截然不同之物：设计师在线网络中的视觉新颖性

新颖性是创新的关键要素，但对其量化十分困难。对于图形设计等视觉作品而言尤其如此。利用一个专业数字设计师在线社交网络上分享的设计作品，我们采用统计学习方法将一幅图像的特征与此前已创作图像的特征进行比较，从而度量视觉新颖性。随后我们将社交网络位置与设计师图像的新颖性联系起来。我们发现，在这一专业平台上，拥有稠密局部网络的用户往往创作出更具新颖性但通常较不成功的图像，不过存在重要例外。即，嵌入在凝聚性局部网络中且创作新颖图像的用户更为成功。