数字化博物馆中的观众数据分析

耿雷

摘 要：數字化博物馆的观众数据分析，通过大数据技术深入挖掘观众数据的价值，为博物馆的发展建设与经营决策提供依据，推动博物馆的运营管理战略实现从“业务驱动”向“数据驱动”转变。

关键词：数字化博物馆；大数据；数据分析

近年来，随着信息技术的不断进步，我国博物馆的数字化建设得到了高速的发展。数字化建设是博物馆顺应时代发展潮流，打破了空间和时间的藩篱，进而形成以人、物、数据三者动态、交互、多元的展览形式。可想的未来，博物馆的展厅里不再只有冰冷的展柜，单调的广播，而是利用数字技术虚拟出的古代世界与历史场景，展柜里的文物化为光影，穿过千百年烟云重新聚集成古老的部落、江南的烟雨、大漠的驼队、帝国的铁蹄，可以身临长安领略盛世繁华，可以轻叩门扉聆听夫子教诲……曾经在文学创作或科幻电影里人们憧憬的感观世界、了解历史的方式，或许都可以通过虚拟现实、全息影像等数字技术，在数字化博物馆中变为现实。

在如今的商业、工业、学术界等其他领域中，数据就是新的石油。大数据技术的发展，已经成为国家科技战略中的重要议题，社会各界纷纷投身于大数据技术的研究与应用。博物馆作为国家文化战略及科教事业发展的重要战线，也应在大数据领域积极探索，寻求符合自身发展规律的新契机。博物馆在数字化建设中多采用数字媒体平台与交互网络等新兴技术，为观众提供陈列、体验、分享等多种数字化服务内容，这些数字服务时刻都在通过各类传感器材、交互设备、社交媒体等媒介生成大量的数据。目前，我国各类博物馆共有近4200家，典藏文物有3600多万件，每年约有2.2万项展览举办，接待参观数量近6亿，在国家推动支持文化大发展的背景下，这些数字尚会不断攀升，可想而知产生的观众数据体量十分庞大。如何从这些繁杂的数据中，快速获得有价值的信息并加以利用，是数字化博物馆在大数据时代面临的新课题。

我国目前的博物馆数字化建设多是以多维、动态技术呈现个体展品和主题展示等内容，而基于博物馆观众数据的分析和研究尚处于起步阶段。博物馆的数据结构可大致分为文物数据、环境数据和观众数据几个主要组成部分。文物数据基本包含了文物物理数据、文物说明信息以及与文物相关联的其他信息等；环境数据则由展厅、展柜、库房、实验室、修复室、摄影房等用于文物展示、存放、研究、修复等工作空间的温湿度、灰尘、光照度、噪声、震动、安防、消防等环境信息组成。文物数据和环境数据是博物馆对文物保护、研究、展示的基础工作，通常都很受重视且具有较好的基础。而对于观众数据的全面分析与研究，尤其是文物与观众间的相互联系与影响的量化信息，仍然是博物馆数据管理工作中较为薄弱的环节。很多博物馆浅尝辄止，只是简单统计一下到馆参观的观众数量，而诸如观众的年龄结构、教育水平、职业类型、消费情况、出行方式、参观路线、停留时间、社交媒体等信息则基本无从知晓，更谈不上组织专门的人员和团队对观众数据进行分析和研究。

相比之下，国外博物馆的观众信息的大数据化应用已经走在了我们前面。早在1897年德国便开始了真正意义上的观众数据研究，开启了世界范围内博物馆观众研究的门槛。之后，其他国家陆续开展这项工作，如创设观众研究协会等专业组织，出版专业书籍，发行专业刊物，设立博物馆观众研究部门并聘任专职的观众研究人员等，这些举措都可以看出来国外博物馆界对于观众研究的重视。美国博物馆联盟（AAM）每年都会在其官方网站上公布年度数据统计与分析结果，其中包括提供社会服务和教育课程的数量、文化遗产活动中不同经济和教育背景的参与人数、每周自愿者贡献的服务时间、博物馆在青少年教育经费的支出和走向、年轻人如何看待博物馆的立场、贫富各异的家庭带儿童参观博物馆的几率以及博物馆提供的就业机会、贡献经济收入及返还联邦税收等非常详尽的数据信息，并通过分析这些数据制定下一年的展览规划、课程安排、资金投入、优惠活动、教育倾向及探索新型合作等工作目标和计划，高效促进社会教育资源的整合及教育服务网络的构建。这些数据分析经验对我国博物馆发展有很大借鉴意义。

博物馆观众数据资源依据数据类型可以认为是由结构化数据和非结构化数据组成。结构化数据包括博物馆的周期内的观众数量、各时间阶段的观众数量，每个展览的参观人次、参与活动的观众数量等可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。非结构数据则是由观众的年龄结构、教育水平、职业类型、消费情况、调查问卷、意见留言、参观路线、停留时间、工艺品购物倾向、社交网络分享的内容等信息资源生成的文本、图像、音频、视频、HTML、各类报表及信息构成。在当下非结构化数据占总数据90%以上的大数据时代，若想通过分析观众数据信息从而系统、深入地了解观众的观展倾向和文化述求，单是结构化数据是远远不够的。观众数据分析可以采用将结构化数据与非结构化数据相结合的方法，并加大非结构化数据的采集力度与研究比率。例如，周期参观人数、区域参观人数、网站浏览人数等结构化数据可以通过安检系统、展厅流量控制系统、停车场管理系统、公共Wi-Fi管理系统及博物馆官方网站等数字化系统的后台数据获得，而观众的年龄结构、教育水平、参观路线、停留时间、社交媒体等文本、图表、音视频、HTML非结构化数据则可采用多元化模式，既将观众信息化管理系统、数字化互动展示及体验系统、博物馆App、微博微信、工艺品商店及餐厅的观众消费数据等数据库信息，与调查问卷、观众留言簿、社教活动反馈信息、流动博物馆反馈信息、场馆工作及服务人员反馈信息、观众访谈信息、外展文物反馈信息等资料联合作为非结构化数据样本，为观众数据分析的系统化工作提供丰富、详实的数据资源。

数据分析的核心工作是KDD（Knowledge Discovery in Database），即从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。博物馆观众数据分析可以采用在商业领域应用广泛的CRISP-DM（跨行业数据挖掘过程标准）作为KDD的过程控制模型，依照业务理解（Business Understanding）、数据理解（Data Understanding）、数据准备（Data Preparation）、建模（Modeling）、评估（Evaluation）以及部署（Deployment）这六个步骤进行观众数据的采集、整理、分析的系统化工作，通过Apriori（关联规则分析）、决策树、聚类（K-MEANS）等有效算法找到隐藏在数据下面的客观规律，进而分析出每个观众的参观习惯、导览习惯、消费习惯、阅览习惯、下载习惯，以及不同年龄、不同地域、不同性别观众喜欢的展览类型、展品特点、教育活动和互动项目，博物馆则可根据观众需求，有指向性地设计展览、活动及相关的宣传推广计划。endprint

觀众数据资源获益于博物馆数字化建设，同时科学地分析和运用观众数据亦可指导博物馆的数字化建设，二者相得益彰。基于观众数据的分析和应用对于博物馆事业的持续发展和管理机制变革具有重要的现实意义。

一、更健全的安全防范体系

对于文物保护体系来说，安全防范是所有工作开展的基础。数字化安防系统是博物馆数字化发展的重要组成部分，也可以说，正是由数字安防系统引发了博物馆的数字化建设。基于大数据技术的观众数据分析开启了博物馆安防系统的新纪元，它一改安防系统被动的防护理念，通过采集身份证等有效证件，或是通过人体体征识别技术，主动辨识观众的身份信息，并与公安部门的在案或网逃信息进行比对，一旦发现身份有异，则可立刻进行重点关注或及时布控；同时可以分析观众在馆内的定位信息、行走路线、停留时间、短时间内游览次数等数据，判定是否为不法分子在进行踩点等作案预备行为。由此可见，博物馆观众数据分析对维护社会治安稳定，营造安全、文明的观展环境具有积极意义。

二、更优质的陈列展览

陈列展览是博物馆文化传播及教育服务职能重要组成部分。由于缺乏需求导向，近年来一些针对博物馆运行的评估报告中显示，有许多博物馆原创性临时展览存在选题雷同、形式陈旧的情况。基于大数据技术进行观众数据分析，可以深入了解观众的兴趣倾向和文化述求，为博物馆在展览策划、主题设计时提供有效的数据资源，使展览更加富有时代特征，更符合观众欣赏品味和文化述求，并通过开发新的展览、体验、互动形式，提升主题展览的原创性和新颖性。

三、更专业的公众文化服务

博物馆对社会提供公共文化服务是以实现公众的文化权利为目标。通过大数据技术对观众数据的分析和研究，博物馆可总结归纳出观众的参观倾向、导览意向、消费水平、阅览方式、社交媒介，依据不同年龄、不同地域、不同性别的观众喜欢的展览类型、展品特点、教育活动和互动项目，合理分配公共文化资源，搭建公共文化服务平台，有指向性、针对性地设计展览、活动及相关的宣传推广计划，为观众提供更加专业、规范、多元的文化服务。

四、更雅致的文创产品

《国家“十一五”时期文化发展规划纲要》明确提出了国家发展文化创意产业的主要任务。博物馆作为国家文化发展战略的排头兵，更需要积极整合文化资源，激发创造潜能，开发富有文化内涵的文创作品，既增强了文化“软实力”，又满足人们将文化带回家的述求。基于对观众数据中关于消费水平、消费倾向等项目的研究，博物馆可以积极研发能够满足观众兴趣和消费习惯的文化衍生品，同时创建互联网电子商务平台等新的运营载体，推动文创产业化发展。

当前，我国正处于全面深化改革和经济转型升级的关键时期。党的十九大报告提出“坚定文化自信，推动社会主义文化繁荣兴盛”，为中华优秀传统文化的传承与发展指明了前进的方向，文化建设发展迎来了新的春天。文以化人，文以载道。新时期的博物馆建设发展，如何把握以文化生产力不断推动社会经济发展的历史机遇，在大数据时代借势上行，步入兼容并蓄、科学发展的快车道，是博物馆工作者面临的机遇与挑战。不远的今后，大数据资产或将成为文化产业发展的核心竞争力。基于博物馆观众的数据分析，正是深入挖掘观众数据的价值，通过数据化信息处理的方式为博物馆的发展建设与经营决策提供依据。随着观众数据后台处理的不断完善与升级，必将促进博物馆发展模式与价值的不断创新，未来博物馆的运营管理战略也应顺势而为，逐渐实现从“业务驱动”向“数据驱动”转变。

参考文献：

[1]吴宁宁.“大数据”对博物馆的启示[N].中国文物报，2013-09-04.

[2]茅艳.大数据时代的博物馆[N].中国文物报，2015-03-03.

[3]仇岩.大数据时代博物馆动态观众服务体系浅析[J].中国博物馆.2014，（04）：68-71.endprint