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從Instagram按讚數-分析經典男裝穿搭

相信所有人應該都和我一樣,希望自己所喜歡的穿搭呈現,在別人眼中也是好看的。相反的,如果自己穿的很高興,別人卻不認同的話,那可能就要思考一下是否哪邊出了問題。


所以穿搭在我心中的概念是這樣,一部分要為自己,但另一部分要為別人,最後再去找到一個平衡點。


身為理工科畢業的人,我特別喜歡透過科學或是統計的方法來分析事情,所以我一直想要把這些東西和穿搭結合。


我在這兩三年中透過Instagram分享自己的穿搭照片,累積了一些數據,這篇文章藉由分析過去一年內 - 按讚數最高的幾個穿搭 - 歸納出一些比較符合大眾喜好的穿搭型態。

以下9組穿搭是我Instagram上按讚數最高的Post,每一組的觸及人數大約在12000-15000人次的區間,其中讚數分別為:

(1) 823;(2) 815;(3) 742;(4) 715;(5) 697;(6) 696;(7) 671;(8) 628;(9) 623。


藍色 (1)-(7)

在過去兩年中我對於大眾穿搭喜好最有感的一件事情就是 - 藍色系的穿搭,可以發現從(1)-(7)這幾組穿搭中都是藍色外套,大面積也是以藍色為主,(8)則是褲子及襯衫屬於藍色系,唯獨和藍色沒有搭上邊的只有(9)。


雖然,我是一個很喜歡大地色系的人,不過在過去的數據中,大地色系外套的反應確實沒有比藍色系外套來的好,所以我通常會在襯衫或褲子增加一點大面積的藍色(ex: 8)。

全藍 (3)(5)(6)

其實穿搭一直都有所謂同色系搭配的概念在,我偶爾也會運用在經典男裝中,這種作法我認為會比較有所謂的"時髦感"。


不過,我認為在經典男裝的領域所認同的美感中,同色系穿搭僅限於外套、襯衫、褲子,因此我不會再去配一雙藍色鞋子去硬湊,原則上鞋子還是以黑色、咖啡色作為基底比較適合。

深藍色雙排釦外套 (2)(5)(6)(7)

這件深藍色雙排扣外套的上榜率還是挺高的,理由也是類似的,而且只要它一出場,大眾反應也都蠻不錯的。另外,我也不斷的向大家推薦深藍色的雙排扣外套,因為我認為它比深藍色的單排扣外套更好用。


*延伸閱讀:深藍雙排扣外套 - 最實用的西裝外套?

深藍外套+卡其褲 (1)(2)(7)

藍色西裝外套和卡其色褲幾乎是無敵,特別是(2)和(7),可以說是票房保證。


我印象很深刻就是(2),當初拍照的時候還被攝影師說沒有創意,結果一發布,竟然有朋友私訊我說這是他看到我這陣子以來最棒的穿搭,只能說這種做法雖然無聊,但是挺有效。


*我把(2)的奶油色褲也歸類在卡其褲,因為我認為它們在搭配的概念上是類似的。

上深下淺 (1)(2)(5)(7)(8)(9)

在不成套穿搭中,上深下淺是一個很常用的概念,讓上半身和下半身直接製造出對比,通常會給人比較有活力、有精神的感覺。


相反的,上深下深(ex: 深藍外套+深灰褲子)會比較沉重,而上淺下淺(ex: (3))則是在搭配上的難度會比較高,而且有時候會太過搶眼。

牛仔褲 (3)(5)(6)(8)

牛仔褲對我來說是比較意外的,因為我大概在過去半年才開始逐漸增加牛仔褲穿搭的比例,不過總體來說效果不錯。


以經典男裝穿搭邏輯來說,一件西裝外套要不配上西裝褲、棉質卡其褲,再來就是牛仔褲了,其中牛仔褲應該是能最大程度的把正式程度降低的做法,在日常生活上的實用性是很高的。


延伸閱讀:分享 - 挑選與西裝搭配的牛仔褲

常春藤風格 (2)(6)(7)(9)

我的穿搭大部分都會加入一點常春藤風格(Ivy Style)的元素,現代化的常春藤風格比較不會給人古板的感覺,反而多了點青春活力。


只是上述這幾組穿搭都有打領帶,雖然大眾是喜歡的,但是日常實用性低,可以考慮在比較特殊的場合穿,或者拿掉領帶。

套裝 (4)

雖然這9張照片中只有(4)套裝,不過我當初一發的時候就很肯定這組Outfit會得到不錯的迴響。理由是簡單的,套裝本身的氣勢就比較強,唯一缺點是套裝在日常生活的實穿性比較低。


同樣的,套裝在顏色的選擇上,藍色的時髦感還是會大於灰色或是棕色。

未解之謎 (1)

(1)在我心中仍然是一個未解的謎,印象很深刻,當天沒什麼打理,頭髮也沒弄,就隨便照了一張相上傳,結果很莫名的變成我大眾反應最好的一個Look。


其實這個穿搭就是我的基本日常穿著,算是蠻平凡的,至於為什麼迴響那麼好,說真的我也不懂。

結語

老實說,雖然只透過幾張圖來作範例,但是這些資訊大致上是基於我過去三年間在網路上po出自己的穿搭照,並根據大眾的回饋所得到的一些想法。


很多時候當我嘗試一些新的風格或是元素的時候,反應其實不會比想像中好,但這也不一定代表就是不好看,也許只是follow我的人可能就是比較喜歡看我穿著某些特定Style的樣貌。


因此,上述做法其實也不一定適用於所有人,祝福大家都能找到適合自己的路。

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