Museus de arte estão a usar dados para mexer no teu percurso

O Van Gogh Museum em Amesterdão já não olha só para quadros. Olha para dados. Milhões de registos sobre que obras visitas, quanto tempo ficas em cada sala, que sugestões segues no guia digital. Tudo isso alimenta modelos matemáticos que, na prática, redesenham o teu caminho pelo museu.

Um estudo recente de académicos do MIT, Georgia Tech e IESE analisou 25.000 visitas, escolhidas de um universo de 1,5 milhões de passagens pelo Van Gogh entre 2019 e 2021. Cruzaram o rasto deixado nos guiões multimédia com a localização física das obras e as características da colecção, mais de 4.600 peças, das quais só cerca de 200 estão expostas em cada momento. O modelo baptizado de “pathway MNL”, uma variante de pathway multinomial logit, tenta descrever como cada pessoa decide o passo seguinte: ver mais um quadro, subir de piso ou ir embora.

Os resultados são menos românticos do que a brochura do museu, mas muito práticos. Os visitantes seguem, quase à risca, as recomendações do guia digital, mesmo quando as diferenças são subtis. Pequenas alterações na ordem sugerida ou na posição de uma obra, física e digital, mudam o que é visto e quanto tempo se passa em cada sala. Em linguagem de gestão, isto cria “locais óptimos” para peças que maximizam o número médio de obras vistas. Em linguagem de visitante, o teu encontro com a arte passa a ser parcialmente desenhado por um algoritmo de optimização de fluxo.

Há um lado sensato nisto. Museus são espaços congestionados, com filas, grupos escolares e obras frágeis. Usar dados de circulação para aliviar engarrafamentos, evitar que meia exposição fique deserta e outra impraticável faz todo o sentido. Do ponto de vista educativo, pode ser melhor que mais gente veja um certo núcleo temático, em vez de se perder num labirinto de salas mal sinalizadas. A directora da consultora Change&, ex-responsável digital da Tate, fala da transição de “torres de marfim” para centros de encontro e discussão. A tecnologia encaixa nessa ambição.

O problema é o degrau seguinte. Quando um museu sabe o que vês, quanto tempo olhas e que sugestões obedeces, ganha um poder silencioso sobre o teu gosto. Estas instituições sempre foram legitimadoras culturais, mas com este tipo de dados tornam-se também afinadores finos de preferências, quase como uma versão curada do algoritmo do TikTok, só que com Monet em vez de coreografias. O estudo admite que o modelo não prova causalidade, mas as correlações bastam para permitir decisões de layout e programação que empurram o público para certos artistas, estilos ou narrativas históricas.

Numa altura em que discutimos o impacto de sistemas de recomendação em tudo, de vídeos a notícias, é estranho quão pouco escrutínio existe sobre o “algoritmo de visita” dos museus. Se nos preocupa quando uma plataforma de vídeo decide o que os miúdos vêem a seguir, convém olhar com a mesma atenção para quando uma instituição cultural pública faz, em versão mais polida, algo semelhante. Transparência sobre que dados são recolhidos, possibilidade real de optar por percursos não optimizados e algum controlo editorial humano que resista à tentação do “mais tempo de visita a qualquer custo” deviam ser tão centrais na curadoria quanto a escolha da próxima exposição temporária.

Fonte: Ars Technica