En un verano que ya está resultando bastante convulso, los museos y galerías italianas reciben a los turistas que intentan recuperar parte de los 190 millones de euros (225 millones de dólares) de ingresos perdidos el año pasado. Un nuevo proyecto de recopilación de datos podría ayudar a los curadores a comprender qué pinturas y esculturas son más populares entre el público.
Un equipo de investigación en ENEA ha desarrollado un sistema llamado ShareArt. Se basa en dispositivos que pueden calcular cuánto tiempo y qué tan cerca los visitantes de los museos y galerías observan una obra de arte.
¿Cómo funciona?
Con la ayuda de cámaras colocadas cerca de la obra de arte, el sistema compartirarte absorbe datos sobre el número de observadores en un museo y su comportamiento. Los observan mientras miran un cuadro, escultura o artefacto, evaluando también el tiempo transcurrido y la distancia de observación. Fue desarrollado en 2016, pero solo ahora se está probando en vivo.
Según investigadores de ENEA Stefano Ferriani, Giuseppe Marghella, Simonetta Pagnutti e Ricardo Scipinotti, esto podría ayudar a definir el "valor de atracción" para obras de arte específicas. ShareArt, en definitiva, ayuda a los museos y galerías a cambiar la disposición de las obras y la programación de las exposiciones.
El proyecto Bologna Musei
Se ponen a prueba catorce dispositivos ShareArt en un proyecto conjunto con elInstitución de Museos de Bolonia. El sistema funciona a través de un sitio que ofrece a los investigadores la oportunidad de experimentar con su tecnología en exposiciones con una amplia gama de obras de diversas formas, épocas y tamaños. Y todo ello sin comprometer la privacidad de los observadores.
Gracias al procesamiento simple de datos, la mirada de un observador se puede traducir en un gráfico. Podemos detectar dónde se concentra la mayor parte de la atención de las personas. Mirando por ejemplo al San Sebastián ayudado por Santa Irene por Trophime Bigot, nos dimos cuenta de que los observadores tendían a concentrarse no en el centro de la composición, sino ligeramente a la derecha del rostro del santo, gracias al juego de luces y sombras creado. por el pincel del artista.
stefano ferriani, Eneas
ShareArt también realiza un seguimiento de cuántos clientes se detienen frente a una obra de arte y durante cuánto tiempo miran. Muy pocas obras mantienen "pegados" a los visitantes del museo o de la galería durante más de 15 segundos. El tiempo medio de observación de sólo 4-5 segundos.
Resultados inesperados
Algunos de los hallazgos de los investigadores fueron inesperados. Al examinar los datos del observador de las dos caras de un díptico del siglo XIV de Vitale degli Equi, los datos mostraron que "se llamó inmediatamente la atención sobre la representación 'más ocupada' de la bendición de San Pedro, a la derecha", dijo. el presidente de los Museos de Bolonia Roberto Grandi. Se sorprendió al descubrir que muchos visitantes simplemente se saltaban la mitad izquierda del díptico.
¿Tiene que ver con el hecho de que mientras alguien mira una obra de arte, un atisbo de otra se abre paso por el rabillo del ojo? ¿O es una cuestión de organización espacial? Cuantos más datos recopile el sistema, más fácil será responder a estas preguntas.
Big Data, el trabajo italiano en los museos
Los datos podrían provocar cambios en la iluminación, la puesta en escena y la ubicación de las obras de arte en los museos, para hacer que algunas pinturas y esculturas sean más visibles y accesibles. Tomemos un ejemplo, en el Museo Nacional Etrusco de Roma: la estatua de Apolo de Veio (510-500 a. C.) es una obra asombrosa, pero tiene pocos visitantes. Una prueba de ShareArt lo demostró en todas sus evidencias: es digno de miradas fugaces y nada más.
El alojamiento al final del camino, dice. jose marghella de ENEA, puede haber llevado a los visitantes a saltarse el trabajo por completo.
Si en los próximos meses no hay un resurgimiento del virus, ShareArt podrá recopilar una cantidad realmente notable de datos en los museos. Cuando ya no tengan la máscara, los visitantes también brindarán datos con sus expresiones faciales, analizadas con los principios de la psicología cognitiva.
