Musei, la tecnologia ShareArt misura quanto “piace” l'opera d'arte

Giulia Bacelle
Giulia Bacelle
23.7.2021
Tempo di lettura: 3'
ShareArt non pone domande, ma monitora la registrazione nel tempo di alcuni indicatori relativi al comportamento dei visitatori. Dati preziosi per gli operatori museali la cui raccolta è possibile grazie a big data e Intelligenza artificiale
E se un dispositivo fosse capace di “misurare il gradimento” del pubblico verso un'opera d'arte? Si chiama ShareArt e non pone domande, bensì monitora la registrazione nel tempo di alcuni indicatori relativi al comportamento dei visitatori: il percorso compiuto per avvicinarsi all'opera, il numero di persone fermatesi nelle sue prossimità, il tempo e la distanza di osservazione, il genere, la classe di età e ben 5 stati d'animo differenti (non appena il sistema sarà educato a leggere i movimenti facciali nonostante la mascherina). E, in tempi come quelli che stiamo vivendo, aiuta anche a ricordare al pubblico il mantenimento delle distanze di sicurezza interpersonali e il corretto utilizzo della mascherina. Gli appassionati e i curiosi potranno trovarlo in funzione a Bologna, presso le Collezioni Comunali d'Arte di Palazzo d'Accursio.

Come funziona ShareArt?


A lavorare sulla tecnologia dal 2016 è il Dipartimento sostenibilità dei sistemi produttivi e territoriali di Enea, l'Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l'energia e lo sviluppo economico sostenibile. Ma come funziona ShareArt? Il sistema è composto da una serie di dispositivi di acquisizione dati che grazie all'aiuto di una telecamera incorporata raccolgono e inviano le informazioni a un server centrale, che le elabora e le immagazzina. I dati vengono poi resi consultabili da un'applicazione web, che ne consente un'analisi tridimensionale interattiva con tecniche Olap (On-line analytical processing).

Nessun problema lato sicurezza, dato che ShareArt non acquisisce né memorizza dati associati a una persona fisica o che ne indichino la sua posizione, tantomeno per la sua validità, dato che non richiede interazione diretta da parte dello spettatore, che altrimenti altererebbe il suo comportamento naturale. Big data e Intelligenza artificiale consentono così ai ricercatori di raccogliere informazioni preziose per gli operatori museali, evidenziando i punti di forza e criticità dei percorsi espositivi e degli allestimenti realizzati. Con i dati raccolti finora, ad esempio, l'istituzione ha potuto notare come la maggior parte dei visitatori sia da solo e indossi correttamente la mascherina.

Il bello della tecnologia al museo


Il dispositivo era già stato sperimentato in passato al Csac di Parma e al Museo etrusco di Villa Giulia a Roma, ma dai primi di luglio è in funzione su 20 opere del museo bolognese, con l'idea di allargarsi a tutte le 13 realtà che compongono l'intero polo museale civico, Istituzione Bologna Musei. “Vi sono domande che si rincorrono tra le mura di un museo”, racconta il presidente dell'ente Roberto Grandi. “In cosa consiste il gradimento di un'opera? Quali sono le variabili personali e ambientali che influiscono su questo gradimento? Le risposte tradizionali sono troppo approssimative. Ecco allora che l'Istituzione Bologna Musei ed Enea hanno considerato alcune sale delle Collezioni comunali d'arte come un laboratorio sul campo per approfondire le dinamiche della fruizione in presenza delle opere in relazione al contesto spazio-temporale. Non solo il modo di osservare, ma anche come si arriva all'opera e quanto tempo la si osserva sono aspetti che aiutano i curatori dei musei a comprendere meglio i comportamenti dei visitatori e i ricercatori ad approfondire le dinamiche della percezione del gradimento attraverso la raccolta e l'elaborazione di un grande numero di dati. È un percorso affascinante e siamo soddisfatti di poterlo affrontare con una istituzione scientifica di eccellenza come Enea".
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Jacopo di Paolo, Annunciazione, XIV secolo, Collezioni Comunali d'Arte di Palazzo d'Accursio, Bologna. Courtesy: Enea

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