Het Van Gogh Museum in Amsterdam gaf onderzoekers toegang tot de data van 1,5 miljoen bezoeken tussen 2019 en 2021. Geen website-analytics. Maar fysieke bewegingsdata, geregistreerd door de multimediagidsen die bezoekers door de zalen meedragen. Elke stop, elke overgeslagen zaal en elke uitgang is vastgelegd.
Uit een steekproef van 25.000 bezoeken bouwden ze een model dat voorspelt bij welke kunstwerken je zult stilstaan (81% nauwkeurigheid) en wanneer je weer weggaat (96% nauwkeurigheid). Ze noemen het een ‘pathway multinomial logit model’. In feite is het een wiskundige plattegrond van hoe mensenmassa’s stromen, waar ze vastlopen en welke veranderingen in de lay-out ze langer laten kijken. Het museum heeft fysiek nog niets veranderd, maar onderzoekers lieten in simulaties zien dat simpelweg het weghalen van publiekslievelingen bij de ‘lekkende plekken’ (zoals trappen en liften) ervoor zou zorgen dat bezoekers meer kunst zien. Een vervolgstudie (2022 tot 2024) voorzag de multimediagidsen van ‘digitale nudges’ om museummoeheid en een overload aan informatie tegen te gaan.
Hier wringt voor mij de schoen. Zodra een museum weet dat je om 14:47 uur vertrekt en je een digitaal zetje kan geven om tot 15:15 uur te blijven, is je bezoek niet langer van jou. Het model optimaliseert voor de gemiddelde bezoeker. Maar ‘wat voor de meesten werkt’ en ‘wat jou verrast of raakt’, staan vaak lijnrecht tegenover elkaar. Blockbustertentoonstellingen trekken volle zalen, terwijl stille ruimtes met minder bekende werken leeg blijven. Geef curatoren de harde data over hóé leeg precies, en raad eens welke zaal er bij de volgende ronde sneuvelt. Het museum noemt het een ‘gepersonaliseerde ervaring’, maar in de praktijk is het een prefab-route. Ontworpen om engagement-cijfers te maximaliseren, niet je nieuwsgierigheid.
Maar er is wel degelijk serieuze potentie, mits de juiste mensen de touwtjes in handen hebben. Draai het model eens om: in plaats van de topstukken overal naar voren te schuiven, gebruik je de data om te achterhalen wáárom niemand de minder bekende werken vindt. En vervolgens leid je bezoekers er doelbewust langs. Educatieafdelingen zouden kunnen begrijpen waarom scholieren halverwege een bezoek afhaken en op basis daarvan betere programma’s bouwen.
De technologie zelf is neutraal. De vraag is of instellingen deze inzetten om de ervaring af te vlakken, of juist om het ontdekken te versterken. Blijven musea risico’s nemen en ruimte laten voor het onverwachte? Of blijven ze door-optimaliseren tot elk bezoek exact hetzelfde voelt?
Dat is de échte beslissing van de curator. Die kun je niet uitbesteden aan een model.
Na 25 jaar als consultant in cultuur, onderwijs en retail heb ik dit geleerd: data laat je zien waar mensen heen gaan. Het vertelt je nooit waar ze heen wíllen. Worstel jij in jouw organisatie met dit soort vraagstukken? Laten we praten.
Geschreven door Krispijn Plettenberg. AI tools zijn gebruikt voor vertaling en redactie.
