Quali sono le nostre reazioni davanti a un quadro? Quanto ci piace? Quanto tempo gli dedichiamo durante una visita?Quali emozioni suscita in noi? Come cambia la fruizione della stessa opera d’arte, variando l’età? Quali mostre potrebbero aver successo rispetto alle altre? Qual è il mix migliore per un allestimento? L’Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico, ENEA, e Bologna Musei hanno iniziato a lavorare insieme nell’ambito di ShareArt, che, basandosi su applicazioni di Intelligenza Artificiale e Big Data, svelerà la diversa percezione delle opere d’arte.
Sviluppato a partire dal 2016, ShareArt – firmato dagli esperti Enea: Stefano Ferriani, Giuseppe Marghella, Simonetta Pagnutti e Riccardo Scipinotti – riesce a “misurare il gradimento” di un’opera d’arte attraverso la condivisione di molteplici informazioni, senza che lo spettatore sia interrogato direttamente. La telecamera registra ogni azione dello spettatore e manda immediatamente il filmato a un “cervellone” in grado di leggere i comportamenti. Il sistema è utile anche rispetto alla sicurezza e interviene, in questi mesi di epidemia, se le distanze tra il pubblico non sono state rispettate o se qualcuno indossa la mascherina in modo errato.
Scrivono gli sviluppatori del progetto:
Da oltre venti anni ENEA è impegnata in attività volte alla conoscenza, conservazione, valorizzazione e fruizione del patrimonio artistico e culturale del Paese, utilizzando competenze avanzate, tecnologie innovative, strutture di prova complesse, elevata capacità di elaborazione ed interpretazione dei risultati. In questo lungo e proficuo percorso di applicazioni informatiche al contesto dei beni culturali si inquadra il sistema denominato ShareArt, sviluppato a partire dal 2016 e già testato presso il museo del Centro Studi e Archivio della Comunicazione di Parma1 e presso il Museo Nazionale Etrusco di Villa Giulia a Roma2. Scopo del sistema ShareArt è la “misurazione” del gradimento di un’opera d’arte, ottenuta non interrogando i visitatori come tradizionalmente fatto finora, quanto piuttosto registrando nel tempo, grazie all’utilizzo delle nuove tecnologie, molteplici indicatori ed ottenendo, con una tipica applicazione Big Data, le informazioni dall’esplorazione di grandi quantità di dati diversi.
In particolare, attraverso una telecamera il sistema ShareArt rileva automaticamente i volti che guardano in direzione dell’opera, acquisendo contestualmente una serie di informazioni relative al comportamento nell’osservazione delle opere d’arte, come il percorso compiuto per avvicinarsi all’opera, il numero di persone che l’hanno osservata, il tempo e la distanza di osservazione, il genere, la classe di età e lo stato d’animo dei visitatori che osservano. L’impiego di algoritmi Big Data consentirà l’estrazione di informazioni significative mettendo in relazione la fruizione delle opere con le caratteristiche dei visitatori. Inoltre, in questa fase di emergenza legata alla diffusione del Covid-19, il sistema ShareArt può essere utilizzato per aumentare la sicurezza degli ambienti museali rilevando il corretto utilizzo della mascherina ed il distanziamento da parte dei visitatori, attivando in tempo reale una segnalazione visiva per ricordare il rispetto delle
disposizioni.
Si tratta di un cambio di prospettiva, per il quale non è solo il visitatore che osserva l’opera ma anche l’opera che monitora il pubblico all’interno di un percorso museale, in una mostra temporanea, in una galleria o in un sito archeologico, generando dati oggettivi in merito al gradimento ed alla fruizione da parte dell’osservatore dell’opera
e degli spazi antistanti la stessa. A differenza di altri metodi di monitoraggio del pubblico dei musei, ShareArt non richiede alcuna attività da parte del visitatore né dispositivi da indossare che, agendo sul suo comportamento naturale, influenzerebbero i dati raccolti alterandoli. Inoltre, la tecnologia impiegata è compatibile con il regolamento GDPR sul rispetto della privacy perché non acquisisce né memorizza dati associabili a una persona fisica o che ne indichino la posizione geografica.
Risulta evidente come i dati raccolti costituiscano un capitale informazionale molto prezioso per gli operatori museali, che possono così analizzare, con dati concreti, le modalità di fruizione delle opere esposte, evidenziando punti di forza, eventuali criticità, possibili miglioramenti utili per ottimizzare l’esposizione delle opere stesse e il percorso di visita, misurando poi gli effetti delle azioni intraprese.
