Больше не узнать наши музеи

Оснащение музеев IoT-устройствами может полностью изменить наше восприятие искусства. Возможно, это также приведет к появлению совершенно новых бизнес-моделей в будущем. Блогер Даан де Геус представил, как будет выглядеть «умный музей».

Как сейчас устроены музеи

Для начала нужно понять, как обычно работают музеи. Ключевые показатели музеев – число посетителей в год и годовая выручка. Очевидно, что выручка зависит от числа посетителей. Но как же заинтересовывать людей?

Тут в игру вступает коллекция музея. Она очень важна для привлечения посетителей: «Если вы придете к нам, мы покажем вам интересные объекты [x] и научим вас [z]».

Вторичные источники дохода – рестораны, сувенирные магазины и мероприятия – тоже играют большую роль. Заметьте, что первые два зависят от числа посетителей, и таким образом коллекции. В качестве дополнительного источника дохода можно также рассматривать продажу произведений искусства, но вряд ли это можно назвать устойчивым и стабильным бизнесом.

Таким образом, для музея важнее всего его коллекция. Значит, нужно разобраться, как технологии помогут создать коллекцию, которая будет привлекать новых посетителей.

Фото: Unsplash

Вот несколько примеров, как музей может использовать современные технологии.

  •  

    Сбор данных о поведении и интересах потенциальной аудитории.

  •  

    Поиск новых способов оценки успеха коллекции – не только по числу посетителей и объему выручки.

  •  

    Подгонка будущих экспозиций под интересы потенциальных посетителей.

Технологии принесут вместе с собой новые метрики, которые можно будет использовать для оценки успеха коллекции:

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 картина удерживает внимание туриста, тем сильнее она удовлетворяет его любопытство или соответствует ожиданиям и тем важнее она для коллекции.

Стадия 1: Отслеживание пути посетителей

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

За такими данными будет особенно интересно наблюдать, если в обоих помещениях хранятся картины примерно одинакового качества, но число посетителей сильно отличается. Это потому, что в одной комнате картины интереснее? Или может быть посетители не увидели указатели? А если поменять картины местами?

Единственное ограничение этого подхода в том, что так невозможно измерить, сколько внимания привлекает определенный экспонат. К счастью, и здесь на помощь могут прийти технологии.  

Фото: Pexels

Стадия 2. Отслеживание местоположения посетителей

На второй стадии мы будем отслеживать положение посетителей в каждой комнате посредством датчиков, установленных на потолке. Так мы сможем точно определить, где они стоят, 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 картиной, можно определить, привлекла ли она его внимание. Назовем это место «зоной внимания». Но основе этого 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 первой стадией.

Оценивать привлекательность работ можно по-разному. Например:

  •  

    Одно очко, если посетитель вошел в зону.

  •  

    Два очка, если он перемещается по ней медленно.

  •  

    Три очка, когда он останавливается на секунду.

  •  

    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»

Теперь мы посмотрим, можно ли при помощи новейшей технологии измерять эмоциональное воздействие произведения искусства.

Фото: Twitter. Lafon Pauline

Стадия 3: Камеры с функцией распознавания лиц

На этой стадии мы будем применять технологию распознавания лиц, чтобы удостовериться в том, что посетителя интересует определенное произведение искусства. Для этого рядом с каждым экспонатом мы установим камеры, которые будут снимать лицо посетителя и анализировать его. Так мы будем 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.

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?

Стадия 4: Идентификация посетителя

На этой стадии будет отслеживаться и личность самого посетителя. И многим это может показаться тревожным.

На самом деле все намного проще, чем вам кажется. Facebook уже знает, как вы выглядите и как вас зовут. В то же время компания инвестирует в технологию, которая поможет идентифицировать вас с любого видеоисточника при помощи распознавания лиц и данных, которые уже есть в базе.

Эта информация позволит музею рекламировать экспозиции вам и вашим друзьям в социальных сетях.

Стадия 5: Биометрические датчики

Пятую и финальную стадию стоит назвать экспериментальной. Здесь мы переходим от поведенческих данных посетителей умного музея к сбору данных касательно их тел и здоровья. 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) из Psychophysiology

От идей 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 стадиях подвержены предвзятости. Использовав одновременно несколько техник на протяжении пяти стадий, можно получить более точный анализ и сделать правильные выводы.

  •  

    Кастомизация коллекции. Собранные данные дают музею представление о предпочтениях потенциального рынка. На основе этого музей может подстраивать текущую коллекцию и проектировать предстоящие специально так, чтобы привлекать больше пользователей.

  •  

    Существующие источники данных. Существует огромное множество источников данных, доступных за пределами музея, которые тоже можно использовать. Например, что если связать погодные условия с эмоциями?

  •  

    Новые метаметрики. В этой статье мы изучили новые метрики для измерения успеха коллекции. Объединив эти метрики с другими датасетами, 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. Сгенерированные данные в одном музее можно сравнивать с данными других музеев. В каком музее на посетителей оказывается наибольшее эмоциональное воздействие? Как одну и ту же картину рассматривают в разных музеях?

  •  

    Применение в разных секторах. Технологии, описанные в этой статье, могут быть полезными и бизнесменам в других секторах. 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.

Новые бизнес-модели

В этом разделе я расскажу, как небольшое изменение в бизнес-модели музея может повлиять на все искусство.

Плата за просмотр

Поскольку технология распознавания лиц может определять, на какие произведения искусства посетитель обращает внимание, мы сможем взимать у него деньги лишь за картины, на которые он хочет посмотреть. Если регулярный входной билет стоит € 20, человек будет платить по € 1 за просмотр одной картины. Если его интересуют более 20 картин, ему просто придется купить входной билет стоимостью € 20, не больше.

Ключевое преимущество этой модели заключается в том, что она будет привлекать посетителей, которые хотят посмотреть лишь на несколько картин.

Принятие этой модели может также повлиять и на другие аспекты индустрии искусства. Умный музей сможет арендовать экспонат у третьего лица и платить за него в зависимости от количества просмотров. В то же время она позволит художникам получать проценты от просмотров, как это происходит сейчас на YouTube или Spotify.

Фото: Pexels

С чего начать

Следуйте указаниям:

  •  

    Начните с проектирования эксперимента, цель которого – решить прямую проблему для вашей организации и желательно для конечного пользователя.

  •  

    Выделите в здании небольшую зону, где сможете тестировать технологии.

  •  

    Объясните, почему данные собираются, как они собираются и защищаются и что вы намереваетесь с ними делать.

  •  

    Начните со сбора данных, которые не связаны напрямую с личностью посетителей.

  •  

    Верните ценность конечному пользователю. Он тоже должен получать выгоду от участия в вашем эксперименте.

Источник https://rb.ru/story/smart-museum/