※ Podcast由副主編敦畫品讀，提供多元視角，助您閱讀文章時產生更多啟發。

今年，估計有超過1.8億名消費者收看美國超級盃（Super Bowl），使得那天晚上對廣告業的重要性，就像這場比賽對美式足球一樣重大。各品牌要為那些三十秒的時段花費數百萬美元，希望精心製作的內容不只在播出時備受好評，之後也能爆紅，躋身成效最佳的廣告之列，在社群媒體的曝光，是電視的兩倍以上。

當然，爆紅絕非易事。內容引人入勝且有趣，讓觀眾選擇一次又一次分享的影片，與普通廣告之間的差異是什麼？

為了找出答案，微軟研究院（Microsoft）研究員丹尼爾．麥可朵夫（Daniel McDuff）與我進行一項研究，運用自動人臉辨識技術，來分析人們對各種廣告的反應。我們向人們展示各式各樣的廣告影片，從美容產品到寵物照護，從士力架巧克力（Snickers）到環保紙巾都有，然後詢問他們分享各支廣告的可能性。他們觀看廣告時，我們使用他們電腦上的網路攝影機，來追蹤他們的臉部表情（有經過他們同意），之後再由採用監督式機器學習的演算法，把他們的表情分類為不同情緒。

這種新穎的方法，有幾項關鍵好處。首先，傳統人臉辨識技術通常需要人們進入實驗...

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