów. Widząc jednak spore odchylenie w udziale realnych i potencjalnych klientów we wspomnianym przedziale, spróbowałbym, choć z kilkoma testowymi kampaniami. Podobnie z zakresem 29-34 — może jesteśmy w nim wyjątkowo skuteczni w pozyskiwaniu użytkowników i należałoby jeszcze podkręcić śrubę?

Proces analizowania danych

Deepface pozwala nam uzyskać dane, do których nie mieliśmy wcześniej tak łatwego dostępu i to dosłownie w ciągu kilku minut. Sam proces pozyskiwania danych ze zdjęć jest o wiele prostszy, niż można przypuszczać.

Do skorzystania z Deepface wystarczy prosty notatnik w Jupyterze, a samą analizę danych zrobisz nawet w Excelu.

Wskazówki przed Twoją pierwszą analizą

Format zdjęć

Upewnij się, że analizujesz zdjęcia w jednym formacie — ułatwi to zadanie Deepface’owi. Aby zamienić cały zdjęciowy dataset, możesz skorzystać z prostego narzędzia, jakim jest XnConvert.

Zbiór danych wyjściowych

Z Jupytera możesz zapisywać wynik analizy każdego zdjęcia do tego samego pliku, który otworzysz później w Excelu i po uporządkowaniu danych szybko zaczniesz analizę.

Nie porządkuj ręcznie zdjęć

Znasz zasadę garbage in, garbage out? Nie martw się — Deepface może nie brać pod uwagę zdjęć niezawierających twarz. Spójrz w jego dokumentację.