Arte, un sistema che sfrutta i big data ti dice se un'opera piace agli spettatori

19 Luglio 2021 6

Con il rincorrersi del tempo e delle innovazioni, il rapporto tra arte e tecnologia ha stretto sempre di più le sue maglie sino a diventare un binomio indissolubile capace di grandi risultati, come la riproduzione di un'opera di Rembrandt da 44 miliardi di pixel resa possibile grazie all'Intelligenza Artificiale.

Mentre i musei e le Gallerie di tutta Italia stanno tornando ad aspirare a polmoni semipieni una ventata di normalità che promette di rammendare gli strappi di un settore flagellato dalla pandemia, una nuova tecnologia che sfrutta i big data sta catturando l'attenzione - e le emozioni - di molti.

Un team di ricerca di ENEA ha sviluppato un sistema di telecamere capace di misurare il livello di gradimento di un'opera d'arte da parte degli spettatori. Come? Monitorando la registrazione nel tempo di alcuni indicatori, come la permanenza del visitatore di fronte a un dipinto o una scultura, piuttosto che la distanza da cui la osserva.

Attraverso una telecamera, il sistema ShareArt rileva automaticamente i volti che guardano nella sua direzione acquisendo, contestualmente, una serie di informazioni relative al comportamento nell’osservazione delle opere d’arte come, ad esempio, 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", spiegano i quattro esperti ENEA Stefano Ferriani, Giuseppe Marghella, Simonetta Pagnutti e Riccardo Scipinotti che partecipano allo sviluppo del progetto.

Nello specifico, il sistema è composto da una serie di dispositivi di acquisizione dati provvisti di telecamera che raccolgono le informazioni e le inviano a un server centrale per l'immagazzinamento e l'elaborazione, che avviene tramite un applicativo web dedicato all'analisi multidimensionale interattiva.

Le videocamere ShareArt non sono utili solo per catturare le sensazioni degli spettatori di fronte a un'opera, ma anche per aumentare la sicurezza degli ambienti museali verificando un corretto uso della mascherina e un distanziamento dei visitatori. Alcune delle potenzialità di ShareArt, tuttavia, saranno pienamente esperibili a pandemia sconfitta: quando verrà meno l'utilizzo delle mascherine, ad esempio, il sistema sarà anche in grado di intercettare le espressioni facciali degli osservatori delle opere, con la promessa di non minare la loro privacy, dando al team di ricercatori la possibilità di mappare le reazioni cognitive.

Ed è così che ShareArt spiana la strada per un cambio di paradigma nella fruizione dell'arte, mettendo al centro lo spettatore, anziché l'opera stessa, con un faro puntato sull'impatto emotivo che genera l'arte su di lui, anziché sull'oggetto stesso.

Fonte: Istituzione Bologna Musei

Sebbene se ne senta parlare da poco, lo sviluppo del sistema risale al 2016. Le evidenze emerse dall'uso di questa tecnologia stanno già iniziando a dare i loro frutti e, ancora una volta, i protagonisti sono i dati: il patrimonio di informazioni che racchiudono è fondamentale per il lavoro degli operatori del settore, che riescono così a tratteggiare il modo in cui i visitatori percepiscono e interagiscono con le opere, evidenziando punti di forza, criticità e possibili migliorie per perfezionare l'esposizione delle opere stesse e il percorso di visita, per poi valutare gli effetti delle modifiche.

Come spiega Bloomberg, il tempo medio di osservazione delle opere d'arte per un singolo spettatore è di soli quattro o cinque secondi. Rarissimi sono gli esempi artistici che incollano su di sé lo sguardo dei visitatori per più di 15 secondi.

Fonte: ETRU, Museo Etrusco

Secondo il gruppo di ricercatori di ENEA, questo strumento potrebbe essere d'ausilio anche per la definizione del "valore attrattivo" delle singole opere, con un successivo ripensamento della disposizione degli spazi museali (ma anche un modo per attirare un maggior numero di visitatori nei luoghi dell'arte e di fronte ad ogni statua o dipinto). I dati potrebbero stimolare un cambio nell'illuminazione e nella collocazione delle opere per farle emergere in modo più armonico e seduttivo agli occhi dei visitatori.

Esempio eclatante, spiega Bloomerg, è l'opera Apollo di Veio, una scultura in terracotta dipinta del VI secolo, tra i tesori del museo nazionale Etrusco di Roma: un test realizzato con ShareArt ha rivelato che sono pochissimi gli spettatori che dedicano all'opera l'attenzione meritata, nonostante le dimensioni importanti. Come spiega uno dei ricercatori del team, a penalizzare il capolavoro sarebbe proprio la sua posizione, piuttosto infelice: lasciare il meglio per ultimo non è sempre una mossa vincente, soprattutto a chiusura di un percorso museale già di per sé ricco, che porterebbe gli spettatori a ignorare del tutto l'opera dirigendosi a passo spedito verso l'uscita.


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Commenti

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JakoDel

mi sembra un termine da boomer su fb

Luke

Considerando che la maggior parte della gente va nei musei non per interesse, ma per seguire la massa (non venitemi a dire che la quantità incredibile di persone che va a vedere la gioconda al Louvre sono appassionati di arte o realmente interessati. Quelli saranno forse l'1%) immagino già i risultati.

MatitaNera

Gli spettatori, si

STAFF

Da Wikipedia. In statistica e informatica, la locuzione inglese big data indica genericamente una raccolta di dati informativi così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o conoscenza.

JakoDel

ma che c4zzo sono i big data

zdnko

Occhio che ora lo farà anche pornhub! :D

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