想象一下，你即将拍摄高中毕业纪念册照片，你真的想脱颖而出。你会穿什么来让自己与同学区分开来？亮粉色口红、卡通印花领带或蓝钢噘嘴能达到这个效果吗？或许所有这些搭配都可以？
经济学家现在可以使用人工智能来回答这个问题——不仅适用于您，而且适用于 1930 年至 2010 年间高中毕业的每一个人！
在最近一篇题为《图像》的论文中，经济学家 Hans-Joachim Voth 和 David Yanagizawa-Drott 分析了来自美国各地的 1450 万张高中年鉴照片。他们的人工智能工具根据照片中人物的穿着对每张照片进行分类，如“西装”、“项链”或“眼镜”。然后，研究人员使用人工智能输出来分析时尚随着时间的推移是如何变化的。
图像以前曾被用来研究时尚，但研究人员很少能够处理如此多的照片，并根据一次穿的衣服对它们进行分类。通过这样做，沃斯和柳泽-德罗特完成了前所未有的事情：对时尚风格的演变进行了全面的数据驱动分析，至少对美国高中毕业生而言是如此。他们收集的数据范围广泛，使他们能够记录许多不同的趋势，其中一些我们已经知道，但也有一些确实令人惊讶。
经济学家的时尚指南
那么，年鉴时尚是如何随着时间的推移而演变的呢？如果你是 20 世纪 50 年代的年鉴摄影师，你就会一张接一张地拍摄胡子刮得很干净、西装革履、头发修剪得很整齐的年轻男子的照片。年轻女性则不那么可预测：许多人开始尝试佩戴珠宝、剪短发和低领口。
时间快进到 20 世纪 70 年代，我们进入了一个完全不同的时尚时代。年轻男性在服装选择上变得更加大胆。有些人留长发，有些人戴领结或项链。许多年轻女性选择留嬉皮士风格的长发，耳环也开始越来越流行。
当时的时尚创新者之一是史蒂夫·乔布斯，他选择在年鉴照片中穿上燕尾服、打领结并留长发（是的，他的照片是研究样本的一部分！）。在乔布斯之前，这种造型很少出现在年鉴照片中，但在他穿上之后很快就流行起来。
这些时尚见解并非完全新颖，但使用这款新 AI 工具重新发现它们非常重要。通过证实我们已经怀疑是事实的事情，例如大多数年轻男性在 50 年代的年鉴照片中选择了类似的正统外表（西装、领带、有领衬衫、短发、不戴眼镜、不戴珠宝、没有胡须），或者 60 年代末反主流文化运动期间时尚的根本转变，Voth 和 Yanagizawa-Drott 能够证明他们的 AI 工具经过了正确校准。接下来，他们开始记录未被发现的模式。
他们研究的风格特征之一是个人主义：每个学生的风格与同班同学的风格有多大差异。他们发现，在 20 世纪 30 年代，年轻女性的着装风格与同龄人相比差异更大。但随着时间的推移，这种模式发生了变化。年轻男性开始更多地以能让自己在同学中脱颖而出的方式着装，而年轻女性则很少这样做。到 2010 年代，男性的风格比女性更具个性。
坚持则呈现出相反的趋势，这是经济学家研究的另一个风格特征。坚持衡量了每位学生与 20 年前高中毕业生的着装相似程度。20 世纪 30 年代，年轻男性更有可能像他们父亲那样穿着年鉴照片，但到了 2010 年代，年轻女性更有可能像他们的母亲那样穿着。
这篇论文没有解释为什么会发生这些变化，因为你无法从数据中真正推断出来。但作者向我们提供了他们的一些猜测。其中一个原因可能是，社会越来越接受男性尝试时尚，这增加了个人主义。与此同时，越来越多的女性进入劳动力市场，经济上也越来越独立，这或许使得年轻女性穿衣打扮以吸引潜在伴侣变得不那么重要了。
另一个有趣的发现是不同地区的风格是如何演变的。在五十年代，全国各地的个人主义和坚持不懈精神都很相似。这并不是说每个人都穿得一样，而是说高中毕业生无论来自纽约、阿拉巴马还是德克萨斯，都同样有可能从同学中脱颖而出或像父母一样穿衣服。
但这种情况在 70 年代开始发生变化。一般来说，北方的高中毕业生比南方的高中毕业生更有可能穿得与同学和父母不同。他们也更有可能成为时尚创新者，穿着以前从未见过的服装。到了 90 年代，北方和南方的个人主义和坚持程度完全不同。这些趋势似乎与各地区的政治倾向相一致（北方更自由，南方更保守），尽管该论文没有提到这种相关性。
文化经济学
你可能会想问：“这怎么能说明经济问题呢？”时尚趋势能告诉我们什么经济信息呢？
事实证明，它们可以告诉我们很多东西。经济学转向时尚分析的传统可以追溯到一个多世纪以前。经济学家提出了诸如“势利效应”（当对某种产品的需求高时，它看起来不那么精英）和“凡勃伦商品”（当高价位使某种产品显得有声望，因此更受欢迎）等概念来解释令人惊讶的购买模式，甚至还创建了数学模型来了解时尚周期是如何运作的（有关凡勃伦商品的更多信息，请收听 Planet Money 的这一集）。
事实上，时尚的经济分析通常属于经济学的一个更广泛的分支领域，即文化经济学，它研究文化与经济成果之间的关系。由于文化是出了名的难以定义，文化经济学家最终研究了从时尚和媒体到技术和机构再到社会规范和价值观（如信任和竞争力）等方方面面。
例如，该领域最令人吃惊的发现之一来自一项研究，该研究发现现代性别规范可能受到犁的使用的影响。犁很重，使用时需要的力量比锄头和挖掘棒等其他早期农具大得多。因此，在使用犁的社会中，男性在农活方面具有天然优势。这导致了性别分工——男性开始更多地在田间工作，而女性则在家工作。这种分工反过来又影响了人们对男女在社会中适当角色的看法。
相比之下，在没有采用犁的社会中，这种情况并不多见。男性在使用其他农具方面没有天然优势，所以那里的每个人都参与农活。没有理由将家庭以外的工作视为“男性的工作”，因此关于工作的性别规范也发展不同。令人惊讶的是，经济学家发现这些历史差异至今仍影响着性别规范。事实证明，没有采用犁的社会仍然具有更高的性别平等和更高的女性劳动力参与率！
经济学的新前沿
回到我们最初的论文，我们能从数百万张高中年鉴照片中学到什么？首先，沃斯和 Yanagizawa-Drott 的论文展示了使用图像研究文化变化的潜力。将照片转换成覆盖整个国家的庞大数据集，使我们能够精确追踪变化从何处开始、如何传播以及哪些社区抵制它。例如，沃斯和 Yanagizawa-Drott 的分析为我们提供了一种研究 60 年代反主流文化运动的新方法。
但最重要的是，我们才刚刚开始了解我们能从这项工作中学到什么。图像提供了概念验证：它表明，通过让人工智能识别每张图片中的不同元素，可以将图像转化为数据。概念验证研究往往会打开更多的大门，而不是关闭更多的大门。
也许未来的研究能够将沃斯和柳泽-德罗特发现的风格变化与特定的社会、政治或经济发展联系起来，从而更好地理解我们的历史。也许这种方法会有商业利益，可以让时尚品牌比以前更了解人们的穿着。研究人员也可能会用这种方法来研究文化经济学和其他领域的许多其他问题。
但有一点是明确的：随着我们每天看到和与之互动的图像数量呈指数级增长（这要归功于社交媒体和我们一直使用的不断增加的屏幕数量），我们从这些图像中学习的能力也将增强。我们还能发现什么还有待观察。
