Что такое умный музей и как бы он мог выглядеть
Posted by Sergei Romanov 10 months ago

Как Музеи в настоящее время ведут бизнес

Когда мы смотрим на ключевые показатели эффективности музея, основными из них являются: годовое количество посетителей и годовые доходы. Поэтому привлечение посетителей имеет решающее значение для существования музея. Но как музей привлекает посетителей?

Здесь важную роль играет коллекция музея. Коллекция воплощает основное ценностное предложение музея для привлечения посетителей: «Если вы придете к нам, то мы покажем вам интересные объекты [x], позвольте вам испытать [y] и научить вас [z]».

Помимо основного источника доходов от продажи билетов, вторичные доходы поступают из ресторанов, сувенирных магазинов и специальных мероприятий. Периодическая продажа произведений искусства также может приносить доход, но повторение этого слишком часто не может считаться устойчивым способом ведения бизнеса.

Таким образом, основным активом музея для поддержания "себя" является его коллекция. Это делает коллекцию идеальным предметом для дальнейшего изучения.


Фото: Chris Karidis (Unsplash)

Приложения IoT в музеях

Как музей может использовать современные технологии:

  • Сбор данных о о целевой аудитории (посетителях) путем сбора данных об их поведении и интересах.
  •  Поиск новых способов оценки успеха коллекции, выходящих за рамки количества посетителей и объема выручки.
  •  Оформление будущих экспозиций в интересах потенциальных посетителей.

Технологии принесут вместе с собой новые метрики, которые будут использоватьcя для оценки успеха коллекции, их можно описать в следующих шагах:

Метрика 1: «Привлечение внимания»

Первая метрика основывается на предположении о том, что посетитель приходит на выставку с определенным любопытством и/или ожиданиями. Суть идеи в том, что чем дольше произведение искусства удерживает внимание посетителя, тем сильнее оно удовлетворяет его любопытство или соответствует ожиданиям и тем важнее оно для коллекции.

Этап 1: Отслеживание пути посетителей.

Начнем с установки счетчика людей у входа в помещение, который позволит отслеживать число посетителей, входящих в каждую комнату музея. Из анализа полученных данных владельцы таким образом увидят, какие зоны наиболее популярны среди гостей и какие произведения искусства привлекают их внимание.

Собранные данные помогут стимулировать экспериментирование и показать влияние возможных улучшений. Единственное ограничение этого подхода в том, что так невозможно измерить, сколько внимания привлекает определенная комната или экспонат. К счастью, передовые технологии могут решить эту проблему.  

Фото: Riccardo Bresciani (Pexels)

Этап 2. Отслеживание местоположения посетителей в режиме реального времени

На втором этапе мы отслеживаем положение посетителей в каждой комнате посредством датчиков, установленных на потолке. Это позволяет точно определить, где находятся посетители, и проанализировать закономерности их перемещения по пространству.

В общем и целом, посетитель рассматривает экспонаты со стандартной дистанции; к маленьким картинам он стоит поближе, к большим — подальше. Это расстояние почти всегда остается одинаковым. Проанализировав дистанцию между человеком и произведением искусства, можно определить, привлекло ли оно его внимание. Назовем это место «зоной внимания». Но его основе запустим механизм по подсчету очков: когда посетитель входит в радиус определенного произведения искусства, оно будет получать так называемые очки внимания – и мы сможем измерять его уровень привлекательности по отношению к другим экспонатам.

Для этого картины нужно разместить по помещению так, чтобы их зоны внимания не пересекались. Следует разделить физическое пространство на маленькие части – и мы сможем измерять привлекательность каждого экспоната, а не всего помещения, и таким образом решим проблему с первым этапом.

Оценивать привлекательность работ можно по-разному. Например:

  •  Одно очко, если посетитель вошел в зону внимания.
  •  Два очка, если он перемещается по ней медленно.
  •  Три очка, когда он останавливается на секунду или более.
  •  Четыре очка – когда посетитель подходит к экспонату ближе.
  •  И так далее.

Но не всегда собранные данные будут соответствовать реальности. Возможно, человек находится в зоне внимания и просто смотрит в телефон, а не на картину, или говорит со своим спутником.

Более продвинутые технологии, однако, позволят нам измерять внимание к каждому экспонату с большей точностью. Перейдем к следующей стадии и добавим еще одну метрику.


Метрика 2: «Эмоциональные очки в искусстве»

На следующих шагах мы попытаемся понять, можно ли при помощи новейшей технологии измерять эмоциональное воздействие произведения искусства.

Фото: Lafon Pauline (Twitter)

Этап 3: Камеры с функцией распознавания лиц

На этом этапе мы больше не используем местоположение посетителя, чтобы понять, обращает ли он внимание на произведение искусства, но применяем технологию распознавания лиц, чтобы удостовериться в том, что посетителя интересует определенное произведение искусства. Для этого рядом с каждым произведением мы устанавливаем камеры, которые будут снимать лицо посетителя и анализировать его. Это позволит собирать следующие данные:

  •  Обращает ли посетитель внимание на картину и как долго он это делает.
  •  Демография посетителя: возраст, пол, рост, вес, этническая принадлежность и т.д.
  •  Эмоции посетителя: радость, отвращение, удивление, дискомфорт, ужас и т.д.

Сочетание всех просмотренных посетителем произведений искусства в умных музеях, даст возможность создать уникальные профили предпочтений посетителей.

Применение этой технологии открывает сокровищницу новых идей и потенциальных ценностей. Например, это позволило бы нам распределить эмоциональные очки за искусство - наряду с очками за «зону внимания». Какой процент посетителей улыбнулся, глядя на картину? Или выглядел грустным? Или сердитым?

Эта информация ценна не только для музея, но и для самих художников. Какое эмоциональное воздействие оказала его картина на зрителя? Соответствует ли оно первоначальной задумке?


Этап 4: Идентификация посетителя

На этом этапе мы используем технологию распознавания лиц для отслеживания всех показателей, как описано на предыдущем этапе, но добавляем к ней социальный слой. Вместо того, чтобы просто распознавать лицо и отслеживать, где это лицо появляется во всем музее во время посещения, мы также связываем лицо с фактической личностью посетителя, используя социальные сети. И многим это может показаться тревожным.

На самом деле все намного проще, чем вам кажется. Социальные сети уже знают, как вы выглядите и как вас зовут. Многие из них инвестируют в технологии, которые помогут идентифицировать вас с любого видео при помощи распознавания лиц и данных. Эта информация позволит музею рекламировать экспозиции вам и вашим друзьям в социальных сетях.


Этап 5: Биометрические датчики

Пятый и финальный этап - экспериментальный. На этом этапе мы переходим от поведенческих данных посетителей умного музея к сбору данных об органах и поверхностях их тел . Наша цель – определить изменения в теле, вызванные эмоциями после просмотра определенного произведения искусства.

Мы можем измерять:

  •  Сердцебиение. Измеряем пульс посетителей при помощи датчиков, расположенных на неком расстоянии от человека.
  •  Температуру. Определенные эмоции могут приводить к изменениям температуры в некоторых частях лица и тела.
  •  Тон голоса. Микрофоны, установленные в музее, позволят нам анализировать тон голоса посетителя. Смена тона голоса может говорить об определенной эмоции.


Фото: Berkovitz et al. (2014) from Psychophysiology


От анализа данных к реальным бизнес-возможностям

При помощи упомянутых выше технологий будет собираться огромное количество новых полезных данных. Есть множество возможностей превращать эти новые данные в ценность.

Например:

  •  Триангуляция данных. Все методы сбора данных на пяти этапах подвержены предвзятости. Использовав одновременно несколько техник на протяжении пяти этапов, можно получить более точный анализ и сделать правильные выводы.
  •  Кастомизация коллекции. Собранные данные дают музею представление о предпочтениях своего потенциального рынка. На основе этого музей может подстраивать текущую коллекцию и разработать свои будущие выставочные предложения, чтобы привлечь больше посетителей.
  •  Существующие источники данных. Существует огромное множество источников данных, доступных за пределами музея, которые тоже можно использовать. Что, если бы мы связали внешние погодные условия с эмоциями?
  •  Новые метаметрические показатели. Объединив все полученные метрики с другими наборами данных, можно получить новые метаметрики. Например, согласно теории обучения, чтобы выучить что-то, студент должен рассмотреть несколько примеров. Может ли это значить, что когда посетитель обратил внимание на [y] экспонатов как минимум [x] секунд, он чему-то научился?
  •  Сравнение с другими музеями. Данные, которые генерируются в умном музее, также могут использоваться для сравнения между музеями. Какой музей обладает самым высоким общим эмоциональным или образовательным воздействием? Как одно и то же произведение рассматривают в разных музеях?
  •  Применение в разных секторах. Технологии, описанные в этой статье, могут быть полезными и для владельцев зданий в других секторах и бизнес процессах. Почему бы не идентифицировать эмоции в магазинах одежды? Или не определять сердцебиение сотрудников на рабочем месте?
  •  Механизм рекомендаций для посетителей. Собранные о посетителе данные могут быть полезными не только музею, но и самому посетителю. Например, на основе его предпочтений вы можете предлагать ему предстоящие выставки.
  •  Умное искусство. Как уже было сказано ранее, художники могут использовать новые данные для анализа эмоционального воздействия их работ. В то же время они могут использовать технологии для создания интерактивного искусства. Как насчет абстрактной картины, которая реагирует в реальном времени на ваше сердцебиение, угол обзора или выражение лица?


Источник


118 Views0 Replies0 Subscriptions
Loading