Capacidad de creación de imágenes

La imaginabilidad es una medida de la facilidad con la que un objeto físico, una palabra o un entorno evocan una imagen mental clara en la mente de cualquier persona que lo observe. ^{[1] [2]} Se utiliza en arquitectura y planificación urbana, en psicolingüística ^[3] y en la investigación de la visión artificial automatizada. ^[4] En el reconocimiento automático de imágenes, entrenar modelos para conectar imágenes con conceptos que tienen baja imaginabilidad puede conducir a resultados sesgados y perjudiciales. ^[4]

Kevin A. Lynch introdujo por primera vez el término "imaginabilidad" en su libro de 1960, La imagen de la ciudad . ^{[1] [5]} En el libro, Lynch sostiene que las ciudades contienen un conjunto clave de elementos físicos que las personas utilizan para comprender el entorno, orientarse dentro de él y asignarle un significado. ^[6]

Lynch sostiene que los cinco elementos clave que inciden en la imaginabilidad de una ciudad son: caminos, bordes, distritos, nodos y puntos de referencia.

• Caminos: canales por los que transitan las personas. Ejemplos: calles , aceras , senderos, canales , vías férreas .
• Bordes : objetos que forman límites alrededor del espacio. Ejemplos: muros , edificios, costas , bordillos , calles y pasos elevados .
• Distritos : áreas medianas a grandes a las que la gente puede entrar y salir y que tienen un conjunto común de características identificables.
• Nodos: grandes áreas a las que la gente puede acceder y que sirven como focos de la ciudad, barrio, distrito, etc.
• Lugares de interés : puntos de referencia memorables a los que la gente no puede acceder. Ejemplos: señales, montañas y arte público. ^[1]

En 1914, medio siglo antes de que se publicara La imagen de la ciudad , Paul Stern analizó un concepto similar al de la imaginabilidad en el contexto del arte. En Reflexiones sobre el arte de Susan Langer , Stern nombra el atributo que describe cuán vívida e intensamente puede experimentarse un objeto artístico como apariencia. ^[7]

El reconocimiento automático de imágenes se desarrolló mediante el uso del aprendizaje automático para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos de fotografías anotados, como ImageNet . Las imágenes en ImageNet se etiquetan utilizando conceptos en WordNet . Los conceptos que se expresan fácilmente verbalmente, como "temprano", se consideran menos "imaginables" que los sustantivos que se refieren a objetos físicos como "hoja". El entrenamiento de modelos de IA para asociar conceptos con baja imaginabilidad con imágenes específicas puede conducir a un sesgo problemático en los algoritmos de reconocimiento de imágenes. Esto ha sido particularmente criticado en relación con la categoría "persona" de WordNet y, por lo tanto, también de ImageNet. Trevor Pagan y Kate Crawford demostraron en su ensayo "Excavating AI" y su proyecto de arte ImageNet Roulette cómo esto lleva a que los sistemas de IA etiqueten fotos de personas comunes como "terroristas" o "delincuentes sexuales". ^[8]

Las imágenes de los conjuntos de datos suelen etiquetarse como poseedoras de un cierto nivel de imaginabilidad. Como describen Kaiyu Yang, Fei-Fei Li y coautores, esto suele hacerse siguiendo los criterios del estudio psicolingüístico de los sustantivos de Allan Paivio y colaboradores de 1968. ^[3] Yang et al. escriben que los anotadores de conjuntos de datos encargados de etiquetar la imaginabilidad "ven una lista de palabras y califican cada palabra en una escala de 1 a 7 desde 'poca imaginabilidad' a 'mucha imaginabilidad'". ^[4]

Para evitar un reconocimiento y una generación de imágenes sesgados o perjudiciales, Yang et al. recomiendan no entrenar los modelos de reconocimiento de la visión con conceptos con baja capacidad de representación visual, especialmente cuando los conceptos son ofensivos (como insultos sexuales o raciales) o sensibles (sus ejemplos para esta categoría incluyen "huérfano", "separatista", "anglosajón" y "votante cruzado"). Incluso conceptos "seguros" con baja capacidad de representación visual, como "sobrina nieta" o "vegetariano", pueden conducir a resultados engañosos y deben evitarse. ^[4]

• Orientación
• Mapeo mental
• Psicología ambiental
• Percepción del habla
• Psicología experimental

• Holahan, Charles J.; Sorenson, Paul F. (1985-09-01). "El papel de la organización figurativa en la imaginabilidad de la ciudad: un análisis del procesamiento de la información". Revista de Psicología Ambiental .
• Smolík Filip (21 de mayo de 2019). "La capacidad de creación de imágenes y la densidad de vecindad facilitan la edad de adquisición de palabras en checo". Revista de investigación del habla, el lenguaje y la audición.
• Paivio, Allan; Yuille, John C.; Madigan, Stephen A. (1968). "Valores de concreción, imaginería y significatividad para 925 sustantivos". Revista de Psicología Experimental.
• Hansen, Pernille; Holm, Isabel; Lind, Marianne; Simonsen, Hanne Gram (2012). "Relación de nombres e imaginabilidad".
• Richardson, John TE (1975-05). "Concreción e imaginabilidad". Revista trimestral de psicología experimental .
• Silva, Kapila Dharmasena (2015). "Desarrollo de métodos alternativos para la investigación de la imaginabilidad urbana".
• McCunn, Lindsay J.; Gifford, Robert (1 de abril de 2018). "Navegación espacial y visualización de lugares en el sentido de lugar". Ciudades .
• Caplan, Jeremy B.; Madan, Christopher R. (17 de junio de 2016). "La capacidad de representar palabras mejora la memoria de asociación al aumentar la participación del hipocampo". Journal of Cognitive Neuroscience
• Chmielewski S., Bochniak A., Natapov A., Wezyk P. (2020). "Introducción de GEOBIA a la evaluación de la capacidad de generación de imágenes de paisajes". Teledetección .