Artefact Intelligence
Using AI to Enhance Museum Visitor Engagement through Personalized Artefact Descriptions Les Masteroppgave
SAMMENDRAG
Prosjektvarighet
5 måneder: Januar – Mai 2025
Min Rolle
Researcher, UX Designer og Utvikler
Metode
Research Through Design (RtD)
Verktøy
Research og analyse: Zotero, Quirkos og SPSS
Utvikling: JavaScript, HTML, CSS, OpenAI API, Node.js, MongoDB og Render
Prosjektmål
Utvikle og evaluere en prototype som bruker AI til å tilpasse og lese opp museumsbeskrivelser for individuelle besøkere, øke engasjement og ivareta personvern og mangfoldige besøksbehov.
Sluttprodukt
En web-basert prototype som bruker AI til å tilpasse museumsbeskrivelser til ulike besøkstyper, testet og evaluert i en reell museumssetting, med tilhørende anbefalinger for personvernbevisst implementering av konseptet i museer.
Bakgrunn // Problemstilling
Fremskritt innen kunstig intelligens og store språkmodeller (LLM-er) gir potensial for personalisering i miljøer med mangfoldige målgrupper, som museer. I masteroppgaven min samarbeidet jeg med Maihaugen Museum i Lillehammer for å undersøke hvordan LLM-er kan brukes til å tilpasse museumsbeskrivelser, et område som hittil er lite utforsket, på en personvernbevisst måte som ivaretar mangfoldige besøksbehov og samtidig øker besøkendes engasjement.
Metode: research through design
1. Litteraturstudie og intervjuer
Innsikt ble samlet gjennom relevant litteratur og intervjuer med tre museumseksperter for å forstå utfordringer og muligheter ved bruk av LLM-er i museumsformidling.
2. Prototypeutvikling og evaluering
En webbasert prototype ble utviklet og evaluert med 21 besøkende ved Maihaugen Museum for å teste personaliserte, AI-tilpassede museumsbeskrivelser.
3. Iterasjon og anbefalinger for reell implementering
Prototypen ble forbedret basert på evalueringen, med mål om å levere en brukertilpasset, personvernbevisst løsning for museumsformidling.
Resultat
Web-applikasjon og masteroppgave
Effekt
Prosjektet ga økt forståelse for hvordan AI og LLM-er kan forbedre museumsformidling, og demonstrerte at AI-tilpassede beskrivelser kan øke engasjement og tilgjengelighet blant museumsbesøkende. Arbeidet resulterte også i konkrete anbefalinger for personvernbevisst implementering av AI-tilpassede beskrivelser i museer som museer kan anvende ved integrering av LLM-er i museer.
Læringsutbytte
Gjennom prosjektet fikk jeg erfaring med prompt-engineering og integrering av store språkmodeller (LLM-er) i webapplikasjoner, samt med bruk av mixed-methods ved innhenting og analyse av data. Jeg fikk også erfaring med evaluering av brukertilpassede løsninger i reelle kontekster og evne til å utvikle konkrete implementeringsanbefalinger basert på forskningsfunn.