Instagram、Pinterest、TikTok、亚马逊……自从互联网及其算法出现以来，时尚潮流已经占据了前所未有的比例。但我们是按照自己的意愿行事，还是按照机器算法决定的方式穿衣呢？

无论是电商平台、社交媒体，还是各种各样的时尚资讯，通过数据化的方式其实都改变了当下人们生活方式和流行趋势的变化。

“数据权就是人权”多年来一直在国际上被许多声音宣扬。

在这种口号的背后，是对我们数据的访问如何让许多品牌和政府操纵我们的意识。

算法跟时尚有什么关系？ 算法可能会成为创造的长期依赖危险。

时尚爆料人Wylie

克里斯托弗·维利（ Wilye）一只谴责（Cambridge Analytica）公司，操纵以数千万美国人选举唐纳德·特朗普（Donald Trump）在2017年选举的欺诈行为而闻名，

克里斯托弗·维利（Wilye）今天负责H＆M。

这位出生于加拿大的人在对政治产生兴趣之前很久就热衷于时尚，让 marie-claire(时装杂志)回归到数据在我们与时尚的关系中引发的深刻转变。

marie claire(时装杂志)：数据在多大程度上影响了我们消费时尚的方式？

Wylie：如果我们允许自己有一点视角，他们会在各个层面进行干预。音乐、艺术、我们所爱的人、我们的身份，都会影响我们的着装方式。

从这个意义上说，影响力的第一个来源是社交网络，它只是数据和算法的集合。这个生态系统，以及更广泛的互联网，已经深刻地改变了时尚的运作方式，因为不再有宏观趋势，而是多种更短暂和部门化的时尚。

想想看。如果我让你想象 70 年代女人的样子，你可以。80后也一样。因为直到 2000 年代，每一代人实际上都有一个标志性的外观。现在试着想象一下 2020 年代女性的样子……

创造是由一种算法决定的，即有效的东西就是让计算机代码满意的东西。

如何解释这一变化？

那是因为传统的时尚影响者在今天没有太大的影响力！ 以前，如果《VOGUE》说橙色是冬季流行趋势，那么所有的创作者都使用粉色。

但时尚杂志或大品牌设计师不再具有这种影响力。 服装的选择将取决于我们在社交网络上看到的内容，我们会穿得像与我们相似的人。

所以它是一种算法，可以决定什么是趋势。

这对趋势形成有双重影响。

在没有影响所有圈子的时尚的情况下，我们有众多的子群体，它们以全球化的逻辑相互影响。

当像 BTS 这样的韩国团体改变洛杉矶年轻人的着装方式时，情况就是这样。从某种意义上说，这是一种审美解放。

BTS

传统设计者的衰落使每个人都可以寻找他们感兴趣的参考和影响。

“好品味”不再是少数几个品牌设计或几家杂志的特权，因为每个人都可以或多或少地参与时尚的创造。

但从长远来看，这意味着创造是由算法决定的，有效的是让计算机代码满意的东西。

社交网络对我们的影响远大于我们对它们的影响。

即使安娜·温图尔 (Anna Wintour) 关注了一位富有创造力或创新精神的设计师，但如果此人在 社交媒体上表现不佳，也不会促成销售。

安娜·温图尔 (Anna Wintour)

这是一个真正的问题，因为在时尚杂志和传统处方者中，长期以来一直有人深深热爱时尚，并为推动时尚发展的人辩护。

一种算法基于过去有效的方法来突出可以引起最多参与的因素。

他什么都不捍卫，也不能爱。更不用说这些技术中经常固有的性别歧视、种族主义或粗俗偏见。

数据如何影响当今主要行业参与者的工作方式？
除了少数拥有知名设计师的豪宅外，每个人都必须面对这样一个事实：社交网络对我们的影响远大于我们对它们的影响。

所有成衣公司都会分析社交网络上发生的事情，以试图满足日益多样化的需求。

相当先进的工具使我们能够很好地了解我们的群众，并向最有可能欣赏它们的公众提供我们的收藏，例如现在向你推送的精准广告。

矛盾的是，我们也发现自己陷入了这种动态之中。

近年来，亚马逊大力投资时尚行业，尤其​​是人工智能。商业真的可以改变这个行业吗？
亚马逊目前有很大的影响力，但严格来说并不是一个时尚平台。它的活动为其提供了大量关于消费者习惯的数据，而不仅仅是简单的服装问题。

它有可能以非常高的准确度实时分析（如果不能预测）趋势。

亚马逊的野心还在于在其生产链中使用人工智能，最终建立机器人工厂。

在中国快时尚行业设计、打版、生产、上架的周期来看，行业鼻祖ZARA创造了14天的记录。而Shein背后的数百家中国工厂随时待命，将打样到生产的流程压缩到7天。1个月的上新数量，就抵得上ZARA全年的上新数，而且价格更便宜，无疑中国是做的最好的。

而凭借算法等技术加持、更高水平的工人，智造工厂的运转效率可达行业平均水平的4倍，比快时尚鼻祖ZARA同样要快7天。

它可以在巴黎、伦敦、东京设立工厂，而不是在孟加拉国建厂……并且对它已经在网上发现的微观趋势做出比竞争对手快得多的反应。

“服装中的一切都与Zz有关。