#IU[超话]# #iu0127先行曲celebrity#
IU的化妆师关于“Celebrity”MV的妆容接受访问
Q:在mv里出现了很多iu。
各自抓住什么特点进行化妆装呢?
你可以通过MV了解到，像歌词一样，其他的IU都有各自的角色。华丽地站在人们面前的IU是在我们公众视线中的样子。所以要与衣服搭配，最大限度地展现华丽干净的妆容。
相反，和名人IU性格不同的IU，自由奔放的IU(a.k.a。李知铜)不会在意别人的视线。所以比起非常干净利落的感觉，眼角和嘴唇稍微有些破损的感觉更好。一般用的颜色都是干玫瑰、色彩高的棕色、红色和深红相似的颜色，唇妆给人一种垫子的感觉，笔画看起来很杂乱，稍微有一点烟熏的效果。
Q.单纯视觉上不容易分辨，是否有重要的细节
?
另一个IU(a.k.a。李知铜)的样子中,IU曾给过有一个亮点的话就好了的意见。所以我在脖子上画了一个纹身。苦恼着要选择什么样的纹身，突然想起了歌词“用左手画的一颗星星”，于是画起了星星。虽然密密麻麻但只有一颗星星。
Q.在mv里的各种妆容中，最难于演绎或者有个人投入了很多心思的妆容吗?
穿着粉红色连衣裙的场面的妆容。提前看衣服也是最苦恼的化妆。虽然华丽，但我想营造出忧郁的气氛和古典的氛围。感觉就像迪斯尼公主，奥黛丽赫本，奥利维亚·赫西。所以眉毛选择了更有棱角的拱形，而且为了让眼角看起来更水润，选择了有光泽感的眼影。只在儿童洞稍微加入阴影。把奶酪斜着放宽，像包裹蛇一样涂在上面。事实上，在现场贴在眼睛上的珍珠和patz更锐利，可能是因为照明的关系，在画面上看不太清楚而感到遗憾。
Q.在个人instagram上留下了这样一段话:“实际上是光的更加奥妙的‘i’世道。”实际上是哪种颜色呢?
化妆的时候比较喜欢把各种颜色混在一起使用。很喜欢各种颜色搭配的感觉。在基础上搭配蓝色、紫色、银色、粉色等酷酷的粉色系列散播到眼皮处，再加上青色纹路，在眼皮的顶部和前面稍微地沾上阴影。
成为眼睛上重点的两个痣，与化妆和服装的整体氛围非常吻合，所以拍了下来，结果比想象中还要漂亮!mv化妆也是我个人最喜欢的造型。到目前为止是对IU不怎么用的颜色组合，衣服也太漂亮了。从整体上看，刘海搭配得很好。
IU的化妆师关于“Celebrity”MV的妆容接受访问
Q:在mv里出现了很多iu。
各自抓住什么特点进行化妆装呢?
你可以通过MV了解到，像歌词一样，其他的IU都有各自的角色。华丽地站在人们面前的IU是在我们公众视线中的样子。所以要与衣服搭配，最大限度地展现华丽干净的妆容。
相反，和名人IU性格不同的IU，自由奔放的IU(a.k.a。李知铜)不会在意别人的视线。所以比起非常干净利落的感觉，眼角和嘴唇稍微有些破损的感觉更好。一般用的颜色都是干玫瑰、色彩高的棕色、红色和深红相似的颜色，唇妆给人一种垫子的感觉，笔画看起来很杂乱，稍微有一点烟熏的效果。
Q.单纯视觉上不容易分辨，是否有重要的细节
?
另一个IU(a.k.a。李知铜)的样子中,IU曾给过有一个亮点的话就好了的意见。所以我在脖子上画了一个纹身。苦恼着要选择什么样的纹身，突然想起了歌词“用左手画的一颗星星”，于是画起了星星。虽然密密麻麻但只有一颗星星。
Q.在mv里的各种妆容中，最难于演绎或者有个人投入了很多心思的妆容吗?
穿着粉红色连衣裙的场面的妆容。提前看衣服也是最苦恼的化妆。虽然华丽，但我想营造出忧郁的气氛和古典的氛围。感觉就像迪斯尼公主，奥黛丽赫本，奥利维亚·赫西。所以眉毛选择了更有棱角的拱形，而且为了让眼角看起来更水润，选择了有光泽感的眼影。只在儿童洞稍微加入阴影。把奶酪斜着放宽，像包裹蛇一样涂在上面。事实上，在现场贴在眼睛上的珍珠和patz更锐利，可能是因为照明的关系，在画面上看不太清楚而感到遗憾。
Q.在个人instagram上留下了这样一段话:“实际上是光的更加奥妙的‘i’世道。”实际上是哪种颜色呢?
化妆的时候比较喜欢把各种颜色混在一起使用。很喜欢各种颜色搭配的感觉。在基础上搭配蓝色、紫色、银色、粉色等酷酷的粉色系列散播到眼皮处，再加上青色纹路，在眼皮的顶部和前面稍微地沾上阴影。
成为眼睛上重点的两个痣，与化妆和服装的整体氛围非常吻合，所以拍了下来，结果比想象中还要漂亮!mv化妆也是我个人最喜欢的造型。到目前为止是对IU不怎么用的颜色组合，衣服也太漂亮了。从整体上看，刘海搭配得很好。
elle对为IU《celebrity》MV化妆的Overmas金光娜化妆师的采访提及IU及《celebrity》mv妆容亮点
节选翻译：
Q：MV中有很多IU登场。各自是抓住哪些特征来制作了妆容呢？
A：通过MV的解释大家应该已经知道了 像歌词一样不同的IU都有着各自的角色。华丽的站在人们面前的“celebrity”IU是塑造了我们的视线看到的她的的样子 与服装搭配 最大程度地展现华丽、简洁的妆容。
相反的 与celebrity IU性格不同的自由奔放的IU（a.k.a.李知铜）却并不在意别人的视线。 所以比起过于干净利索 眼角或者嘴唇稍微受损的感觉会更好。大体上颜色上使用了与干燥玫瑰、彩度高的棕色、与柿子相似的颜色。嘴唇要做的干巴巴的 眼影则为了看起来脏乱 还带有稍微的晕染效果。
Q. 对于这个场面 在个人ins上留下了“实际上这是更奥妙的光线的眼影”的留言。实际上是什么颜色呢?（图1）
A：我比较喜欢在化妆时混合各种颜色使用。 各种颜色融合在一起的感觉非常好 底色用蓝色、紫色、银色、粉色等混合酷酷的粉色系 在眼皮上广泛铺散开 再用军青色眼影在眼尾和前部稍微画阴影。
眼睛上作为亮所画的两个痣和妆容和服装的整体氛围很搭 所以拍出来的效果比想象中还要漂亮！在MV化的妆中这也是我个人最喜欢的妆容 这是迄今为止IU很少使用的颜色组合 服装也非常漂亮 连刘海都搭配得很好。
Q. 中间有一个很明显的唇妆很显眼的场面。 这个唇妆是以什么方式演绎的呢？
A：其实我想涂特殊的颜色作为点缀 但是看到布景的蓝夜背景后 我就想“要涂红唇”。 画出比原来唇线更夸张的线条 展现完整唇妆后 再涂上红色、绿色、银色、粉色等带有蛋白石珠光的唇彩。是非常明亮的樱桃红颜色 和蓝色的背景很搭 很漂亮。
穿粉色连衣裙的场面的妆容 也是我提前看到服装后苦恼最多的妆容。我想营造出华丽而凄凉的氛围和古典的氛围。像是迪士尼公主、奥黛丽赫本、奥莉维亚赫西的感觉！所以眉毛要画出更加棱角分明的拱形 为了显得眼角湿润 选择了有光泽的眼影。只在眼窝处稍微画上阴影 腮红斜放 像包裹脸颊一样涂抹。事实上 贴到眼睛上的珍珠和亮片在现场更漂亮 但可能是因为照明的原因 在画面上看不清楚 所以觉得很可惜。
Q.有虽然不是很显眼 但是是很重要的细节吗？
A：IU曾提出建议表示希望在另一个身份的IU（a.k.a.李知铜）的妆容上有一个亮点。所以脖子上画了一个纹身 苦恼着要做什么纹身 突然想起“左手画的一颗星星”的歌词 于是画出了星星。虽然歪歪扭扭的 但是是只有一颗的星星。
节选翻译：
Q：MV中有很多IU登场。各自是抓住哪些特征来制作了妆容呢？
A：通过MV的解释大家应该已经知道了 像歌词一样不同的IU都有着各自的角色。华丽的站在人们面前的“celebrity”IU是塑造了我们的视线看到的她的的样子 与服装搭配 最大程度地展现华丽、简洁的妆容。
相反的 与celebrity IU性格不同的自由奔放的IU（a.k.a.李知铜）却并不在意别人的视线。 所以比起过于干净利索 眼角或者嘴唇稍微受损的感觉会更好。大体上颜色上使用了与干燥玫瑰、彩度高的棕色、与柿子相似的颜色。嘴唇要做的干巴巴的 眼影则为了看起来脏乱 还带有稍微的晕染效果。
Q. 对于这个场面 在个人ins上留下了“实际上这是更奥妙的光线的眼影”的留言。实际上是什么颜色呢?（图1）
A：我比较喜欢在化妆时混合各种颜色使用。 各种颜色融合在一起的感觉非常好 底色用蓝色、紫色、银色、粉色等混合酷酷的粉色系 在眼皮上广泛铺散开 再用军青色眼影在眼尾和前部稍微画阴影。
眼睛上作为亮所画的两个痣和妆容和服装的整体氛围很搭 所以拍出来的效果比想象中还要漂亮！在MV化的妆中这也是我个人最喜欢的妆容 这是迄今为止IU很少使用的颜色组合 服装也非常漂亮 连刘海都搭配得很好。
Q. 中间有一个很明显的唇妆很显眼的场面。 这个唇妆是以什么方式演绎的呢？
A：其实我想涂特殊的颜色作为点缀 但是看到布景的蓝夜背景后 我就想“要涂红唇”。 画出比原来唇线更夸张的线条 展现完整唇妆后 再涂上红色、绿色、银色、粉色等带有蛋白石珠光的唇彩。是非常明亮的樱桃红颜色 和蓝色的背景很搭 很漂亮。
穿粉色连衣裙的场面的妆容 也是我提前看到服装后苦恼最多的妆容。我想营造出华丽而凄凉的氛围和古典的氛围。像是迪士尼公主、奥黛丽赫本、奥莉维亚赫西的感觉！所以眉毛要画出更加棱角分明的拱形 为了显得眼角湿润 选择了有光泽的眼影。只在眼窝处稍微画上阴影 腮红斜放 像包裹脸颊一样涂抹。事实上 贴到眼睛上的珍珠和亮片在现场更漂亮 但可能是因为照明的原因 在画面上看不清楚 所以觉得很可惜。
Q.有虽然不是很显眼 但是是很重要的细节吗？
A：IU曾提出建议表示希望在另一个身份的IU（a.k.a.李知铜）的妆容上有一个亮点。所以脖子上画了一个纹身 苦恼着要做什么纹身 突然想起“左手画的一颗星星”的歌词 于是画出了星星。虽然歪歪扭扭的 但是是只有一颗的星星。
【智能算法冲破社交网络“过滤泡沫”】Facebook、Twitter和谷歌可以调整自己的代码，以扩大对更广泛观点的曝光，而不是建立回声室
社交媒体的第一大特性,它是被算法控制的媒体。我们经常会讨论新媒体与旧媒体的区别,算法就是极为重要的区别。如今的社交媒体依赖于建立回声室（a.k.a. “filter bubbles”，又称“过滤泡沫”），这种回声室效应的危险之处在于，用户所获取到的过滤后的信息绝大部分都是支持现有观点。社交媒体用户专注于他们感兴趣的新闻类型，倾向于围绕他们支持的新闻媒体建立界限清晰的社区，倾向于与观点相似的人建立联系，地理距离则属于次要——限制人们接触不同观点，以及导致朋友、家人和同事之间的两极分化。
这种效应也不是巧合。相反，它与社交媒体和科技巨头在Twitter、Facebook、TikTok和YouTube等平台上使用的利润最大化算法直接相关。
令人耳目一新的是，芬兰和丹麦的一个研究小组对社交媒体平台的运作方式有不同的看法。他们开发了一种新的算法，在保证内容广泛共享的同时，增加了社交网络曝光的多样性。
芬兰埃斯波阿尔托大学（Aalto University in Espoo）计算机科学系的博士生Antonis Matakos帮助开发了新算法。他对目前使用的社交媒体算法表示担忧。
虽然目前的算法意味着人们可以更经常且自然地看到他们喜欢的新闻故事和信息，但这种效果会减少人们对不同观点和内容的接触。Matakos说：“最终，人们往往会忘记观点、价值体系、生活方式，甚至是他们自己的存在……这种情况腐蚀了社会的运转，并导致两极分化和冲突。”
“此外，”他说，“人们可能会对现实产生扭曲的看法，这也可能为假新闻和谣言的迅速传播铺平道路。”
Matakos的研究重点是扭转这些有害趋势。他和他的同事在近日发表在《IEEE知识与数据工程学报（IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering）》上的一项研究中描述了他们的新算法。
这种方法包括为社交媒体内容和用户分配数值。这些值表示意识形态谱上的一个位置，例如极左或极右。这些数字用于计算每个用户的多样性暴露得分。从本质上说，该算法是识别社交媒体用户谁将分享的内容，将导致最大限度地传播各种各样的新闻和信息的观点。
然后，多样性内容被呈现给具有给定多样性得分的选定人群，他们最有可能帮助内容在社交媒体网络中传播，从而最大化所有用户的多样性得分。
在他们的研究中，研究人员通过一系列模拟将他们的新社交媒体算法与其他几种模型进行了比较。其中一个模型是一种更简单的方法，它可以选择关系最密切的用户，并推荐能够最大限度地提高个人多样性暴露分数的内容。
Matakos说，他的团队的算法为社交媒体用户提供了一个比这个简单方法多样化至少三倍（根据研究人员的标准）的反馈，甚至比研究中用于比较的基线方法更加多样化。
这些结果表明，针对社交媒体用户的战略群体，并向他们提供正确的内容，对于通过社交媒体网络传播不同观点比关注关系最密切的用户更有效。重要的是，在研究中完成的模拟还表明，新模型是可扩展的。
当然，一个主要的障碍是，社交媒体网络是否愿意将这种算法融入他们的系统。Matakos说，理想情况下，他的新算法可以成为社交媒体网络向用户提供的一种选择性加入功能。
Matakos说：“我认为（社交网络）可能会对这个想法持开放态度。”。然而，在实践中，我们知道，生成用户新闻提要的社交网络算法是以利润最大化为导向的，因此它可能还需要向这个方向迈出一大步的距离。”
https://t.cn/A65kg9Dy
社交媒体的第一大特性,它是被算法控制的媒体。我们经常会讨论新媒体与旧媒体的区别,算法就是极为重要的区别。如今的社交媒体依赖于建立回声室（a.k.a. “filter bubbles”，又称“过滤泡沫”），这种回声室效应的危险之处在于，用户所获取到的过滤后的信息绝大部分都是支持现有观点。社交媒体用户专注于他们感兴趣的新闻类型，倾向于围绕他们支持的新闻媒体建立界限清晰的社区，倾向于与观点相似的人建立联系，地理距离则属于次要——限制人们接触不同观点，以及导致朋友、家人和同事之间的两极分化。
这种效应也不是巧合。相反，它与社交媒体和科技巨头在Twitter、Facebook、TikTok和YouTube等平台上使用的利润最大化算法直接相关。
令人耳目一新的是，芬兰和丹麦的一个研究小组对社交媒体平台的运作方式有不同的看法。他们开发了一种新的算法，在保证内容广泛共享的同时，增加了社交网络曝光的多样性。
芬兰埃斯波阿尔托大学（Aalto University in Espoo）计算机科学系的博士生Antonis Matakos帮助开发了新算法。他对目前使用的社交媒体算法表示担忧。
虽然目前的算法意味着人们可以更经常且自然地看到他们喜欢的新闻故事和信息，但这种效果会减少人们对不同观点和内容的接触。Matakos说：“最终，人们往往会忘记观点、价值体系、生活方式，甚至是他们自己的存在……这种情况腐蚀了社会的运转，并导致两极分化和冲突。”
“此外，”他说，“人们可能会对现实产生扭曲的看法，这也可能为假新闻和谣言的迅速传播铺平道路。”
Matakos的研究重点是扭转这些有害趋势。他和他的同事在近日发表在《IEEE知识与数据工程学报（IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering）》上的一项研究中描述了他们的新算法。
这种方法包括为社交媒体内容和用户分配数值。这些值表示意识形态谱上的一个位置，例如极左或极右。这些数字用于计算每个用户的多样性暴露得分。从本质上说，该算法是识别社交媒体用户谁将分享的内容，将导致最大限度地传播各种各样的新闻和信息的观点。
然后，多样性内容被呈现给具有给定多样性得分的选定人群，他们最有可能帮助内容在社交媒体网络中传播，从而最大化所有用户的多样性得分。
在他们的研究中，研究人员通过一系列模拟将他们的新社交媒体算法与其他几种模型进行了比较。其中一个模型是一种更简单的方法，它可以选择关系最密切的用户，并推荐能够最大限度地提高个人多样性暴露分数的内容。
Matakos说，他的团队的算法为社交媒体用户提供了一个比这个简单方法多样化至少三倍（根据研究人员的标准）的反馈，甚至比研究中用于比较的基线方法更加多样化。
这些结果表明，针对社交媒体用户的战略群体，并向他们提供正确的内容，对于通过社交媒体网络传播不同观点比关注关系最密切的用户更有效。重要的是，在研究中完成的模拟还表明，新模型是可扩展的。
当然，一个主要的障碍是，社交媒体网络是否愿意将这种算法融入他们的系统。Matakos说，理想情况下，他的新算法可以成为社交媒体网络向用户提供的一种选择性加入功能。
Matakos说：“我认为（社交网络）可能会对这个想法持开放态度。”。然而，在实践中，我们知道，生成用户新闻提要的社交网络算法是以利润最大化为导向的，因此它可能还需要向这个方向迈出一大步的距离。”
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