Appsthetics – Avaliação automatizada da estética de interfaces de usuário de apps Android usando Deep Learning

Recentemente, abordagens de Machine Learning tem se mostrado uma grande promessa em poder prever a estética visual de interfaces. No entanto, as primeiras soluções para a avaliação automática da estética visual tem sido focadas apenas em interfaces web. Assim, apresentamos um modelo de deep learning para quantificar automaticamente a estética visual das interfaces de usuário de aplicativos Android, adotando uma abordagem baseada em regressão. Esse modelo também pode ser utilizado para avaliar a aprendizagem de alunos no ensino de computação por meio do desenvolvimento de aplicativos móveis.

Utilizamos um conjunto de dados com 3.139 imagens de aplicativos Android rotulados com a pontuação estética média atribuída por avaliadores humanos para treinar uma rede neural convolucional (CNN), adotando uma abordagem supervisionada de aprendizado de máquina. O modelo Appsthetics está disponível online. Para o procedimento de teste, o valor verdade de cada tela de aplicativo Android é a pontuação média de todas as classificações recebidas pelos avaliadores humanos. Nossos resultados de avaliação demonstram que uma rede neural convolucional pode aprender a previsão da estética visual de interfaces de usuário de aplicativos móveis com base nas imagens das capturas de tela com um erro quadrático médio de 0,051369 com o conjunto de testes de 630 capturas de tela. As previsões do modelo Appsthetics estão altamente correlacionadas com as classificações humanas (coeficiente de correlação de Pearson r = 0.74, p < 2.2e-16) e a análise de Bland & Altman indica que mais de 96% deles concorda.

O modelo Appsthetics foi implementado como parte da ferramenta CodeMaster para avaliação e classificação automatizadas de aplicativos do App Inventor criados por estudantes no contexto do ensino de computação. Ao carregar uma captura de tela (em formato .jpg) de um aplicativo Android, a ferramenta fornece uma pontuação para a estética visual da interface do usuário.

Experimente – avaliando a estética das telas do seu app!