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El pasado viernes 18 de mayo, museos de todo el mundo participaron el Día Internacional de los Museos. Se trata de un evento anual, organizado por el Consejo Internacional de Museos, cuyo objetivo es sensibilizar al público sobre el hecho de que ?los museos son un medio importante para los intercambios culturales, el enriquecimiento de culturas, el avance del entendimiento mutuo, la cooperación y la paz entre pueblos?. Año tras año, se van sumando más museos de todo el mundo, acercándose su cifra el año pasado a cerca de 30.000 museos en 120 países. El lema de este año ha sido ?Museos hiperconectados: nuevos enfoques, nuevos públicos?. En este post analizaremos el significado de este ?hiperconectividad?.

Antes de empezar, os puede interesar leer este otro post que publicamos hace unos meses sobre el Museo Reina Sofía de Madrid. Trata sobre una colaboración entre el museo y el área de analítica y consultoría de LUCA , Synergic Partners, cuyo objetivo fue analizar los visitantes de la exposición ?Piedad y Terror en Picasso: el camino a Guernica?. Este estudio supuso analizar 15 7GB de datos y ofreció interesantes Insights sobre las horas de visita más populares, información demográfica sobre los turista,s y muchas más cosas. Ahora, veamos tres interesantes ejemplos de cómo se está aplicando la ciencia de datos en el mundo de los museos.

Figure 1: En UK, el National Museum fue el lugar más visitado por los turistas 2017

Machine Vision

En los últimos años, muchos museos han empezado a digitalizar sus colecciones para hacerlas más accesibles a los investigadores académicos, y al público general a través de Internet. El ?Machine Vision? supone la mayor parte de este proceso. Machine Vision es un término que abarca un gran abanico de tecnologías pero que, básicamente, se refiere la capacidad de una máquina de comprender lo que está viendo. Para los museos, las aplicaciones más importantes de este campo son la inspección, análisis y posterior clasificación de una obra de arte.

En el caso de la pintura, por ejemplo, se usan algoritmos de machine learning para detectar el contexto de una imagen, sus colores principales o la posible inclusión de algún texto. Un ejemplo de esto es la API de Google CloudVision, que puedes probar tú mismo con cualquier imagen. Estos algoritmos pueden incluso detectar las emociones de una persona retratada en un cuadro, lo que se conoce como análisis de sentimientos (sentiment analysis). Un ejemplo sobre este tipo de análisis es la API Microsoft´s Emotion que también puedes probar aquí con la imagen que tú elijas. La ventaja principal del aprendizaje automático o machine learning es que los algoritmos mejoran con el tiempo porque van aprendiendo con la práctica.

Con toda esta información, los comisarios de los museos pueden diseñar mejores exposiciones, agrupando determinados colores o emociones. Las técnicas de análisis de texto también puede ofrecer fascinantes Insights sobre documentos históricos que años atrás se tardaba mucho tiempo en descifrar. Estas tecnologías benefician tanto al público como a los propios museos, ya que esta información suele estar disponible de forma gratuita a través de internet.

Figure 2: Probamos la API Microsoft’s Emotion API con el autoretrato de Vincent Van Gogh

Chatbots

Un gran número de expertos y analistas de tecnología consideran los chatbots como una de las tecnologías clave para 2018. Ya vemos cómo muchas de nuestras marcas favoritas usan chatbots en Facebook Messenger para mejorar la experiencia de cliente. La CNN tiene uno con el que incluso puedes interactuar. Los museos se han dado cuenta de la necesidad de incorporar tecnologías que los acerquen a las nuevas audiencias. Los chatbots podrían ser perfectamente una de ellas.

Un chatbot puede ayudar a mejorar la ?conectividad? de un museo de muchas maneras. La aplicación más obvia es interactuar con los visitantes para obtener más información sobre un determinado tema, pero esta tecnología puede hacer esta experiencia aún más interactiva. Por ejemplo, el Home Museum de Milan (que agrupa cuatro museos de esta ciudad) desarrolló, junto con InvidibleStudio, un juego que puede jugarse a través de Facebook Messenger. En este juego, los usuarios buscan pistas escondidas que llevan a un ?descubrimiento? final, y, de esta forma, se anima a los visitantes a visitar todos los museos del grupo. En un futuro, los chatbots podrían incluso permitirnos ?hablar? con famosos personajes históricos. ¿Por qué no?

Figure 3: Museos como el Louvre prueban la tecnología iBeacon para mejorar la experiencia de usuario de sus visitantes

Tecnología Beacon

En 2013 Apple introdujo iBeacon. Se trata de una tecnología para integrar en apps que permite hacer un seguimiento de los smartphones y usar los propios ?beacons? para intercambiar mensajes entre usuarios. Los museos fueron uno de los primeros escenarios de uso potenciales identificados para esta tecnología. Museos famosos como el Met y el Louvre se animaron a probarla rápidamente.

El Museo de Brooklyn comenzó a usar beacons en 2014, y, mediante las app ASK mobile, conecta a sus visitantes con expertos on-site. No es de sorprender que los usuarios quisieran llevarlo más allá. En el Tech Museumo on Innovation en Silicon Valley, la exposición Body Metrics combinó el uso de iBeacons con tecnologías vestibles para ofrecer a sus visitantes una experiencia completamente inmersiva. Los usuarios portaban un sensor que registraba distintas métricas, como el ritmo cardiaco, presión sanguínea e interacciones sociales, según éstos se desplazaban por el interior del museo.

Traducción del original, escrito por Will Airey