Can data predict fashion trends?

Kunnen data modetrends voorspellen?

IN DE film "The Devil Wears Prada", het personage van Miranda Priestly, wiens rol is gebaseerd op een gevreesde Mode redacteur, scheldt haar nieuwe assistent uit voor het niet begrijpen van mode. Mode, vertelt ze, is wat een selecte groep ontwerpers en critici zegt dat het is. Wat ze echter niet zegt, is dat hun oordelen zelf vaak worden beïnvloed door een andere groep: mode-voorspellers, die voorspellen wat er 'in' zal zijn. Zouden deze zieners van stijl op hun beurt ongedaan kunnen worden gemaakt door kunstmatige intelligentie (AI)?

Modevoorspelling is altijd een merkwaardig beroep geweest. Het bedrijf kwam in de jaren zestig tot zijn recht in Parijs toen agentschappen begonnen met het publiceren van 'trendboeken', collecties stoffen en ontwerpideeën. Winkeliers gebruiken deze boeken voor inspiratie bij het samenstellen van ontwerpen.

De grootste van deze prognosebedrijven is WGSN, met een marktaandeel van 50%. Er werken 150 voorspellers die de catwalks, bars en clubs van de wereld doorzoeken om het volgende grote ding te ontdekken. Hun bevindingen worden vervolgens gecombineerd met andere gegevens, van economische indicatoren tot politiek sentiment. Petah Marian, senior editor bij WGSN, is ervan overtuigd dat de methodiek werkt. Ze zegt dat haar collega's vaak uitroepen "Ik voorspelde dat!" Bij het bezoeken van kledingwinkels.

Het vertrouwen van mevrouw Marian kan verrassend lijken, gezien het gebrek aan duidelijke correlaties tussen mode en macro-economische gegevens. Er is niet veel bewijsmateriaal voor de theorie van George Taylor, een econoom, die de hemlines stijgt met aandelen en de suggestie van Leonard Lauder dat de verkoop van lippenstiften tijdens een recessie toeneemt. Zelfs de mede-oprichter van WGSN, Marc Worth, die het bedrijf verkocht om een ​​concurrerende service op te zetten, zei ooit: "Niemand kan trends echt voorspellen of voorspellen." Als voorspellers nauwkeurigheidscijfers tot 80% kunnen claimen, komt dat omdat hun voorspellingen zijn vaak zelfvervullend. De meeste grote retailers kopen trendboeken. Voor ontwerpers zijn ze een vorm van verzekering: zolang ze veel worden gebruikt, is het risico om wild uit de pas te lopen met de markt bescheiden.

De prognosewereld wordt echter bedreigd door data-gedreven analyse. De toeleveringsketen van de kledingindustrie wordt steeds meer digitaal en flexibeler: Inditex en H & M proberen bijvoorbeeld een idee te bedenken en er een afgewerkt product van te maken dat binnen twee weken klaar is voor massaproductie. Als reactie hierop maken prognosebureaus gebruik van gegevens die zijn verzameld uit de IT-systemen van detailhandelaren en hebben zij kortetermijnvoorspellingen toegevoegd aan hun dienstenportfolio. In 2013 lanceerde WGSN INstock, een retail-analytics-service, die eerdere verkoopcijfers gebruikt om opkomende bestsellers te voorspellen. EDITED, een concurrerende service, biedt 'solide metrieken' in de mode en beweert machinaal leren te gebruiken, een AI-techniek, om verkooptrends op korte termijn te voorspellen.

Chanel RTW herfst 2016

Ondanks al deze aanbiedingen staat het huwelijk tussen AI en mode nog in de kinderschoenen. Een studie uit 2014 wees uit dat de beste voorspellende modellen het bijna de helft van de tijd fout hebben. Maar voorspellers zullen waarschijnlijk te maken krijgen met toenemende concurrentie naarmate technologiebedrijven de markt betreden. Google, een online gigant, heeft nu een divisie "Trendspotting". Het brengt een standaard 'Modetrendsrapport' uit op basis van de enorme hoeveelheid zoekgegevens van het bedrijf. Tot nu toe zijn de resultaten eenvoudig: in 2016 waren de slanke "mama-jeans" in opkomst, terwijl baggier "boyfriend-jeans" op weg waren. Maar Olivier Zimmer, de gegevenswetenschapper van het project, zegt dat het doel is om meer geavanceerde combinaties van zoek- en andere gegevens te produceren.

De saaie rand van intelligentie

Of AI ooit de wollige methoden van modevoorspelling zal vervangen, valt nog te bezien. Sommigen maken zich zorgen dat het gebruik van AI saai ontwerp kan zijn. Het bedrijf is al 'pedant' en een kwestie van percentages geworden, zegt Michael Bennett, een voormalige voorspeller. Maar Julie King, een mode-expert aan de Universiteit van Northampton, verwacht dat de vindingrijkheid van opwindende couturiers prevaleert boven de homogeniteit van gegevensgestuurde algoritmen. Als dat zo is, zullen de Miranda Priestlys van de wereld niet stoppen met dicteren wat heet is en wat niet.