그들은 경로 다항 로짓(pathway multinomial logit) 또는 “경로 MNL”이라고 명명된 저자의 모델은 인과 관계 효과를 밝히지 않는다고 경고하지만, 그들이 발견한 연관성은 박물관 전문가에게 유익합니다.
멀티미디어 가이드 이용자들은 추천 순서대로 추천 작품을 주로 방문했습니다. 연구가 진행되는 동안 박물관의 디지털 교육 제품 관리자인 Lisa van den Bos는 가이드의 미묘한 순서 변경조차도 교통 패턴에 영향을 미친다는 사실에 놀랐습니다. “우리는 실제로 사람들을 움직이는 방법에 많은 힘을 가지고 있습니다.”라고 그녀는 말했습니다.
방문객들은 기간과 규모의 다양성을 원했지만 주제와 주제의 일관성을 찾았습니다. 시간적 압박도 선택에 영향을 미쳤습니다. 특정 방문 내에서 시간이 경과할수록 사람들은 걸작을 보는 데 우선순위를 두는 경향이 더 컸습니다.
놀랍게도 데이터를 통해 혼잡이 참여도를 높일 수 있다는 사실이 드러났습니다. Deshmane은 “사람이 많아지면 적어도 특정 수까지는… 사람들이 보지 못했을 예술 작품을 보러 갈 가능성이 더 높습니다.”라고 말했습니다. 그림 주변에 사람들이 모이는 것도 품질의 신호로 볼 수 있습니다.
영구 컬렉션을 재배치하는 것은 공간이나 주제의 제약으로 인해 까다로울 수 있지만 박물관은 더 짧은 기간과 더 낮은 인프라 요구 사항으로 더 쉽게 변경할 수 있는 전시나 갤러리 공간을 실험할 수 있다고 Deshmane은 말했습니다.
연구원들은 실제로 조각을 옮기는 대신 시뮬레이션을 사용하여 새로운 레이아웃을 생성하고 방문자의 반응을 예측했습니다. 시뮬레이션을 바탕으로 그들은 물이 새는 곳(예: 계단이나 승강기)에서 매우 매력적인 미술품을 옮기고 전략적으로 작품을 교환함으로써 큐레이터의 목적을 훼손하지 않으면서 방문객들이 더 많은 미술품을 보고 더 오래 머무를 수 있다는 것을 발견했습니다. 또한, 물리적 움직임이 수반되지 않더라도 데이터에 기반한 디지털 레이아웃 계획은 방문객이 새로운 관점을 통해 예술을 이해하는 데 도움이 될 수 있다고 박물관의 교육 및 해석 책임자인 Gundy van Dijk는 말했습니다.
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