Beginilah Tampilan Smart Museum

 

Internet of Things (IoT) dapat menata ulang museum dan mengubah cara kita memandang seni. Itu juga bisa berfungsi sebagai model untuk model bisnis museum yang sama sekali baru di masa depan. Apakah Anda siap untuk mengunjungi museum yang cerdas?

Pemilik gedung mendapatkan akses ke sejumlah besar peluang baru yang berharga sebagai hasil dari pesatnya perkembangan teknologi di bidang real estate. Hasil putaran pertama percontohan sekarang menunjukkan pentingnya teknologi yang akan datang dalam mencapai penghematan biaya, meningkatkan pengalaman pengguna, dan mengoptimalkan kinerja gedung. Adopsi dalam skala besar akan segera dimulai.

Aplikasi terutama berfokus pada real estat komersial hingga saat ini, dengan gedung perkantoran dan pusat perbelanjaan memimpin paket. Namun, penerapan teknologi baru dalam real estat non-komersial (atau semi-komersial) sebagian besar masih belum diketahui. Saatnya untuk mulai melihat bagaimana teknologi dapat bermanfaat bagi generasi pengadopsi gedung pintar berikutnya, karena semakin hari semakin mudah diakses secara teknis dan finansial.

Saya akan menjelaskan bagaimana menjadikan museum “pintar” dapat secara positif meningkatkan cara museum menjalankan bisnis, meningkatkan pengalaman pengunjung, dan bahkan mungkin meningkatkan dampaknya terhadap masyarakat untuk mengilustrasikan penyelidikan ini dan nilai potensinya.

Untuk memulai, saya akan memberikan penjelasan singkat tentang bagaimana biasanya museum menjalankan bisnis. Sebelum menentukan bagaimana penerapan teknologi dapat memberikan dampak yang signifikan, penting untuk memahami cara kerja internal perusahaan mana pun; Kami ingin melewati trik.

Selanjutnya, saya akan berbicara tentang bagaimana pemilik dan pengunjung museum dapat memperoleh manfaat dari teknologi yang semakin canggih. Internet of Things (IoT), sensor biometrik, dan kamera untuk pengenalan wajah adalah beberapa teknologi yang akan saya bahas. Saya akan mengakhiri artikel ini dengan memberikan contoh bagaimana teknologi baru dapat menghasilkan model bisnis industri seni yang sama sekali baru.

 

Bagaimana Museum Saat Ini Melakukan Bisnis

 

Pertama-tama kita harus memperoleh pemahaman umum tentang bagaimana museum biasanya berfungsi sebelum melanjutkan untuk menyelidiki teknologi yang mungkin berguna saat diterapkan oleh museum. Dua indikator kinerja utama yang paling penting untuk sebuah museum adalah: hubungan antara pendapatan tahunan perusahaan dan jumlah pengunjung yang ditarik, dengan pendapatan yang dihasilkan oleh pengunjung. Oleh karena itu, mendatangkan pengunjung sangat penting untuk keberlangsungan sebuah museum. Tapi bagaimana sebuah museum menarik orang?

Koleksi museum berperan di sini. Koleksinya mencontohkan daya tarik mendasar museum bagi pengunjung: Kami akan mendemonstrasikan [x], memungkinkan Anda mengalami [y], dan memberi tahu Anda tentang [z] jika Anda mengunjungi kami.

Dari perspektif bisnis, dapat dikatakan bahwa barang-barang kelas atas biasanya disertakan dalam koleksi permanen untuk menjamin tingkat kualitas dan daya tarik tertentu sepanjang tahun. Museum ini lebih sering menarik pengunjung karena rotasi pameran sementara. Museum harus dapat menghasilkan pendapatan tetap dari kombinasi ini.

Restoran museum, toko suvenir, dan acara khusus merupakan sumber pendapatan sekunder selain pendapatan utama yang diterima dari penjualan tiket. Perlu diingat bahwa koleksi dan jumlah pengunjung museum adalah pendorong utama dari dua aliran pendapatan sekunder pertama ini. Meskipun menjual karya seni sekali atau dua kali setahun juga dapat mendatangkan uang, melakukannya sepanjang waktu tidaklah berkelanjutan.

Dengan cara ini, sumber utama galeri untuk mendukung dirinya sendiri adalah koleksinya. Karena itu, koleksinya merupakan subjek yang sangat baik untuk penelitian tambahan. Dengan cara apa teknologi dapat membantu museum membangun koleksi terbaik dan mengembangkan bisnisnya?

Di sisa artikel ini, kami akan menyelidiki berbagai strategi untuk menanggapi pertanyaan ini.

 

IoT Applications in Museums

 

Setelah mengetahui betapa pentingnya koleksi museum, kita akan melihat bagaimana museum dapat menggunakan teknologi untuk meningkatkan penawarannya dengan:

• Mengumpulkan informasi tentang kegiatan dan minat audiens yang dituju (pengunjung).
• Mengejar pendekatan baru untuk mengevaluasi kinerja koleksi, melampaui jumlah pendapatan dan pengunjungnya.
• Menyesuaikan penawaran pameran di masa mendatang dengan minat (potensial) pengunjung.

Pada bagian ini, saya akan membahas lima tahap penerapan teknologi baru secara berurutan. Masuk akal untuk berasumsi bahwa beberapa museum telah memulai tahap pertama, yang relatif mudah. Namun, teknologi yang diterapkan menjadi semakin maju pada langkah-langkah selanjutnya.

Performa bisnis museum pintar dapat dipengaruhi secara signifikan oleh teknologi canggih ini, yang akan menghasilkan data yang lebih tepat dan detail. Pada saat yang sama, metrik baru yang kemungkinan akan digunakan untuk mengukur “kinerja seni” diperkenalkan oleh teknologi terapan. Lima tahap akan memperkenalkan metrik ini.

Pada langkah-langkah yang disebutkan di bawah ini, kami akan menggunakan inovasi untuk menilai presentasi karya seni tunggal berdasarkan tingkat perhatian yang berhasil ditangkap dari pengunjung galeri. Asumsi bahwa pengunjung datang ke pameran dengan tingkat keingintahuan dan/atau ekspektasi tertentu mendasari metrik pertama ini. Idenya adalah bahwa sebuah karya seni lebih penting untuk koleksi semakin lama menarik perhatian pengunjung, memenuhi (atau menentang) keingintahuan atau harapan mereka.

 

Tahap 1: Melacak Perjalanan Pengunjung

Pada tahap utama, kita mulai dengan memperkenalkan penghitung grup dengan masuknya spasi. Kami dapat melacak jumlah pengunjung yang masuk dan keluar dari setiap ruang museum sebagai akibatnya. Pemilik museum yang cerdas dapat menentukan, melalui pemeriksaan data yang dihasilkan ruang, area mana yang paling menarik pengunjung dan, akibatnya, karya seni mana yang paling menarik perhatian.

Sebuah laporan dari museum Louvre di Paris, misalnya, mungkin menunjukkan: Ruang A, rumah bagi Mona Lisa, telah dikunjungi oleh 90% pengunjung hari ini, dan Ruang B, tempat karya seniman lokal yang akan datang, telah dikunjungi oleh 25% dari pengunjung hari itu.

Meskipun data dalam laporan di atas seharusnya tidak mengejutkan, akan sangat menarik jika dua ruang memiliki “kualitas” yang serupa tetapi memiliki jumlah pengunjung yang sangat berbeda. Benarkah orang menganggap karya seni di satu ruang lebih menarik daripada di ruang lain? Masalah dengan rambu atau wayfinding juga bisa menjadi penyebabnya. Apa yang akan terjadi jika ini diotak-atik? Atau, apa yang akan terjadi jika kita memindahkan kepingan-kepingan itu dari satu tempat ke tempat lain?

Data yang dikumpulkan dapat memacu eksperimen dan menunjukkan efek peningkatan potensial. Namun, kelemahan utama dari metode ini adalah kami tidak dapat menentukan seberapa besar pengaruh masing-masing karya seni terhadap keinginan pengunjung untuk mengunjungi ruangan tertentu. Untuk secara akurat mengukur “daya tarik” masing-masing bagian, yang jauh dari ideal, masing-masing akan membutuhkan ruangnya sendiri dan orangnya sendiri. Memang, bahkan pusat sejarah besar seperti Louver akan segera kehabisan ruangan. Untungnya, teknologi mutakhir dapat mengatasi masalah ini.

 

Tahap 2. Pelacakan Lokasi Pengunjung Real-Time

Melalui sensor yang dipasang di langit-langit, kami memantau di mana pengunjung berada di setiap ruang selama fase kedua. Berkat ini, kami dapat menentukan dengan tepat di mana pengunjung berdiri dan memeriksa pola pergerakan mereka di seluruh ruangan.

Saat pengunjung memeriksa sebuah karya seni, dia biasanya berdiri pada jarak standar dari karya tersebut; lebih dekat ke yang lebih kecil dan lebih jauh dari yang lebih besar. Namun, jarak ini tetap cukup konstan untuk masing-masing bagian. Ini menunjukkan bahwa seorang pengunjung memperhatikan sebuah karya setiap kali mereka berdiri pada jarak yang telah ditentukan darinya. Ini disebut sebagai “titik perhatian”. Mekanisme penilaian dapat dipicu oleh titik perhatian ini: Kita dapat mengukur “daya tarik” karya seni dalam kaitannya dengan karya seni lainnya di ruang dan museum pintar dengan memasuki titik perhatian dari karya seni tersebut dan menerima titik perhatian.

Karya seni harus diposisikan di sekitar ruangan sehingga titik perhatian mereka tidak tumpang tindih agar bisa berfungsi. Dengan melakukan itu, kami benar-benar membagi ruang aktual menjadi ruang virtual yang lebih kecil, memungkinkan kami mengukur perhatian per karya seni, bukan per ruang, sehingga menyelesaikan masalah tahap 1 kami.

Selain itu, titik perhatian dapat dimanfaatkan dalam berbagai cara untuk menghasilkan data:

• Karya seni mendapatkan poin perhatian setiap kali pengunjung melewati titik perhatiannya.
• Poin saat pengunjung berjalan sangat lambat melalui titik perhatian.
• Poin untuk setiap detik saat pengunjung diam, dan lebih banyak poin untuk setiap detik saat pengunjung diam.
• Poin diberikan setiap kali pengunjung mendekat untuk melihat lebih dekat.

Kami hanya dapat berasumsi bahwa pengunjung memperhatikan suatu karya setiap kali mereka berada di tempat perhatiannya menggunakan teknologi ini. Seorang pengunjung mungkin juga berbicara dengan orang lain atau memeriksa telepon mereka.

Meskipun demikian, penggunaan inovasi alternatif dan lebih maju akan memungkinkan kami untuk mengukur pertimbangan yang diberikan secara tepat pada setiap karya seni yang tak dapat disangkal lagi. Oleh karena itu, mari lanjutkan ke tahap berikutnya sambil menambahkan metrik lain ke dalam campuran secara bersamaan.

Saatnya untuk menaikkan taruhan sekarang setelah kita mulai menyelidiki perhatian sebagai kriteria baru untuk mengevaluasi “kinerja” seni. Untuk tahap-tahap berikut, kami akan berusaha untuk memanfaatkan inovasi terjauh untuk melihat apakah kami dapat menjelajah dalam memperkirakan efek dekat ke rumah dari sebuah karya: Art Emotion Score

 

Tahap 3: Kamera Pengenalan Wajah

Pada titik ini, alih-alih mengandalkan lokasi pengunjung untuk menentukan apakah mereka memperhatikan suatu karya seni, kami menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk memverifikasinya. Kami melakukannya dengan memasang kamera di atas setiap bagian, menangkap dan menganalisis wajah pengunjung. Itu akan memungkinkan kami untuk mengumpulkan informasi tentang:

• Apakah dan untuk berapa lama pengunjung tertentu memperhatikan karya seni (dan bahkan bagian mana).
• Demografi pengunjung: jenis kelamin, tinggi badan, berat badan, etnis, dan faktor lainnya
• Perasaan pengunjung: kebahagiaan, penolakan, keheranan, ketakutan, dll.
• Kombinasi dari semua karya seni yang dilihat pengunjung di museum pintar, menghasilkan profil preferensi pengunjung yang khas.

Penerapan teknologi ini mengungkapkan harta karun potensi manfaat dan perspektif baru. Ini akan, misalnya, memungkinkan kita untuk memberikan poin perhatian dan emosi pada seni. Berapa banyak orang yang tersenyum ketika mereka melihat sebuah lukisan? Atau tampak sedih? Atau marah?

Tujuan dari sebuah museum cerdas dapat dihubungkan dengan efek emosional ini. Metrik kinerja target untuk museum yang bertujuan mendidik pengunjungnya tentang efek negatif perang terhadap masyarakat lokal mungkin setidaknya 70% pengunjung menunjukkan perasaan tidak nyaman tiga kali per kunjungan, asalkan pengguna tidak menemukan cara untuk melakukannya. menipu sistem pengenalan wajah. Selain itu, seniman mungkin menganggap data tentang dampak emosional ini sangat berguna. Bagaimana karya yang mereka ciptakan memengaruhi orang secara emosional? Apakah efek emosional yang diinginkan tercapai?

Data laporan ini menggambarkan: Wanita berusia antara 30 dan 44 tahun, khususnya yang berasal dari bagian selatan Eropa, sangat tertarik dengan Mona Lisa karena kemampuannya memikat mereka. Apalagi lukisan itu menunjukkan dampak emosional pada emosi “bahagia” mereka yang di atas rata-rata. Menanggapi laporan tersebut, museum pintar mungkin memutuskan untuk beriklan di Eropa Selatan. Misalnya, mereka mungkin menampilkan gambar Mona Lisa di majalah wanita.

 

Tahap 4: Identifikasi Pengunjung

Kami menambahkan lapisan sosial ke teknologi pengenalan wajah yang kami gunakan di tahap sebelumnya untuk melacak semua metrik di tahap ini. Kami juga menggunakan media sosial untuk menghubungkan wajah dengan identitas pengunjung yang sebenarnya, bukan sekadar mengenali wajah dan melacak di mana ia muncul di seluruh museum selama kunjungan. Selain itu, ini mungkin mengganggu beberapa orang.

Jadi, bagaimana kita harus melanjutkan dengan ini? Anda mungkin tidak percaya betapa mudahnya itu. Dengan menganalisis struktur wajah yang khas di foto Facebook Anda, Facebook sudah mengetahui nama Anda dan seperti apa penampilan Anda. Raksasa teknologi ini juga melakukan investasi signifikan dalam teknologi yang memungkinkannya mengidentifikasi Anda dari sumber video (langsung) apa pun menggunakan pengenalan wajah dan data pada struktur wajah Anda yang sudah ada di basis data mereka.

Sebuah laporan museum sekarang dapat dibaca sebagai berikut dengan menggunakan data yang baru diperoleh ini: Selama 113,6 detik, Amsterdamer Daan de Geus memusatkan perhatian pada Mona Lisa dengan seringai di wajahnya. Pola dasar pengunjungnya memiliki rentang perhatian rata-rata yang lebih pendek, yaitu 34%. Kami menemukan bahwa 16 dari 481 teman Facebook Daan mungkin menganggap Mona Lisa menarik dengan menganalisis preferensi mereka melalui “suka” mereka. Dua dari rekan ini sebelumnya telah berbagi foto yang diambil di dalam Louver bulan lalu. Akibatnya, saya telah membayar Facebook untuk mempromosikan Mona Lisa di profil media sosial yang relevan dari 14 teman Daan.”

 

Tahap 5: Sensor Biometrik

The most experimental stage is the fifth and final one. At this point, we shift our focus from collecting data from the outside and inside of smart museum visitors’ bodies to collecting data from their behavior. Our objective is to find changes in the body brought on by emotions that can be sparked by art. We could count:

• Denyut jantung. Dari kejauhan, kami menggunakan sensor denyut nadi untuk mengukur denyut nadi pengunjung di sini, memungkinkan kami mengukur perubahan detak jantung rata-rata untuk setiap ruang atau karya seni.
• Suhu. Perubahan suhu telah terbukti terjadi di bagian tubuh dan wajah tertentu sebagai respons terhadap emosi tertentu. Dengan menambahkan inframerah hangat ke kamera pengenalan wajah kami, kami dapat memperoleh perubahan di dekat rumah pada tingkat yang lebih mendalam.
• Kualitas Suara. Memasang mikrofon memungkinkan kita mengevaluasi nada suara pengunjung. Di sekitar karya seni, suara bernada tinggi di atas rata-rata dapat menunjukkan emosi tertentu. Ingatlah bahwa ini hanya mencatat bagaimana sesuatu dikatakan, bukan apa yang dikatakan.

Laporan museum cerdas mungkin berbunyi: Perubahan suhu rata-rata untuk setiap pengunjung yang pergi melihat Mona Lisa adalah +0,6 derajat Celcius. Peningkatan aliran darah rata-rata yang signifikan ke dahi dan ujung hidung juga diamati pada saat yang sama, kemungkinan menunjukkan kegembiraan. Nada suara mengidentifikasi emosi “kegembiraan” pada tingkat yang jauh lebih tinggi daripada rata-rata di semua ruang, dan detak jantung meningkat rata-rata 1,4 detak per menit.

 

Dari Wawasan Data hingga Peluang Bisnis Nyata

Berbagai macam data baru yang berharga dikumpulkan dengan menggunakan teknologi dalam lima langkah yang tercantum di atas. Setelah masing-masing dari kelima tahap tersebut, contoh laporan menunjukkan bagaimana data ini dapat secara langsung menghasilkan wawasan yang dapat digunakan. Bagaimanapun, ada lebih banyak peluang untuk mengubah informasi yang baru dibuat menjadi nilai. Tujuh tercantum di bawah ini:

• Triangulasi data. Meskipun berbagai metode yang digunakan untuk mengumpulkan data selama lima tahap tersebut dapat berguna dengan sendirinya, metode tersebut juga dapat menjadi bias. Apakah kita benar-benar mengukur apa yang kita yakini sedang kita ukur? Analisis yang secara signifikan lebih akurat dan wawasan baru yang dapat diperoleh dimungkinkan dengan metode pengumpulan data yang tumpang tindih di seluruh tahapan.
• Modifikasi koleksi. Museum pintar belajar banyak tentang preferensi audiens targetnya dari data yang dikumpulkannya. Museum dapat menyesuaikan koleksinya saat ini dan merancang penawaran pameran di masa mendatang berdasarkan wawasan ini untuk menarik lebih banyak pengunjung.
• Sumber data yang ada. Di dalam dan di luar museum, ada banyak sumber data tambahan yang bisa dimanfaatkan. Bagaimana jika kita menghubungkan perasaan kita dengan cuaca di luar?
• Metrik meta yang ditingkatkan Kami melihat metrik baru untuk mengevaluasi kinerja seni dalam artikel ini. Metrik meta baru dapat muncul dari penggabungan metrik ini dengan kumpulan data lainnya. Menurut teori belajar, misalnya, seorang siswa harus dihadapkan pada berbagai contoh untuk mempelajari sesuatu yang baru. Mungkinkah ini berarti bahwa kita dapat menyiratkan bahwa pengunjung telah mempelajari sesuatu ketika mereka telah memperhatikan “y” sejumlah bagian dalam sebuah tema setidaknya selama “x detik”?
• Benchmarking di seluruh museum. Data smart museum juga dapat digunakan untuk membandingkan kinerja museum lain. Museum mana yang memiliki dampak keseluruhan terbesar, baik secara pendidikan maupun emosional? Bagaimana satu karya seni dapat bertahan di berbagai museum pintar?
• Penerapan di semua industri Pemilik bangunan di industri lain juga dapat memperoleh manfaat dari teknologi dan metode yang dibahas dalam artikel ini. Mengapa kita tidak ingin mengukur perasaan orang di perusahaan ritel? Bagaimana dengan memantau dan mengurangi ketidakhadiran karena sakit atau kelelahan dengan mengukur detak jantung karyawan di tempat kerja?
• Mesin untuk rekomendasi pengunjung Nilai informasi yang dikumpulkan tentang pengunjung juga dapat dikembalikan kepada pengunjung. Mesin rekomendasi adalah contohnya: Anda pasti harus pergi ke museum E berdasarkan preferensi Anda (skor perhatian dan emosi) dari museum A atau museum B ke D. Seperti yang dinyatakan sebelumnya, seniman dapat menganalisis dampak emosional dari karya mereka dengan yang baru dihasilkan data. Mereka juga dapat menggunakan teknologi baru untuk membuat seni interaktif pada saat yang bersamaan. Bagaimana dengan lukisan abstrak yang merespon detak jantung, posisi, atau ekspresi wajah Anda secara real time?

 

Model Bisnis Baru Melalui Teknologi IoT

Terlepas dari peluang lain yang mungkin dibawa oleh inovasi baru, penerapannya juga dapat mengarah pada pendekatan yang lebih baik untuk melanjutkan pekerjaan untuk galeri yang cemerlang. Saya akan menunjukkan kepada Anda dalam contoh di bawah ini bagaimana seluruh rantai nilai seni dapat dipengaruhi oleh perubahan kecil dalam model bisnis museum.

 

Museum Cerdas ‘Bayar-Per-Tayang’

Kami hanya dapat membebankan biaya kepada pengunjung untuk karya seni yang mereka lihat karena teknologi pengenalan wajah dapat merekam karya seni mana yang mereka lihat. Dalam praktiknya, ini bisa berarti bahwa alih-alih membebankan biaya €20 untuk tiket masuk reguler, kami akan mengenakan biaya €1 per tampilan (definisi “tampilan” perlu diklarifikasi). Tiket bayar-per-tayang pengunjung akan secara otomatis beralih ke tiket reguler jika jumlah total tampilan pengunjung melebihi 20. Hal ini akan memastikan bahwa pengunjung tidak perlu membayar lebih dari €20.

Model ini memiliki keunggulan utama dalam mendatangkan pengunjung ke museum pintar yang hanya ingin melihat beberapa bagian, mungkin untuk belajar atau menggambar, tetapi terhalang oleh mahalnya harga tiket reguler. Dengan cara ini, opsi bayar-per-tayang dapat membawa lebih banyak orang ke museum pintar dan berpotensi meningkatkan aliran pendapatan sekunder dari restoran dan suvenir. Museum pintar dapat berupaya untuk “merayu” pengunjung bayar-per-tayang di dalam untuk melihat lebih banyak karya, menghasilkan pengunjung yang tidak akan masuk dengan membayar harga penuh tiket mereka.

Tautan lain dalam rantai nilai seni juga dapat dipengaruhi oleh pengadopsian model bayar-per-tayang ini. Museum pintar akan dapat menyewa karya seni dari pihak lain dan hanya membayar untuk jumlah tampilan atau bahkan jumlah emosi tertentu yang ditimbulkannya (tergantung pada tujuan pameran). Selain itu, model ini akan mengizinkan artis untuk mendapatkan royalti per penayangan, menghasilkan model yang sebanding dengan Spotify dan YouTube, di mana penerbit dan artis menerima jumlah yang telah ditentukan sebelumnya untuk setiap x jumlah pemutaran.

 

Kesimpulan

Potensi dan penerapan teknologi bangunan pintar tampaknya tidak terbatas. Artikel ini menunjukkan bahwa tidak semua organisasi yang sangat komersial atau berbasis teknologi menggunakan teknologi. Mulai menyelidiki bagaimana teknologi bangunan pintar dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis seseorang adalah sesuatu yang dapat dan harus dilakukan oleh setiap pemilik properti.

Kita sekarang tahu bahwa menggabungkan teknologi baru dengan teknologi lain atau kumpulan data baru, serta menerapkannya secara langsung pada masalah yang ada, dapat menghasilkan peluang baru. Selain itu, kami melihat bahwa perkembangan teknologi berpotensi membuka model bisnis baru bagi suatu organisasi, yang dapat berdampak pada keseluruhan rantai nilai di mana ia beroperasi. Telah dibuktikan bahwa menjadi pihak yang memprakarsai perubahan ini telah menghasilkan posisi kekuasaan yang unik. Namun, penting juga untuk menggunakan IoT dengan cara yang diperhitungkan, memutuskan perangkat mana yang harus terhubung dan mana yang harus tetap offline.

Penerapan teknologi baru memiliki potensi untuk mengamankan stabilitas keuangan serta relevansi sosial di masa depan, khususnya untuk museum pintar. Dampak museum cerdas terhadap pendidikan, emosi, dan perubahan perilaku yang sebelumnya tidak dapat diukur kini mulai dapat diukur seiring dengan kemajuan teknologi dari hari ke hari.