儿童画里的流行趋势
文章摘要
Kids Trends 是 Riley Walz 的又一个数据小站。Walz 在 HN 上很有名，此前做过偷听旧金山街头音乐的 Bop Spotter、翻出大量未改名手机视频的 IMG_0001、追踪旧金山停车执法员的地图、AMC 空场电影场次查询等一系列”把公开数据玩出花样”的项目。这一次他的数据源是 Artsonia，一个面向中小学生的在线美术作品展示平台，美术老师会把学生的画作上传到这里供家长浏览。
项目说明。 页面开头只有一段话：”孩子塑造文化，他们的画显示出什么抓住了他们的注意力。我从 Artsonia 抓取了超过 1 亿幅素描和绘画，探索近 20 年来孩子们最喜欢的角色、一阵一阵的痴迷，以及日常生活。”页面的副标题是”二十年的童年，一次一幅画”。左侧是一组预设主题，每个主题配一条迷你折线图，点开后展开为大图，右侧则滚动展示与该主题匹配的真实儿童画。顶部有一个搜索框，可以输入任意词，比如”恐龙”或”冰淇淋”，系统会现场计算这个主题随时间的变化曲线；如果匹配到的可靠样本太少，页面会直接提示”没有足够可靠的匹配来显示趋势”。
预设主题。 站点内置约 100 个主题，分为六类：卡通角色（皮卡丘、海绵宝宝、尤达宝宝、蝙蝠侠、超级马里奥、小黄人、Among Us 船员、我的世界苦力怕等）、公共生活（美国国旗、自由女神像、和平标志、白头海雕、新冠口罩、奥运五环等）、节日（圣诞树、南瓜灯、姜饼人、复活节彩蛋、雪人、情人节爱心等）、自然（向日葵、仙人掌、蘑菇、蝴蝶、水母、企鹅、熊猫、猫头鹰、马、狗、猫、恐龙等）、想象（宇航员、火箭、机器人、独角兽、龙、城堡、海盗船等）和日常物件（校车、球鞋、篮球、披萨、冰淇淋甜筒、甜甜圈、西瓜、魔方、指尖陀螺、iPhone 等）。
方法与限定。 站点的数据文件里写明了方法和注意事项，作者显然很在意别被过度解读。时间跨度从 2005 年 10 月到 2025 年 5 月，日期是根据图片 ID 和 HTTP Last-Modified 探测推算出的大致月份，并非经过核实的上传日期。趋势曲线并没有跑全部 1 亿多张图，而是每个月抽取最多 2 万张间隔分布的随机图片（第一个月只有 247 张），总计约 470 万张，用 OpenCLIP ViT-L/14 模型生成图像向量，再以近邻检索判断一幅画是否画了某个主题。曲线按过去 12 个完整月份做平滑：匹配图片的加权数量除以该窗口内全部抽样图片，再把每个主题按自身峰值缩放到 100，因此不同主题之间的绝对高低不可直接比较。作者还特别说明：这是”这个档案库里的作品”，不是对儿童或他们自主选择的代表性调查（很多画是美术课的命题作业）；阈值是通过目测抽查定下的保守编辑判断，不代表经过测量的分类准确率。也因为门槛保守，很多你以为会很火的流行文化角色，比如 Among Us、苦力怕、艾莎、蜘蛛侠、马里奥、指尖陀螺、Switch，都被标为”可靠匹配不足”，不显示曲线。
能从曲线里看到什么。 页面本身不做解读，留给读者自己翻。从站点公开的数据看，一些曲线的形状相当直观：尤达宝宝在 2019 年之前几乎为零，2020 到 2021 年间冲到峰值（《曼达洛人》播出之后）；新冠口罩只在 2020 到 2021 年出现；皮卡丘在 2016 年前后明显抬升，时间上与 Pokémon GO 吻合；蘑菇在 2021 年后从低位跃升到高位；甜甜圈、冰淇淋甜筒、披萨、西瓜、仙人掌、水母、蜜蜂这些”可爱物件”类主题多年来持续走高；反过来，狗、马、城堡、熊猫的相对热度逐渐下滑，猫头鹰则在 2014 年前后达到高峰后回落。抽样所用的图片 ID 分布还透露出一个有趣的副产品：每年 7、8 月的上传量会骤降到平时的零头，和美国学校的暑假完全同步，2020 年春夏也出现了明显的低谷。
这个项目延续了 Walz 一贯的风格：一个简单的问题，一份没人想到去抓的公开数据，一个可以自己动手玩的界面，再加上对数据局限的老实交代。
HN 评论精华
这个帖子在 HN 上几乎没有引起讨论：只有 5 分、1 条评论。同一网址此前还以「Kids Trends」和「Kids Trends Art Search」为题被提交过两次，各只有 1 分、零评论，没有找到讨论更热的主帖。
唯一的评论来自 rolfus，他说这个项目很好玩，并分享了自己的童年：5 到 10 岁时，他几乎只画一种题材，就是各种人被各种防御机关弄得血肉模糊。他在搜索框里试了”尖刺”“陷阱坑”“陷阱”“刺穿”这几个词，什么都没搜到，”显然我的作品没有一幅被收进这个库”。最后他补了一句：”顺便说一下，我长大后挺正常的。”
由于评论区基本空白，读者如果想了解这个项目，最好直接去站点上搜一搜自己童年最爱画的东西，同时记住作者自己写下的提醒：曲线反映的是美术课作业和平台上传习惯，而不完全是孩子们的自发兴趣。