“Big Data en Museos” o el “Big Debate” (2/3)

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12 septiembre, 2018

“Big Data en Museos” o el “Big Debate” (2/3)

En el anterior artículo “¿A qué llamamos Big data en museos (1/2)” hablábamos de la clave para que exista Big Data: pasar de los datos a la sabiduría. Esta evolución desde la información hasta el conocimiento entraña necesariamente un coste, o mejor dicho varios, pues supone normalmente un desembolso económico, precisa del consentimiento de los visitantes,  exige cierta formación por parte de los empleados y busca inspirar cambios estratégicos para la gestión de un museo. Estos “costes” están en el centro de lo que algunos han llegado a denominar el “Big Debate”. En uno de los polos de opinión se posicionan los que consideran el coste mayor que la oportunidad; en el otro lado, los que apreciando el beneficio restan importancia al precio. Aunque existen otros factores, el principal desequilibrante de la balanza es normalmente la variable económica.

En la propia definición de Big Data (al menos en una de las que más nos gustan) subyace esta cuestión:

“Big Data es el conjunto de datos cuyo tamaño complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales”.

En definitiva, lo que debe permitirnos esta tecnología es precisamente simplificar los procesos de extracción y análisis para que el esfuerzo merezca la pena. Se acabaron las encuestas casi manuales, las muestras poco representativas y los costosos paneles de investigación. Conocer a nuestros visitantes debiera ser hoy más sencillo y más útil. Qué hacer una vez que los conocemos es lo que realmente importa. Tenemos que preguntarnos si realmente este conocimiento nos permitirá mejorar.

LUCA, la unidad de analítica de Telefónica, habla de 3 herramientas que serán útiles para la extracción de datos en los museos:

• Los beacons, que a su vez necesitan de una app, una guía interactiva o algún elemento que permita medir resultados más allá de la posición.
• Los chatboxs, o lo que es lo mismo, máquinas respondiendo a preguntas de los visitantes en lenguaje natural.
• La machine visión o el aprendizaje automático, quizás uno de los principales retos de los actuales proyectos de I+D+i (como por ejemplo CrossCult).

En museos como el Tour Bernabéu, monumentos como la Alhambra o ciudades como Salamanca, GVAM utiliza guías interactivas con localización como una de las vías para captar datos. Podríamos decir que la toma de datos a partir de estas herramientas es hoy una atractiva posibilidad a un coste residual, pues utiliza uno de los canales tradicionales de interacción con el público: las audioguías. También es el único canal capaz de sintonizar con una muestra tan amplia durante una visita (entre 15-20% de la masa total) y de forma diaria. Hasta hace poco, estos aparatos eran una herramienta de comunicación unidireccional, ahora todos los esfuerzos se centran en hacerlas más participativas y personalizadas.

Pero como decíamos, por sencillos que sean de extraer, lo que realmente importa de estos datos es el uso que hagamos de ellos. En nuestro caso entendemos la audioguía  interactiva como una aportación al Big Data, sólo una parte de lo que se puede hacer, pero esencial cuando es puesta en relación con otras informaciones. El objetivo final es actuar sobre aquellas cuestiones más relevantes para la gestión de un museo: atraer más público, generar más beneficio y lograr que el visitante vuelva.

En la próxima jornada Big Data en Museos (#bigdatamus), dirigida en exclusividad a profesionales del sector, mostraremos ejemplos de lo que las audioguías pueden aportar. Muy pronto los vídeos y conclusiones de esta sesión de trabajo estarán colgados en nuestro canal de YouTube. Mientras tanto, dinos: ¿por qué lado de la balanza te inclinas tú? ¡Puedes hacernos llegar tu aportación al email comunicacion@gvam.es o a través de nuestros canales sociales!