Predicting liking of art using metadata to estimate variable importance
Creators: name: Volsa, Clemens
Publisher: name: (:none)
Year: 2018

description: One omnipresent, yet special ability of humans is their sense for the aesthetic. Empirical aesthetics delivers approaches to investigate this sense. These come in the form of models that try to describe aesthetic experiences as well as organize their components and influences. The present work investigates such a model in an exploratory way by employing approaches of a related discipline, computational aesthetics. One of the goals of computational aesthetics is the estimation of aesthetic quality of images. This is mostly done using machine learning on the image data itself. The present study tries to employ this approach of machine learning to predict liking ratings of paintings. However, it uses psychological variables from the investigated model. In a prestudy an existing data set was first analyzed. To extend this analysis and to add other relevant variables, a new data set was collected after that. From these data sets individual ratings were predicted as well as ratings averaged per image. These predictions were then analyzed for their predictive power as well as the influences of the used variables. The results suggest that psychological variables are indeed suitable for the prediction of liking ratings. Especially averaged ratings can be predicted well. Across all analyses three variables prove to be very influential: valence, complexity, and image style. These results provide new insights in the possibilities of investigating models of empirical aesthetics, as well as the usage of subjective variables in computational aesthetics.
description: Eine omnipräsente und doch besondere Eigenschaft des Menschen ist sein Sinn für das Ästhetische. Die empirische Ästhetik liefert Ansätze zur Untersuchung dieses Sinnes, indem sie Modelle bereitstellt. Diese Modelle versuchen die ästhetische Erfahrung zu Beschreiben, sowie ihre Komponenten und Einflüsse zu Organisieren. Die vorliegende Arbeit untersucht ein solches Modell auf explorative Weise durch die Anwendung von Ansätzen einer verwandten Disziplin, der computationalen Ästhetik. Eines der Ziele der computationalen Ästhetik ist die Bestimmung ästhetischer Qualität von Bildern. Diese wird vor allem mittels Machine Learning aus den Bilddaten selbst vorhergesagt. Die vorliegende Studie versucht diesen Ansatz des Machine Learning auf Gefallenswertungen von Gemälden anzuwenden. Dazu sollen jedoch vor allem psychologische Variablen aus dem untersuchten Modell verwendet werden. In einer Vorstudie wurde zunächst ein bestehender Datensatz analysiert. Um die Analyse um weitere relevante Variablen zu ergänzen wurde daraufhin ein weiterer Datensatz erhoben. Es wurden sowohl individuelle Gefallensurteile vorhergesagt, als auch pro Bild gemittelte Urteile. Die Ergebnisse wurden auf die Vorhersagekraft der Methode sowie den Einfluss der verwendeten Variablen hin untersucht. Die Ergebnisse sprechen dafür, dass sich die verwendeten psychologischen Variablen dafür eignen, um für die Vorhersage von Gefallensurteilen verwendet zu werden. Vor allem gemittelte Urteile können gut vorhergesagt werden. Über alle Analysen hinweg stellen sich drei Variablen als besonders Einflussreich heraus: Valenz, Komplexität und Stil des Bildes. Diese Ergebnisse liefern neue Ansätze für die Erforschung von Modellen innerhalb der empirischen Ästhetik, als auch für die Verwendung subjektiver Variablen in der computationalen Ästhetik.