Thread by @SoyMmadrigal

Voy a intentar explicar el porqué Twitter hace esto elegir un rostro frente a otro cuando subimos una imagen, abajo el ejemplo
Pero para ello es necesario que se olviden de prejuicios mientras leen esto , y luego decidan
Esto es la aproximación de Tw a este proceso, aclaró

Lo primero que debemos tener en cuenta es el inmenso volumen de imágenes que subimos a las redes y en concreto a Twitter
Todas deben sufrir unos procesos antes de hacerlas visibles (limpieza de meta datos, categorización, reconocimiento, etc)

Uno de ellos es el crop/recorte si la imagen debe “ajustarse” al tamaño de la app para que la visualicemos. Ahora bien, qué recortamos y dónde centramos la imagen? Y lo que es más importante para Twitter : Cómo lo hacemos rápido y barato?

La primera intención de Twitter (recuerden es un negocio ante todo) es que esos procesos consuman menos recursos para ser ejecutados (menos “máquina”) y menos tiempo (menos “recursos”). Es decir , abaratar

Para hacer la elección del recorte de usan redes neuronales se hace en base a intentar resaltar la parte más prominente/importante de la imagen. Pero eso requeriría, dirán ustedes, decidir si Obama es más importante y no, no se trata de eso

Las redes neuronales se entrenan en Cómo observamos imágenes. Cómo vemos. P.e nos fijamos más en rostros, animales o texto. Pero también en imágenes que ofrecen más contraste que en difusas. Y sí, en unos colores más que en otros.

Pero si el proceso NO tuviera que ser abaratado (lo que he explicado antes) el resultado sería probablemente diferente. Twitter decidió recortar esos análisis de las imágenes y desechar pasos que implican más coste. No es racismo, es economía

Igual si Tw gastara más podría detectar mejor imágenes violentas, abusos de menores u otras ilegales aplicando ese tiempo, pero eso sería más coste y más tiempo, y vaya, twittear sería más lento, verdad? Eso nadie lo quiere. Ellos menos

Por último les dejo un enlace de Twitter donde explica su aproximación que incluye un doc muy Interesante y muy técnico de parte del proceso de una imagen y sus fórmulas matemáticas

blog.twitter.com/engineering/en…

Ah, y mi intención es explicar cosas de manera sencilla, no justificar a Twitter ni defenderlo. Si me tomo algunas licencias es por hacerlas más simples. Ustedes perdonen por ello

Añado el último hilo con datos en abierto y contrastado. Resultado : de 92 imágenes mismas características Twitter eligió 52 rostros negros sobre 92
Además Twitter reconoce un “fallo”. Me reafirmo en lo explicado

https://twitter.com/SoyMmadrigal/status/1307773644983152641