Quando la scienza dei dati applicata alla cultura diventa una professione

Quando la scienza dei dati applicata alla cultura diventa una professione

Vishal Kumar si definisce “data scientist culturale”. Dexibit è un’azienda che applica machine learning e intelligenza artificiale a mostre e musei. Due esempi di come applicare i Big Data all’industria creativa

23/09/2021 , tempo di lettura 4 MINUTI

Si definisce “data scientist culturale”, ovvero uno che applica la scienza dei dati alla cultura. Vishal Kumar, data scientist londinese, lo ha scritto sul suo sito, nel suo portfolio e usa questo titolo di lavoro anche nei dibattiti e nelle presentazioni. Questa professione, di fatto, non esisteva prima di lui. “Me la sono creata io”, racconta.


Alle sue spalle, un mix di studi economici, tecnologici e umanistici. Prima alla London School of Economics, poi un master in Art Business al Sotheby’s Institute of Art. Per diventare infine il primo data scientist che abbia mai lavorato nella casa d’aste londinese.


“Sono uno scienziato dei dati che utilizza statistiche, econometria, machine learning, analisi urbane, analisi dei social media e visualizzazione dei dati per comprendere e misurare l’impatto economico e sociale della cultura nelle città”, spiega. “La mia ricerca sulla cultura è iniziata con le arti, ma ora è piuttosto ampia e spazia dalle arti alla musica, alla moda e al cibo. Sono un Data Scientist per il settore culturale”.


Una ricerca 

Una ricerca di Kumar, di cui ha parlato anche Symbola, si focalizza sull’impatto economico dell’infrastruttura culturale a Londra. Tre le fonti di Big Data utilizzate, ci sono la Cultural Infrastructure Map messa a punto dalla Greater London Authority, che contiene informazioni su oltre 10mila luoghi di cultura; Inside Airbnb, che fornisce oltre 240mila punti relativi all’offerta di alloggi Airbnb a Londra e ai commenti lasciati dai visitatori; e Google place API, tramite cui si ottengono valutazioni e recensioni generate dagli utenti. 


Una prima analisi econometrica di questi dati mostra che una maggiore densità di infrastrutture culturali contribuisce positivamente sia alla domanda che all’offerta di alloggi Airbnb.


Un’impresa

Dexibit è una società che, combinando machine learning e intelligenza artificiale, offre invece delle istantanee digitali riguardo la presenza dei visitatori nei luoghi di cultura, in particolare musei, restituite  sotto forma di dashboard personalizzati e report automatici. Questi dati, insieme al traffico online, ai social media e alle transazioni commerciali, permettono di sviluppare un quadro dell’esperienza dei visitatori. E anche di costruire modelli predittivi di visita, nel caso in cui fossero disponibili anche dati storici.

La National Gallery di Londra, per esempio, ha lavorato con Dexibit per passare dalla semplice analisi dell’esperienza di visita all’impiego di analisi innovative per la previsione di flussi ed esperienza di visita future. Il Museo di Arte e Design di New York ha collaborato invece con la società per usufruire del nuovo servizio offerto in risposta all’emergenza Covid-19: lo sviluppo e la valutazione di scenari per pianificare la riapertura, considerando diverse date e capacità di accoglienza nell’ambito delle nuove misure sanitarie.

Per andare incontro alle esigenze dei musei in un momento così difficile e inedito, Dexibit si è impegnata ad offrire gratuitamente il servizio di simulazione di scenari post-Covid almeno fino a dicembre 2021, oltre a mettere a disposizione numerose risorse aggiuntive tra cui podcast e webinar sul tema.

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