Copiare gli outfit delle serie TV? Si può grazie a una App, ma non solo

Guardando la TV può capitare di chiedersi trovare gli stessi vestiti. Per fortuna esiste una App che ci permette di copiare gli outfit delle serie TV

Copiare gli outfit delle serie TV è una "moda" che probabilmente risale al celeberrimo Sex and the City. Questa infatti è stata una delle primissime serie a mettere così tanto accento sugli outfit delle protagoniste e sul mondo del fashion in generale.

In realtà ci sono moltissime ragioni per sapere cosa indossano i nostri beniamini. Anche senza copiare gli outfit delle serie TV che ci piacciono interamente infatti, può darsi che ci sia un capo o un accessorio che ci interessano così tanto da volerli avere a tutti i costi.
Per fortuna esiste una App per scoprire, riconoscere (e comprare) i vestiti dei film o delle serie TV che seguiamo. Praticamente, una specie di "Shazam dei vestiti". Grazie, naturalmente, alla tecnologia. Ma non solo.

Spotern è una App per riconoscere e copiare gli outfit delle serie TV

A risolvere i nostri problemi di stile ci ha pensato Spotern. Messa a punto da un team francese ,è destinata a diventare una App di moda indispensabile per gli appassionati di fashion. Ha tre funzioni, tutte molto semplici, ma realizzate in un modo che la distingue dalle App per comprare vestiti più tradizionali.

La prima funzione è la ricerca, ed è quella più immediata. Infatti basta inserire nel campo di ricerca una o più parole chiave, che possono essere il titolo di una serie, di un film o di una trasmissione, oppure capi di abbigliamento. Il sistema supporta inglese e francese, ma non è un problema. Molto probabilmente conosciamo già come si chiamano i diversi capi di abbigliamento in altre lingue, dalle nostre esperienze di shopping precedenti.

Naturalmente possiamo anche inserire combinazioni, per esempio se cerchiamo "Riverdale dress" i primi risultati saranno quelli degli abiti femminili indossati in Riverdale

Infine, possiamo rifinire la ricerca, scegliendo il media in cui si vede il film, il prezzo e anche la somiglianza (Match)

Proprio la somiglianza ci fa capire la vera forza del sito. Esistono quattro livelli: Perfect match è quando Spotern può dirci marca e modello dell'esatto abito indossato dal protagonista, e dove comprarlo. Close match significa che non è esattamente lo stesso, ma gli assomiglia molto. Replica indica che non si tratta dell'oggetto originale, ma appunto di una replica (succede soprattutto con i capi unici e gli accessori). Infine prop significa che si tratta esattamente dell'oggetto indossato sul set. 

La categoria Prop è senza dubbio la più curiosa: infatti possiamo trovare abiti da collezione che costano decine di migliaia di dollari accanto a semplici vestiti scontatissimi usati nelle produzioni minori o visti in una sola scena.

Spotern: a riconoscere i vestiti delle star ci pensa la community

Per la verità Spotern non è la prima App per comprare vestiti a mettere in pratica un'idea del genere, ma rispetto ad altre ha senza dubbio un punto di forza in più. Infatti, mentre quasi tutte le altre si basavano su algoritmi e artifici tecnici, spotern è una community di appassionati, raccolta intorno a un sito e una app di shopping decisamente comoda. E qui si rivelano le altre due funzioni della App e del sito.

Visitando la categoria Wanted infatti possiamo trovare l'elenco di tutti gli outfit delle serie TV e dei film che nessuno ha ancora individuato e dare un suggerimento. Gli altri utenti lo valuteranno, indicando appunto se si tratta di un perfect match o di qualcosa di diverso.

Infine, possiamo anche creare un nuovo spot: se abbiamo riconosciuto un abito in una serie TV o in un film e sappiamo dove si può comprare, possiamo caricare la scheda anche se nessuno lo ha richiesto.

La community di Spotern si regge sulla passione (e sul guadagno condiviso)

Diversamente dalle altre App per vestiti che promettevano funzioni simili (e che hanno chiuso), Spotern usa una soluzione meno tecnologica, ma al contempo più efficace, sfruttando quella che si chiama intelligenza collettiva. Semplicemente, si tratta di usare la capacità e l'esperienza delle persone per ottenere un risultato.

Probabilmente c'è anche chi lo fa per sana passione ma per incentivare i suoi utenti Spotern mette in campo anche un pò di buon vecchio guadagno: chi segnala un capo infatti avrà diritto a un "premio" ogni volta che questo viene acquistato. Un modo intelligente di garantirsi molti contributi in modo piuttosto semplice.

Spotern offre altro oltre agli abiti dei film e delle serie TV

Proprio perché si basa sull'esperienza delle persone, Spotern non è solo una App per comprare vestiti simili a quelli dei film e delle serie TV. Qualsiasi oggetto che compaia in qualsiasi media può essere richiesto alla televisione. Infatti, se vogliamo cercare fra le cose più curiose, possiamo trovare, per esempio, anche le repliche delle armi o dei gioielli usati in Vikings.

Inoltre (e questo è stato un vero colpo di genio) possiamo anche chiedere alla community di riconoscere un vestito indossato da una star in una foto, per esempio pubblicata su Instagram o su un sito di gossip.

Copiare gli outfit delle serie TV, esistono anche siti specializzati

Spotern oggi rappresenta un caso abbastanza unico, dal momento che è l'unica App per riconoscere vestiti "sopravvissuta", probabilmente anche per la sua ottima idea di costruire una community. Ma se vogliamo muoverci all'esterno delle App (e l'inglese non ci spaventa), ci sono almeno due siti che meritano un'occhiata.

wornontv.net è curato (cioè le cose sono pubblicate da una redazione) e si concentra soprattutto su serie TV e show televisivi. Anche se il sito è di aspetto un pò antiquato, ha il grande vantaggio di essere molto chiaro e di offrire molti modi diversi per consultare gli abiti che ci sono

shopyourtv.com ha una scelta più ampia e un aspetto più moderno, ma il meccanismo è piuttosto simile. Il sito è graficamente più piacevole e l'offerta molto ampia, ma mancano un pò di opzioni per navigare, anche se ha tutto quello che serve.

Fonte foto copertina: stocksnap.io/photo/E1WZHWID6J