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.
Материалы по теме:
Третьяковка идет в диджитал: как устроен маркетинг музея и чем привлекают посетителей
Знакомьтесь: робот-гид, который переводит картины в звуки для слабовидящих
Мы сделали ИИ-алгоритм для помощи мерчендайзерам. Вот как он работает
Технология распознавания лиц поможет фермерам выращивать здоровую рыбу
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
-
Пройти курс «Подбор и адаптация сотрудников»
- 1 Что такое токенизация данных и почему она важна
- 2 В России утвердили национальный стандарт интернета вещей — NB-IoT
- 3 «Яндекс» выпустил бесплатный инструмент для интеграции погодных данных в систему умного дома
- 4 Apple представила iPhone 16, новые Apple Watch и AirPods