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GIFGIF: El lado científico de los GIFs animados


Uno puede pasar horas enteras mirando GIFs animados, sólo por el placer de hacerlo. Sin embargo, GIFGIF es un portal que propone algo diferente: Desarrollado por dos estudiantes del MIT, su objetivo es crear un método para explorar GIFs animados por los sentimientos que generan, en vez de usar simples tags. El truco es que GIFGIF necesita de tu ayuda, mirando y votando todos los GIFs animados que puedas.

No pasa un día en el que no reciba (por alguna vía) un enlace con uno o más GIFs animados. A pesar de su sencillez técnica, el GIF animado se ha convertido en algo mucho más complejo dentro de la Web. Es una especie de “pequeño arte”, un extraño, curioso, y muy creativo vector de comunicación, que se adapta casi perfectamente a las necesidades de cualquier entusiasta. No importa si es un momento especial de una serie de TV, un animal haciendo algo divertido, un accidente o algún famoso haciendo gestos, la idea es compartir una porción diminuta pero contundente de una sensación, un sentimiento. La forma más común de encontrar GIFs animados (además de crearlos uno mismo) es a través de sus tags asociados. Por supuesto, la función de un tag depende exclusivamente de qué tan bien haya sido asignado en primer lugar. Dos estudiantes del MIT, Travis Rich y Kevin Hu, creen que los GIFs animados estarían mucho mejor clasificados si se apelara al “mensaje” en sí (o sea, la sensación que transmiten), y no a un tag básico. El resultado, es una página web llamada GIFGIF.

GIFGIF

En total, GIFGIF trata de dividir a su base de datos con más de mil GIFs animados en 17 categorías diferentes. Como era de esperarse, los GIFs no están limitados a una sola categoría, ya que uno de ellos puede mostrar, por ejemplo, sorpresa y felicidad al mismo tiempo. Todo lo que tienes que hacer es mirar y votar. GIFGIF presenta dos GIFs animados, y pregunta cuál de los dos simboliza mejor a un sentimiento. Si ninguno de los GIFs encaja, existe una tercera opción para ignorarlos y seguir adelante. Una base de datos con mil GIFs puede parecer pequeña frente a los millones de archivos que se comparten diariamente, pero sus creadores prefieren tener un grupo de mil GIFs bien definidos, a ofrecer un millón con un solo voto cada uno. Hasta ahora, esto les ha funcionado muy bien: Los resultados que podemos apreciar en la gran mayoría de las categorías tienen un nivel de precisión bastante bueno. En promedio, el porcentaje de votos del GIF animado que identifica mejor a cada categoría está en el orden del 80 por ciento. Con esta información, no sólo están en buen camino para crear una herramienta más avanzada que ayude a buscar y explorar GIFs animados, sino que también podrán registrar diferencias culturales entre regiones, e incluso se ha especulado con la posibilidad de un sistema que detecte rasgos de autismo.

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Escrito por Lisandro Pardo

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