Cómo funciona Dxomark, la plataforma que mide la calidad de las cámaras de un celular
Hablamos con uno de los ejecutivos de la compañía, cuyas evaluaciones se toman como referencia en la industria para elaborar un ranking de calidad
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LA NACIONRicardo Sametband
En el MWC 2026, Motorola dio más detalles sobre su primer smartphone plegable tipo libro, el Razr Fold, que llegará a varios mercados (incluyendo el argentino) en los próximos meses, y que tiene un logro singular: ser el primer plegable que entra en el top 10 de los smartphones con mejor cámara del mercado, gracias a que usa la misma combinación de sensores y lentes que el Motorola Signature que salió a la venta en el país en febrero.
Ese ranking hoy lo lidera Huawei con el Pura 80 Ultra, seguido por el Vivo x300 Pro. Esto es, el top 10 de DxOmark, una compañía que se dedica a medir la calidad de varios componentes de los smartphones en pruebas de laboratorio (cámaras, pantallas, batería, audio; detalla cómo evaluó cada función de cada componente y por qué puso esa puntuación), y a ofrecer a los fabricantes un set de herramientas para autoevaluar sus dispositivos, y que no ha estado exenta de alguna polémica en los últimos años por las evaluaciones que hace: muchos expertos consideran que aplicar un valor numérico a la calidad de una cámara no tiene sentido, porque entran en juego elementos que no pueden verificarse en un laboratorio.
La compañía recogió el guante y hace poco presentó la versión 6 de su sistema de evaluación, que combina el análisis de fotos tomadas en laboratorio con otros elementos, como las expectativas de lo que es una “buena” foto en diferentes regiones del mundo, como explicó Image science director, Hervé Macudzinski, director de ciencia de la imagen de DxOmark en una entrevista con LA NACION.
-¿Desde cuándo analizan la calidad de las cámaras?
-Aplicamos el protocolo Dxomark desde 2012. Al principio era fácil porque la calidad no era tan buena. Así que venía un ingeniero y decía “esta foto es mala, esta es buena”, y eso coincidía con lo que percibía el consumidor. Pero Si te dijera eso ahora, estaría totalmente equivocado, porque la calidad de imagen es tan alta que no alcanza con la evaluación de un ingeniero. Necesitás realizar encuestas entre usuarios a gran escala sobre muchos temas: textura, ruido, color, representación de la piel, qué espera el cliente, etc. Para eso es nuestro nuevo protocolo v6, que tiene en cuenta las encuestas que realizamos en todo el mundo. Hicimos muchas encuestas en China, India, Europa y, pronto, en Brasil y EE.UU. Debido a que la calidad de la cámara es cada vez mayor, las expectativas de los usuarios también están aumentando. El objetivo de la puntuación es reflejar eso, lo que el usuario espera. No estamos acá para dar una cifra que sea “nuestra” puntuación. A nadie le importa eso. Estamos aquí para medir lo que los clientes esperan y traducir esas expectativas en métricas y resultados.
-¿Y cómo son esas encuestas?
-Nunca sabés exactamente qué espera el cliente. Para lograrlo, tenemos lo que llamamos insights. Capturamos muchísimas fotos con contenido variado y preguntamos a personas de diversos mercados cuáles son sus preferencias, pero también qué es lo que no les gusta. Basándonos en eso, podemos medir dentro de una foto qué explica esa expectativa y esa conclusión del usuario. Una vez que tenemos eso, lo traducimos a nuestro propio plan de fotos en laboratorio e imitamos los datos que tenemos.
Otro desafío es intentar obtener una puntuación que funcione para todos los mercados. No podemos decir: “Ah, hay una tendencia y ya está”. En realidad, hay ligeras diferencias entre mercados y lo sabemos. Diseñamos la puntuación para captar todas esas pequeñas diferencias en un solo número. Por ejemplo, si un mercado espera un renderizado ligeramente más neutro y otro algo más cálido, diseñamos la puntuación para que ambos obtengan un buen resultado. Si el dispositivo ofrece cualquiera de los dos, debería estar bien desde nuestra perspectiva. Ese es el reto, y debemos hacerlo cada año porque las expectativas de los usuarios cambian y evolucionan.
-A la vez, los fabricantes pueden optimizar sus cámaras pensando en esas mediciones que ustedes harán en el laboratorio y no en la calidad en sí.
En nuestras pruebas [que usan tanto Dxomark como sus clientes] tenemos muchísimas fotos reales y las cambiamos constantemente. No son solo escenas fijas; hay escenas que cambian todo el tiempo para evitar ese sobreajuste de parámetros. Cambiamos sistemáticamente el esquema de fotos co de disparo natural y siempre incluimos tomas que no son sistemáticas para verificar que la calidad sea consistente. Nuestro objetivo es ayudar a la industria a hacer mejores cámaras para el usuario, no para la puntuación. Para nosotros, la puntuación es solo un indicador clave de rendimiento de ingeniería. Los ingenieros trabajan para hacer un mejor producto como objetivo principal. Si detectamos algún “truco” o trampa, no lo publicamos y lo comprobamos sistemáticamente capturando fotos fuera del protocolo.
-Pero aún así, ¿cómo ponderan los datos de las encuestas? Porque no todos tenemos las mismas expectativas...
-Realizamos sistemáticamente un estudio anual en al menos tres mercados: China, Europa y estamos tratando de cubrir otros como Indonesia o India. Lo interesante es que con los años la gente se pone más exigente, pero hay una tendencia hacia la convergencia de preferencias. No digo que esperen exactamente lo mismo, pero las diferencias fuertes que medíamos hace cinco años ya no son tan amplias. Antes se decía que en China preferían tonos naturales y en EE.UU. cálidos; hoy eso no es tan cierto. No podés ofrecer un tono muy cálido en EE.UU. porque todos creen que es falso, y lo mismo ocurre en China con los tonos totalmente blancos. Todos los mercados están aprendiendo sobre fotografía y calidad gracias a los smartphones.
Y siempre evaluamos las cámaras bajo dos aspectos. Uno es en el laboratorio, porque allí puedes replicar escenas, hacerlo más rápido, ser exhaustivo y preciso. Hay muchos puntos que se pueden desarrollar en el laboratorio que son muy interesantes. Sin embargo, los laboratorios no cuentan toda la historia y los usuarios esperan muchos casos de uso que no podemos cubrir allí. Por eso, también evaluamos sistemáticamente con capturas reales. Los escenarios evolucionan con el tiempo porque la gente usa la cámara cada vez más en un espectro muy amplio de situaciones.
Para el peso de la puntuación final, hacemos encuestas cada año. Cada vez que actualizamos el sistema, recopilamos comentarios de la industria, los usuarios, la prensa, etc. El peso entre foto, zoom y video (las tres funciones principales) no ha evolucionado mucho en los últimos años; es aproximadamente un 30-30-30. El zoom es cada vez más popular, así que mi expectativa es que su peso aumente. Y cuando hablo de zoom, me refiero a foto y video con zoom.
-¿Y la IA está influyendo en esto?
-Ahora nos preguntamos, por ejemplo, para el zoom extremo en una imagen (100x), cuáles son las expectativas exactas frente a una IA que puede hacer una edición agresiva de la imagen y cometer algún error, pero dar un resultado visualmente agradable, frente a algo muy conservador que prefiere ser fiel al original y tocarlo lo menos posible aunque se vea peor. Creo que nadie lo sabe aún con certeza; necesitamos hacer pruebas. Es tecnología nueva y la gente no está “entrenada”. El problema con la IA es cuando se equivoca. Mientras la IA pueda “imaginar” un detalle que parezca real, estará bien. El reto es entender cuándo el usuario lo detecta como un dato falso o malo.
El punto positivo de estas cámaras es que están logrando resultados muy, muy buenos en fotografía, especialmente en retratos, que es uno de los casos de uso clave para cualquier fotógrafo con smartphone. El siguiente paso es llevar este tipo de calidad a dispositivos asequibles, algo que actualmente no está disponible en el mercado.
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