Tweet
Tweet

Slide 1

Slide 1 text

Using Web Data to Reveal 22-Year History of Sneaker Designs (TheWebConf 2022) LINE株式会社 栗本 真太郎（@kuri8ive） ACM SIGIR 東京支部 IR Reading 2022春（論文紹介） 2022年5月21日

Slide 2

Slide 2 text

概要 • 22年間のWebデータにより スニーカーデザインの時間的変化を分析 • デザインの特徴を表現できる埋め込みを作成可能な 対照学習ベースのモデルを提案 • 埋め込みを活用した指標により ブランドのデザイン動向を可視化 2

Slide 3

Slide 3 text

背景

Slide 4

Slide 4 text

ファッション転売市場は従来の市場の11倍の速さで成長 →2030年までにファストファッションの2倍以上という予測 スニーカーの転売市場 StockX.com はその一つ 4 背景｜ファッション／スニーカー転売市場の急成長

Slide 5

Slide 5 text

背景｜"資産"としてのスニーカー（※論文外） 未使用のスニーカーが大量に取引され、数十倍の値がつくことも 5 画像出典元: Bloomberg Businessweek, March1, 2021 Issue https://www.bloomberg.com/magazine/businessweek/21_11

Slide 6

Slide 6 text

背景｜モチベーション ファッショントレンドが長期にわたって どのように変化してきたかを読み取りたい 6

Slide 7

Slide 7 text

RQs 1. スニーカーの進化についてWebデータからなにを学べるか？ 2. 形式的・美的傾向を説明できるモデルはなにか？ 3. 色と形は商品の種類によってどの程度異なるか？ 7

Slide 8

Slide 8 text

RQ1 スニーカーの進化について Webデータからなにを学べるか？

Slide 9

Slide 9 text

RQ1｜スニーカーデザインの時間的変化（過去5年） StockX.comのデータをクロール、特徴量を抽出して分析 • 色相（Hue）：徐々に減少 → 黄橙系の割合が増加 • 彩度（Saturation）：低下 → パステル調に推移 • 明度（Value）：季節に連動 → 北半球の夏に薄く冬に濃く変化 9

Slide 10

Slide 10 text

RQ2 形式的・美的傾向を 説明できるモデルはなにか？

Slide 11

Slide 11 text

RQ2｜対照学習の概要と課題 ラベルがない／限られている場合の学習手法の一つ →類似／非類似サンプル間の一致度を最大／最小にする 例）SimCLR：ある画像の拡張を類似、他画像を非類似とする 類似サンプル間の相互情報量の下限を最大化する InfoNCE損失が採用されているが、下流のタスクで拡張の影響を受けやすい 11 画像出典元: WHAT SHOULD NOT BE CONTRASTIVE IN CONTRASTIVE LEARNING (ICLR 2021) https://arxiv.org/abs/2008.05659

Slide 12

Slide 12 text

RQ2｜提案手法が大きく依拠する先行研究LooC（ICLR 2021） 埋め込み空間を分離しそれぞれのheadに異なるデータ拡張を適用 →埋め込みの使い勝手が向上 12

Slide 13

Slide 13 text

RQ2｜提案手法：形状、色、両方に不変な埋め込み作成モデル LooCから以下を拡張 （※新規性のある手法というよりはLooCの応用という感じがする…） 1. 色：グレースケールと色相彩度明度の拡張 形：サイズと水平反転の拡張 2. 表現能力を高めるためのマスキング（Attentionと似たもの） 13

Slide 14

Slide 14 text

RQ2｜提案手法の定量的評価：MLPによる分類&回帰 3タスクのほぼ全てで良好な予測性能 • 商品カテゴリ • 消費者タイプ • プレミア品予測 14

Slide 15

Slide 15 text

RQ2｜クラスタリングによる定性的評価 上手くクラスタ化（※色のCluster 3／5の違いは分からなかった） 15 色 形

Slide 16

Slide 16 text

RQ3 色と形は商品の種類によって どの程度異なるか？

Slide 17

Slide 17 text

RQ3｜ブランドに着目したデザインの時間的変化 埋め込みを1次元に縮小しスニーカーデザインインデックスを作成 • 色：ブランドごとに明確な軌跡を描きつつ収束 • 形：Nike以外は概ね一貫した傾向を維持 17

Slide 18

Slide 18 text

まとめ

Slide 19

Slide 19 text

まとめ • スニーカーデザインの時間的変化を調査し、 黄橙系やパステル調が増加し夏に薄く冬に濃くなることを示した • ラベルなしで定量定性いずれの面でもデザイン特徴を捉えられる 対照学習ベースの埋め込み作成モデルを提案した • 埋め込みに基づくスニーカーデザインインデックスにより 各ブランドの色は類似化、形は差別化されている様子を示した 19

Slide 20

Slide 20 text

（※論文外）の参考文献 • Bloomberg Businessweek, March1, 2021 Issue https://www.bloomberg.com/magazine/businessweek/21_11 • Sneakers as an Alternative Asset Class https://www.cowen.com/insights/sneakers-as-an-alternative-asset-class/ • スニーカーブームが再燃した理由とは？ 定価よりも“時価”で売買される時代が到来 https://www.nomura.co.jp/el_borde/view/0033/ • あのナイキに激震！？～新型コロナが加速させる“転売”市場～ https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210324/k10012931661000.html • スニーカー転売市場が上昇し続けている理由、そしてそれがどのように機能しているのか https://www.esquire.com/jp/fashion/trends/a34458252/why-the-sneaker- resale-market-continues-to-rise-and-how-it-works/ 20