[...] Le site scanne quotidiennement la une du Guardian et en extrait les photos qu’il analyse selon cinq critères : joyeux, triste, en colère, étonné et neutre. Si vous regardez la une du Guardian à travers cette « grille » de lecture, vous verrez par exemple que la une du jour est plutôt d’humeur badine (50%) et que les grincheux n’occupent que 16.7% de l’espace. Une impression difficile à confirmer de visu en se rendant sur le site, même si un coup d’oeil rapide permet de voir au moment où j’écris ceci qu’une moitié des visages en photo sont effectivement plutôt souriants (donc joyeux, je suppose ?). Pour arriver à établir ces graphiques, The Emotional Breakdown utilise la technologie de Face.com via son API, qui permet de créer ses propres applications de reconnaissance faciale.Il est également possible d’analyser l’humeur d’un autre site de votre choix en saisissant son URL. Résultat loin d’être garanti. Bien sûr tout cela reste probablement très approximatif, même si la reconnaissance faciale est un domaine fascinant où les évolutions ont été impressionnantes au cours des dernières années. Détecter l’humeur ou les sentiments d’un groupe de personnes ou de contenus sur le web est une tendance qui inspire les développeurs depuis déjà quelques années, comme le montrent ces quelques exemples. J’avais eu l’idée il y a quelques années d’un plugin pour WordPress qui permettrait d’identifier l’humeur d’une discussion en analysant la tonalité des commentaires. Le plugin avait été développé et a même tourné quelque temps sur ce blog. Dans le même ordre d’idée, il y aussi IRateMyDay ou encore HappyTweets. [...]

[...] Happy Tweets mesure votre humeur sur Twitter (FR) [...]

The Twitter Happiness score for juliencoquet is: 597

Ridiculously Happy