Deze UvA’er onderzocht waarom je online juist dat ene hotel uitkiest
Op sites als Airbnb of Booking.com staan in iedere stad honderden hotels of appartementen. Is er op basis van de foto’s van die plekken iets te zeggen over op welke advertentie je gaat klikken? Dat onderzocht promovendus Gijs Overgoor.
Waar gaat je onderzoek over?
‘Mijn proefschrift gaat voornamelijk over het ontwikkelen van een methode om informatie uit de foto te halen. Het vertalen en relevant maken van die informatie voor marketing is mijn expertise. In andere woorden: wat is de impact van een foto op jouw likegedrag op sociale media of jouw klikgedrag op een website? In mijn proefschrift heb ik alleen gekeken naar foto’s en niet naar video’s. De foto’s, 150.000 in totaal, heb ik verzameld via Instagram. Dat heb ik gedaan toen het nog kon voor het Cambridge Analytica-schandaalCambridge Analytica was een Brits-Amerikaans databedrijf dat datamining, data-analyse en direct marketing bundelde met strategische communicatie voor verkiezingscampagnes. In maart 2018 lekte uit dat Facebook dat bewust zou meewerken aan illegale manipulatie van de gegevens van Facebook-gebruikers ten behoeve van de campagne van Trump in 2016. Cambridge Analytica ging failliet en maakt het een doorstanrt onder de naam Emerdata. . Daarna heb ik onderzoek gedaan naar foto’s die ik heb gekregen via een groot online reisbureau.’
Naar welke kenmerken in een foto heb je gekeken?
‘Ik heb gekeken naar visuele complexiteit, dat bestaat uit meerdere categorieën. Denk aan kleurvariatie, overgangen van licht naar donker, de hoeveelheid details. Ik heb ook gekeken naar het creatieve proces achter de foto. Zijn er juist veel of weinig objecten in de foto? Waar staan de objecten?
Daar kwamen scores uit en die kun je meenemen in een model dat het aantal likes bestudeert en zo de impact meet met behulp van statistiek. Zo hebben we ontdekt dat als een beeld te simpel of juist te druk is, het je brein niet genoeg triggert om iets te doen. Ook weten we nu dat als er maar één object in het beeld staat, of juist heel veel, dat dat goede reacties oplevert.
Likes zijn natuurlijk leuk, maar een hotel wil natuurlijk het liefst dat mensen boeken. Wat is daarbij van belang?
‘Die zogenoemde click through bait, dus hoe vaak er op een plaatje van een hotel wordt geklikt, hangt af van de stad, zo bleek uit ons onderzoek. Volgens het model is in New York bijvoorbeeld de foto van de voorkant van het hotel het best, en voor Miami een foto van het zwembad.’
En wat kan er met deze resultaten worden gedaan?
‘Nu ik heb bijvoorbeeld blootgelegd dat een foto van de voorkant van een hotel in New York de meeste kliks oplevert, kunnen de hotels of reisbureaus die de data hebben geleverd daarmee aan de slag. Maar het kan ook fijn zijn voor de mensen die hun vakantie boeken in deze plaatsen en hotels. Als ieder hotel in een bepaalde plek dezelfde soort foto’s gebruikt, bijvoorbeeld in Miami foto’s van een zwembad, dan kun je als klant veel sneller en makkelijker deze hotels vergelijken en je keuze maken.
Natuurlijk: het personaliseren van de weergave van een pagina kan als het te ver gaat een inbreuk zijn op je privacy. Maar het kan je ook helpen bij het sne; maken van een keuze. Ik denk dat we een balans moeten vinden tussen wat waardevol is voor het bedrijf en voor de klant, dus maximaliseren van winst of waarde en gemak voor de consument.’
Dus deze technologie kan mensen ook helpen?
‘Jazeker! Naar mijn mening ligt er nu nog te weinig focus op het creëren van waarde voor de consument en is marketing soms teveel gericht op het maximaliseren van winst voor het bedrijf. Je ziet in een documentaire als The Social Dilemma dat mensen anders gaan kijken naar technologie, sociale media en de effecten hiervan.
Ik denk dat we in eerste instantie Artificial Intelligence begrijpelijk moeten maken. Dan kunnen we beslissen wat we ermee gaan doen. Nu is voor veel mensen nog onduidelijk hoe AI precies werkt.’
Er zijn ook veel voorbeelden van AI die discriminerend werkt.
‘Een beroemde uitspraak daarover is “garbage in, garbage out”. Dat houdt eigenlijk in dat de kwaliteit van je resultaten afhankelijk is van de kwaliteit van de data die je erin stopt. Een algoritme is in principe altijd fair, maar de data hoeft dat niet altijd te zijn.
Dat zie je bijvoorbeeld als mensen van kleur niet herkend worden door een systeem voor gezichtsherkenning. Voor mijn onderzoek heb ik gekeken naar foto’s van hotels, dus dat is niet zo gevaarlijk. Wel kan een bepaald hotel al heel populair zijn en een hoge click through hebben. Dat ligt dan niet aan de foto’s die ze gebruiken. Dat kan de accuraatheid van ons model beïnvloeden, en als we daar teveel op zouden leunen registreren we de verkeerde impact en trekken we de verkeerde conclusies.’
Gijs Overgoor hoopt vandaag, op 30 juni, te promoveren op zijn proefschrift. ‘Visual Analytics and Artificial Intelligence for Marketing’. De promotie begint om 10.00 uur en vindt plaats in de Agnietenkapel.
