Inteligencia Artificial para medir el atractivo de las obras de arte

Inteligencia Artificial para medir el atractivo de las obras de arte
Martes, 27 de julio 2021

ShareArt es un sistema basado en Inteligencia Artificial, desarrollado por la Agencia Nacional de Nuevas Tecnologías, Energía y Desarrollo Económico Sostenible de Italia (ENEA) y probado por primera vez en Bolonia, que permite monitorizar las reacciones de los visitantes a museos y galerías de arte.

ShareArt es una herramienta capaz de “medir” la satisfacción de una obra de arte mediante el registro y seguimiento de algunos indicadores sin involucrar directamente a los visitantes. Así, una vez las cámaras captan la atención de los espectadores y el tiempo que estos estuvieron observando una obra, el sistema se encarga de arrojar los resultados del análisis en una base de datos que daría al museo ideas para mejorar su exposición permanente.

“A través de una cámara colocada cerca de la obra, el sistema detecta automáticamente los rostros que miran en la dirección de la propia obra, adquiriendo datos relacionados con el comportamiento de los observadores como, por ejemplo, el camino recorrido para acercarse, el número de personas que ‘han observado, el tiempo y la distancia de observación, el género, la clase de edad y el estado de ánimo de los visitantes que observan “, explicaron Stefano Ferriani, Giuseppe Marghella, Simonetta Pagnutti y Riccardo Scipinotti, participantes del proyecto y miembros de ENEA. De esa forma, esta nueva tecnología podría ser una guía para saber qué obras de arte son más atractivas al público, y así dar más protagonismo a estas. Igualmente, puede servir para replantear la puesta en escena de una pieza en particular, teniendo en cuenta los detalles más observados por los visitantes y la dirección en que llegan para contemplarla.

“Los datos recopilados constituyen un capital de información muy valioso para los operadores de museos, quienes a través del análisis de datos concretos pueden resaltar fortalezas y posibles problemas críticos y evaluar posibles mejoras para optimizar la exposición de las obras en sí y el recorrido de la visita, midiendo luego los efectos de las acciones realizadas procesando una gran cantidad de datos”, dijo un representante del Istituzione Bologna Musei.

 


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