Яким має бути smart-музей? Технології, які здатні змінити сприйняття мистецтва

Переосмислення музеїв крізь призму Інтернету речей може змінити те, як ми знайомимось і взаємодіємо з мистецтвом. Це також може створити абсолютно нові бізнес-моделі для майбутніх музеїв. Чи ви готові відвідати «розумний» музей?

Швидкий розвиток технологій в галузі нерухомості приніс безліч нових можливостей для власників будівель. Пілотні проекти першої хвилі демонструють цінність майбутніх технологій в оптимізації будівельної діяльності, поліпшенні користувацького досвіду та підвищенні ефективності витрат.

На сьогогдні наявні приклади використання технологій здебільшого відносилися до комерційної нерухомості, а саме торговельних центрів та офісних будівель. А застосування нових технологій у некомерційній (або напівкомерційній) сфері нерухомого майна все ще є практично невивченою сферою. Оскільки технології стають все більш і більш доступними, як технічно, так і фінансово, прийшов час ретельно дослідити користь, яку вони можуть принести наступному поколінню «розумних» споруд.

Розглянемо це на прикладі того, які наслідки матиме «smartизація» музею для ведення музейного бізнесу, як це покращить досвід користувачів і, можливо, навіть збільшить вплив закладу на суспільство.

Спершу дізнаємось про те, як традиційні музеї ведуть свій бізнес – завжди корисно знати, як саме працює компанія, перш ніж залучати новітні технології. А далі спробуємо зрозуміти, яким чином нові технології розширять можливості власників та відвідувачів музеїв. Серед технологій, які розглядатимуться у статті, будуть інтернет речей, розпізнавання рис обличчя та біометричні сенсори.

Як сьогоднішні музеї ведуть бізнес

Серед ключових показників ефективності музею можна виділити 2 головні: щорічна кількість відвідувачів та річний дохід; при тому залучення відвідувачів призводить до генерації доходів. Отже, залучення відвідувачів має вирішальне значення для підтримки музею. Але як музей робить це?

Найважливішу роль у цьому питанні відіграє колекція, яка втілює собою основну цінність музею для залучення відвідувачів: «Якщо ви прийдете до нас, ми покажемо вам цікаві об’єкти [x], дозволимо вам познайомитися з ними [y] і дізнатися їхню історію [z]».

З точки зору бізнесу, постійна колекція містить цінні експонати, які забезпечують певний рівень якості та цікавості впродовж усього року. Зміна ж тимчасових виставок робить музей більш привабливим для відвідувачів. Ця комбінація повинна створити стійкий потік доходу для музею.

Окрім основного джерела надходжень від продажу квитків, вторинні доходи отримуються з кафе/ресторанів музею, сувенірних магазинів та спеціальних заходів. Зауважте, що перші два з цих додаткових джерел надходжень в основному залежать від кількості відвідувачів музею, і, відповідно, від колекції. Епізодичні продажі витворів мистецтва також можуть давати прибутки, але це навряд чи перетвориться на стабільний бізнес.

Отже, головним активом музею є його колекція. Це робить її ідеальним предметом для подальшого вивчення. Яким чином технології можуть сприяти створенню колекції з метою покращення бізнесу музею?

Інтернет речей в музеях

Тепер, коли ми зрозуміли важливість колекції музею, дізнаємось, як музей може використовувати технології для покращення своїх пропозицій:

  • Отримання інсайту з цільової аудиторії (відвідувачів), завдяки збору даних про їхню поведінку та інтереси.
  • Пошук нових засобів вимірювання продуктивності колекції – без урахування кількості відвідувачів та доходів.
  • Адаптація майбутніх експозицій до інтересів (потенційних) відвідувачів.

Нижче буде розглянуто 5 основних етапів застосування технологій – від найпростіших, які вже частково використовуються у музеях до складних, які генеруватимуть більш глибокі дані і матимуть значніший вплив на функціонування музею. Нові технології пов’язані з появою нових метрик, які також буде розглянуто у матеріалі.

Метрика № 1: бал за привернення уваги

У наведених нижче етапах використовуватиметься технологія для оцінювання продуктивності окремого твору мистецтва – вона залежить від рівня уваги відвідувачів музею до цього твору. Перша метрика базується на припущенні, що відвідувач відвідує виставку з певною цікавістю та/або очікуванням. Ідея полягає в тому, що чим довше витвір мистецтва привертає увагу відвідувача, тим більше він відповідає (або суперечить) цій цікавості чи очікуванню, і тим важливішим є цей витвір для колекції.

Етап 1. Відстеження пересування відвідувачів

На цьому етапі при вході до приміщення встановлюється пристрій для підрахунку відвідувачів. Це дозволить відстежити кількість відвідувачів, які входять та виходять з кожної зали в музеї. За допомогою аналізу згенерованих даних з залів, власник музею зможе побачити, які зали найчастіше відвідуються, і які саме твори привертають найбільшу увагу.

Наприклад, звіт Музею Лувру в Парижі може показати: «90% відвідувачів сьогодні зайшли до залу A, де знаходиться твір «Мона Ліза», і лише 25% відвідувачів цього ж дня відвідали Зал B, де демонструються роботи молодих локальних авторів».

Вищезазначений звіт виглядає доволі очікуваним, а ось якщо дві зали, які міститимуть твори однакової «цінності», за даними продемонструють суттєву різницю в кількості відвідувачів, буде цікаво. Чому так відбувається? Чи відвідувачі дійсно вважають твори з однієї зали цікавішими? Іншою причиною цього може бути банальна технічна неполадка.

Зібрані дані могли б керувати експериментом та демонструвати вплив можливих модернізацій. Основним обмеженням цього підходу є неможливість визначення, наскільки окремий витвір мистецтва впливає на відвідування окремої зали. Кожна робота потребуватиме власного унікального простору зі своїми власними спостерігачами, що майже нереально. Навіть великим музеям, подібним до Лувру, не вистачить для цього приміщень. На щастя, передові технології можуть розв’язати цю проблему.

Етап 2. Відстеження місця розташування відвідувачів у реальному часі

На другому етапі ми відстежуємо розташування відвідувачів в кожному приміщенні за допомогою датчиків, встановлених на стелі. Це дозволяє точно визначити, де саме стоять відвідувачі, і проаналізувати їхні патерни руху у залі.

Загалом, коли відвідувач оглядає витвір мистецтва, він стоїть на стандартній відстані від роботи: ближче до невеликих творів і далі від великих. Проте для кожного твору ця відстань залишається постійною. З цього можна було б припустити, що коли відвідувач стоїть на цій заздалегідь визначеній відстані від роботи, він приділяє твору увагу. Назвемо це «точкою уваги». Ця точка уваги може бути використана для механізму підрахунку: коли відвідувач потрапляє у цю точку, витвір мистецтва отримує певні «бали», які вимірюють його ступінь «привабливості» в порівнянні з іншими творами музею.

Для того, щоб ця схема працювала, потрібно розташувати твори таким чином, щоб їхні точки уваги не перетинались. Отже, ми фактично поділяємо фізичний простір на віртуальні менші простори, що дозволить виміряти увагу до окремого витвору мистецтва – а не для усієї зали – що розв’язує проблему першого етапу.

Крім того, точки уваги можна використовувати для генерації даних різними способами:

  1. Об’єкт мистецтва отримує один бал, якщо відвідувач лише опинився у його точці уваги.
  2. Два бали, коли відвідувач проходить точку уваги дуже повільно.
  3. Три бали, коли відвідувач стоїть впродовж секунди, і чим довше він стоїть, тим більше балів отримує об’єкт.
  4. Чотири бали, коли відвідувач вивчає об’єкт більш ретельно.

Потрібно розуміти, що ми лише припускаємо, що відвідувач зацікавлений роботою, якщо потрапив до її точки уваги. Він може просто розмовляти з другом або дивитися у свій смартфон.

Проте застосування різних і більш просунутих технологій дозволить набагато точніше оцінити увагу, яка надається кожному предмету мистецтва. Тому переходимо до наступного етапу, одночасно додаючи ще один показник.

Метрика № 2: бали за емоції, викликані твором

Тепер, коли зроблено перший крок у вивченні уваги як нової метрики для оцінки «продуктивності» мистецтва, прийшов час рухатися далі. На наступних етапах ми намагатимемося використовувати новітні технології, щоб визначити, чи зможемо вимірювати емоційний вплив твору мистецтва.

Етап 3. Камери для розпізнавання обличчя

На цьому етапі нам більше не знадобиться місце розташування відвідувача для того, щоб зрозуміти, чи звертає він або вона увагу на предмет мистецтва. Технологія розпізнавання обличчя дозволить бути у цьому впевненими. Для реалізації цього потрібно встановити камеру над кожною роботою, яка зніматиме обличчя відвідувача та аналізуватиме його. Це дозволить збирати наступні дані:

  • Чи звертає (і як довго) окремий відвідувач увагу на витвір мистецтва.
  • Демографічні дані відвідувача: вік, стать, зріст, вага, тощо.
  • Емоції відвідувача: радість, відраза, здивованість, дискомфорт, жах, тощо.
  • Комбінація усіх творів, з якими ознайомився відвідувач – це допоможе створити індивідуальний профайл вподобань.

Застосування цієї технології відкриває нове розуміння та потенційну цінність. Наприклад, це дозволить надавати «емоційні бали» разом з балами уваги. Який відсоток відвідувачів посміхнувся, дивлячись на картину? Або виглядає сумним? Чи гнівається?

Якщо мета музею – розповісти своїм відвідувачам про негативні наслідки війни місцевих спільнот, показник цільової ефективності може полягати у тому, щоб принаймні 70% відвідувачів показали емоції дискомфорту тричі за відвідування. У той же час інформація про емоційний вплив може виявитися дуже цінною для художників. Який емоційний вплив їхнього твору? Чи відповідає він задуму автора?

Дані такого звіту ілюструють: «Мона Ліза» дуже добре справляється з тим, щоб привернути увагу жінок віком від 30 до 44 років, особливо з південної частини Європи. У той же час картина має емоційний вплив вище середнього».

Спритний музей може прийняти рішення щодо реклами в Південній Європі. Наприклад, вони розміщують фотографію Мони Лізи у жіночому журналі.

Етап 4. Ідентифікація відвідувачів

На цьому етапі ми використовуємо технологію розпізнавання обличчя для відстеження всіх показників, описаних на попередньому етапі, але з додаванням соціального шару. Замість того, щоб просто визначити обличчя та відстежувати, у якій ще частині музею з’явиться цей відвідувач, підключаємо ідентифікацію через соціальні медіа.

Як це втілити? Facebook вже знає, як ви виглядаєте завдяки аналізу унікальної структури обличчя з ваших фотографій, і, вочевидь, знає ваше ім’я. Одночасно технічний гігант багато інвестує в технологію, яка дасть змогу ідентифікувати вас з будь-якого (живого) джерела відео, використовуючи розпізнавання обличчя в поєднанні з даними структури обличчя, які вже наявні в їхній базі даних.

Отримання цих даних у музейному звіті дозволяє побачити наступну картину: «Даан де Геус з Амстердама посміхнувся, розглядаючи «Мону Лізу» впродовж 113.6 секунд. Ця тривалість уваги на 34% перевищує його архетип відвідувача. Аналізуючи вподобання 489 друзів Даана з Facebook (через їхні «Подобається»), ми виявили, що 16 друзів Даана можуть виявити Мону Лізу цікавою. Двоє з цих друзів вже поділилися фотографіями, зробленими в Луврі минулого місяця. Тому Facebook автоматично отримує кошти, щоб рекламувати Мону Лізу в профілях соціальних мереж зазначених 16 друзів Дана».

Етап 5. Біометричні сенсори

П’ятий і останній етап є дуже експериментальним. Тепер ми рухаємося від збирання поведінкових даних відвідувачів «розумного» музею до збору даних з зовнішніх і внутрішніх поверхонь їхніх тіл. Мета – виявити зміни всередині тіла, викликані емоціями від мистецтва. Можна було б виміряти:

  • Серцебиття. Пульс відвідувачів через датчики пульсу з відстані, що дозволяє нам виміряти зміну серцебиття в певному залі або при ознайомленні з певним твором.
  • Температура. Деякі емоції призводять до зміни температури в окремих ділянках обличчя та тіла. Додаючи теплові інфрачервоні сигнали до камер з розпізнавання обличчя, можна прослідкувати зміни емоційного стану на більш глибокому рівні.
  • Тон голосу. Мікрофони могли б проаналізувати тональність голосу відвідувача. Високошвидкісний тон голосу біля твору мистецтва може бути індикатором певної емоції.

Зауважте, що технологія не відстежує те, що було сказане, а лише те, як це було сказано.

Наприклад: «Під час перегляду «Мони Лізи» середня зміна температури тіла відвідувача становила +0,6 ℃. У той же час виявлено значне збільшення кровотоку у лобовій зоні та кінчику носа, що, ймовірно, вказує на емоцію радості. Серцевий ритм збільшився в середньому на 1,4 ударів у хвилину, тоді як тон голосу виявив емоцію «хвилювання» на рівні, значно вище середнього по всій залі».

Окрім низки нових та привабливих можливостей, технології також можуть вплинути на бізнес-моделі музею, тим самим змінюючи увесь ланцюжок створення цінності мистецтва.

Плата за окремий перегляд

Оскільки технологія розпізнавання обличчя може реєструвати, які твори привертають увагу відвідувачів, це дозволить стягувати плату лише за те, що вони хочуть бачити. На практиці цеце виглядатиме так: якщо звичайний квиток коштує 20€, замість цього стягнемо 1€ за перегляд окремого твору. Якщо загальна кількість переглядів відвідувача перевищує 20, тоді плата за перегляд автоматично дорівнюватиметься вартості звичайного квитка.

Основною перевагою цієї моделі є те, що вона залучить до smart-музею відвідувача, який хоче прийти, щоб побачити лише кілька творів, наприклад, для вивчення чи малювання, але вагається через високу вартість квитка. Таким чином, опція «оплата за перегляд» може привести більше відвідувачів в «розумний» музей, що потенційно підвищить надходження вторинних доходів через ресторани та сувеніри.

Прийняття цієї моделі оплати за перегляд може також вплинути на інші ланки в ланцюжку вартості мистецтва. Це дозволить «розумному» музею орендувати витвір мистецтва зі сторони та сплачувати лише за кількість переглядів, які отримує ця робота, або навіть за кількість конкретних емоцій, які викликає робота (залежно від мети виставки). Окрім цього така модель дозволить художникам отримувати авторські гонорари за перегляд, що призведе появи моделі, аналогічної YouTube та Spotify, де художники та видавці отримують заздалегідь визначену суму за кількість переглядів.

Підйом технології може розкрити альтернативні способи ведення бізнесу для організації, потенційно впливаючи на весь ланцюжок вартості. Використання нових технологій, зокрема для «розумних» музеїв, може призвести як до забезпечення фінансової стабільності, так і до підвищення соціальної вагомості останніх. Завдяки удосконаленню технологій, раніше не вимірюваний вплив smart-музею (освіта, емоції, зміна поведінки) стане вимірюваним.

ВАРТО ЧИТАТИ:

Джерело: Medium