在西雅图，在万圣节左右举行的舞蹈音乐盛会“ FreakNight”上，尽管天气凉爽，狂欢者还是倾向于穿无袖衬衫。
2013年9月，有120万人(其中许多身穿黄色上衣和蓝色围巾)与武装起来，支持加泰罗尼亚脱离西班牙独立。
这些都是来自康奈尔大学研究人员开发的新人工智能工具GeoStyle收集的全球见解之一，该工具可以扫描数百万张公开发布的照片，以有效地识别世界各地的时尚趋势以及具有标志性风格的传统和事件。
“许多人不断在互联网上上传自己的照片，因为他们想与自己的朋友和地球其他地方分享自己的风格，”计算机科学教授兼主席，《 GeoStyle： “发现时尚趋势和事件”，于10月27日至11月2日在韩国首尔举行的计算机视觉国际会议上发表。
巴拉说：“当您查看这些庞大的图像集时，可以做很多很多事情来了解人们的生活。”“因此，我们从研究世界各地人们的着装开始：共同点是什么，不同地区的特点是什么?如果人类学家可以从100年后看到这一记录，他们将会了解很多通过查看这些图像并从中获取见解来了解我们的时间。”
GeoStyle使用计算机视觉和神经网络分析了Instagram和Flickr公开的照片，以映射趋势，这是一种通常用于对图像进行排序的人工智能。它的模型可以帮助研究人员了解一段时间内特定城市和世界各地的现有趋势，并且其趋势预测的准确性比以前的方法高20%。
例如，GeoStyle显示，每年穿黑色衣服的人越来越多，但是夏天穿黑色衣服的人少于冬天。研究人员还创建了一个可视化工具，允许用户随时间推移按城市查看特定属性(例如图案，帽子或颜色)的受欢迎程度。