Datenschatz der Museen

Aktualisiert: 21. Okt. 2021

Warum Datenanalyse essenziell für Museen ist, wie Daten gesammelt werden und was die Auswertung bring.


 



 

Seit es Museen gibt werden in ihnen Daten gesammelt und gespeichert. Diese Institutionen beherbergen ausführliche Zeugnisse über Objekte, über Menschen und über die Zeit. Folglich können museale Einrichtungen durchaus mit Datenbanken verglichen werden.


Primär haben sich viele Museen in jüngster Zeit darauf konzentriert, die Metadaten ihrer Sammlungen zu digitalisieren, zu vervollständigen und zugänglich zu machen. Mittels der Veröffentlichung dieser Daten über den eigenen Internetauftritt oder in Kooperation mit Bibliotheken, gelingt es der Öffentlichkeit einen einfachen Zugang zu dem Wissen über die Bestände zu ermöglichen. Durch den Aufbau umfangreicher Websites zu den Sammlungen wird dieses Wissen besser auffindbar und bietet neue Möglichkeiten des Lernens.


Sammlungsdaten sind jedoch nur eine Form der Daten, die in einem Museum gefunden werden können. Museen haben, ähnlich wie die Industrie, das Interesse auch Daten über ihr Publikum zu sammeln. Dazu gehören unter anderem die Daten der Webaufrufe, die bis ins Detail verraten, welche Personen, wann, wie lange und welche Exponate oder Bereiche der Homepage gesichtet haben. Ziel ist es zu analysieren, welche dies sind und warum bestimmte Inhalte angesehen werden. Mit diesem Wissen können die User über die richtigen Algorithmen dazu geleitet werden, mehr Zeit mit dem Besuch der Onlinesammlung zu verbringen, indem der passende Content vorgeschlagen wird. Die Motivation dafür, dass Institutionen wie Museen all diese Daten sammeln ist es, anschließend mehr über die Wirkung des Museums und seine Besucher zu wissen und schließlich die gewonnenen Informationen zugunsten des eigenen Erfolges nutzen können. Doch wie genau lassen sich diese Daten erheben und messen?


Web Traffic Daten


Für Museen aller Art kann die Umwandlung von Daten in handlungsorientierte Erkenntnisse den Unterschied zwischen Erfolg oder Misserfolg bedeuten. Doch zunächst müssen Daten erfasst und gesammelt werden. Eine gängige Praxis, um Daten zu sammeln, ist das Website-Tracking. Die Verfolgung des Nutzerverhaltens kann Aufschluss darüber geben, wie Ihre Website funktioniert und ob die Bemühungen, ihre Zielgruppen zu erreichen, erfolgreich sind. Doch was genau ist Website-Tracking? Es ist zusammengefasst die Verfolgung der Bewegungen, Interessen und des Verhaltens von Menschen im Internet, meist durch den Einsatz von Cookies und anderen Website-Trackern. Diese Daten geben genau wieder, mit welchem Gerät, von wo aus, welche Personen die Onlinepräsenz wahrgenommen haben. Das Resultat sind zahlreiche Informationen über die Nutzer wie Geschlecht, Alter, Standort, Such- und Browserverlauf sowie Informationen darüber, wie die User mit der Website interagieren, woran sie vorbeiscrollen, was sie klicken, wie sie auf Ihre Website gekommen sind und welche Websites sie danach besuchen.



Die Daten der Website eines Museums können Aufschluss über das Publikum und die Angebote geben und den Museumsmitarbeitern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und eine Strategie für künftige Bemühungen zu entwickeln. Insgesamt handelt es sich um unglaublich leistungsfähige Tools, die seit Jahren genutzt werden, um den Aspekt der Aktivitäten der User aufzudecken.


Sammlungsdaten


Ein weiterer wichtiger Datensatz des Museums sind die Metadaten der Sammlung. Dabei handelt es sich in der Regel um die Daten, die in Sammlungsdatenbanken gespeichert sind. Diese Art von Datenbanken wurde zunächst als Informationsspeicher konzipiert, um Museen bei der Speicherung und Lokalisierung von Objekten in ihren Sammlungen zu unterstützen. Ursprünglich sollten Sammlungsverwaltungssysteme wie Inventarverwaltungsanwendungen funktionieren und es einem Museum ermöglichen, seine umfangreichen Sammlungen und die Bewegungen aller Objekte und Bestände zu verfolgen. Eine gute Sammlungsdatenbank beinhaltet alle Werke der Sammlung und hat keine Probleme damit, auch Altdaten aus anderen Systemen zu migrieren.


Bereits an der Bewegung der Exponate kann nachvollzogen werden, welche Werke besonders oft für Ausstellungen ausgeliehen werden und warum. Es kann besser auf den Zustand der Werke geachtet werden, indem der Verleih zu erhaltungszwecken, eingeschränkt wird. Werke, die wenig Beachtung hatten, können hervorgeholt werden und neuartig (digital) bekannt gemacht werden.

Mit der Zeit wurden die Metadaten der Sammlungen auch in anderer Hinsicht interessant: Museen begannen Sammlungs-Metadaten als eine neue Möglichkeit zu nutzen, um die Form ihrer Sammlungen zu erforschen. Während ein einzelner Sammlungsdatensatz die Geschichte eines einzelnen Objekts in der Sammlung erzählen kann, wird der gesamte Datensatz nützlich, um die Geschichte der Museumssammlung als Ganzes zu erzählen.


Einerseits kann die interne Historie der Museumssammlung bis ins Detail nachvollzogen werden: Von dem Anlegen eines Objekts, über das Anreichern an Informationen und Content, Leihverkehr, Provenienz und Häufigkeit der internen Zugriffe bis hin zur prozentualen Gegenüberstellung der Vollständigkeit der Stammdaten im Verhältnis zu anderen Werken. Andererseits können die externen Zugriffe auf die Sammlung eine andere Perspektive auf die Nutzung der digitalen Sammlung aufzeigen, die wiederum repräsentativ für den Blick von außen ist.


Ticketsysteme


Auch die Ticketsysteme geben einige Informationen über ihre User preis. Alter, Wohnort und Zahlungsart ebenso wie die Häufigkeit der Käufe können bereits einiges über die Personen verraten, die im Museum erwartet werden. Doch sind auch die Zahlungssysteme ein wichtiger Faktor. Häufig vermehrt sich die Anzahlt der gekauften Tickets bei jüngeren Zielgruppen, wenn beispielsweise die Zahlung mit PayPal angeboten wird, da die wenigsten über eine Kreditkarte verfügen. Aus solchen feingranularen Daten können sich Cluster ergeben, die sehr erkenntnisreich sind. Es wird deutlich, ob eher die Öffnungszeiten abends oder tagsüber beliebt sind, wann sich welche Gruppen vermehrt im Museum aufhalten und ob es Sinn ergibt, die Öffnungszeiten an die Zielgruppen anzupassen oder alternative Teilhabe zu ermöglichen. Es kann besser geplant werden, wann und welche Führungen angeboten werden und wie die Auslastung eventuell besser gelenkt werden kann. Weiterhin ist es möglich auszuwerten, ob bestimmte Werbemaßnahmen einen Einfluss auf die Ticketkäufe haben und es kann sogar in Zusammenhang gebracht werden, welche Artikel anschließend im Museumsshop gekauft wurden, sofern ein entsprechendes Zahlungsmittel genutzt wurde.


Physische Daten


Neben der Daten, die im Netz und in den internen Systemen entstehen, gibt es auch einige Möglichkeiten die physischen Daten in einem Museum technologisch messbar zu gestalten. So können nicht nur die Daten über den Verkauf der Eintrittskarten ausgewertet, sondern die gesamte Visitor-Journey dokumentiert und ausgewertet werden. Bereits vor dem Besuch des Museums könnte bei der Anfahrt ein Podcast zur Entstehung des Museums angeboten werden. Nach dem Besuch könnte man in einem digitalen Gästebuch die Ausstellung für Interessierte kommentieren und auch den Besuchern das Kommentieren ermöglichen. Es besteht ebenso die Möglichkeit herauszufinden, wo das Publikum die Tickets für die Ausstellung erwirbt. Wer präferiert den analogen Weg und wer den digitalen. Zusätzlich kann mittels Sensoren bereits an der Eingangstür gemessen werden, wann wie viele Personen das Gebäude betreten oder verlassen haben. Ebenso ist es möglich mit Hilfe diverser Technologien die genaue Bewegung der Gäste in den Ausstellungsräumen nachzuvollziehen. Es kann gemessen werden, wie die Wege der einzelnen Personen konkret aussehen: Wer hat sich wie von einem Werk zum nächsten bewegt, wie lange war die Verweildauer vor den einzelnen Objekten, wo verhalten sich die Gäste ähnlich, wo vollkommen verschieden.



Diese Daten können im zweiten Schritt analysiert und entsprechend ausgewertet werden. Es kann herausgefunden werden, ob bestimmte Werke einen Höhepunkt der Ausstellung darstellen oder, entgegen den Erwartungen, ein anderes Exponat das Publikum anzieht. Mittels einer dedizierten Analyse kann differenziert werden, wie sich Kinder der Ausstellung nähern, wo sie gelangweilt werden oder wie sich Touristen von Einwohnern der Stadt in ihren Erwartungen bezüglich der Ausstellung unterscheiden. Es können Präferenzen bestimmter Zielgruppen ausgelesen und die Ausstellung entsprechend angepasst werden.


Interne Daten


Unter internen Daten verstehen wir die Summe aller Daten, die interne Prozesse messbar gestalten: Wie viele Personalressourcen braucht die Institution für die Planung und Durchführung einer Sonderausstellung, wie viele Ressourcen wird für die Dauerausstellung benötigt. Wie viele Objekte werden pro Jahr in die Datenbank aufgenommen, wo liegen die Schwachstellen und warum. Welche Prozesse sind automatisiert und welche könnten automatisiert werden. Welche genutzten Systeme sind nützlich, welche weniger und unter Umständen zu kostspielig. Wie steht es um den Vertrieb im Museumsshop, welche Kanäle werden genutzt. Wie steht es um das Museumscafé. Weiterhin ist immer spannend im Blick zu behalten, wie es um das Fundraising und das Crowdsourcing verhält. Mittels der Einführung von messbaren Prozessen und Services kann eine Organisation planbarer gestaltet werden, was auch den Mitarbeitern das Leben und die Arbeit erleichtert, da ein effizientes Management möglich gemacht wird. Die Daten der internen Abteilungen müssen jedoch zunächst miteinander verknüpft sein, um eine Auswertung möglich zu machen. Die Verknüpfung der Daten gelingt mit Hilfe einer smarten Vernetzung mittels sogenannter Schnittstellen, um die es im Folgenden gehen soll.


Anwendungsprogrammierschnittstellen


Das Bindeglied zwischen den Systemen sind die Anwendungsschnittstellen (API). Diese APIs sind der Klebstoff, der das gesamte System zusammenhält und es den einzelnen Diensten und Systemen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren.


Eine API ist ein Satz von Prozeduren innerhalb einer Anwendung, auf die von einer anderen Anwendung aus zugegriffen werden kann. Man kann sich eine API wie einen alten Telefonisten vorstellen. Das Telefon wird verwendet, um Anweisungen zu senden, der Operator empfängt diese Anweisungen und solange die gesendeten Anweisungen lesbar sind, führt der Operator den Anruf aus und verbindet den Anrufer mit demjenigen, den er zu erreichen versucht hat.

Wenn eine Guide-App verwendet wird, kann diese über eine Schnittstelle alle vom Besucher angewählten Werke tracken, beachten, ob die Audios bis zu dem Ende angehört werden oder nicht und welche Werke ausgewählt werden und welche nicht. Stets, wenn diese Interaktion stattfindet, wird sie von der API in einer Datenbank aufgezeichnet. Jedes Mal, wenn ein Besucher ein Werk aufruft, wird ein Protokoll erstellt.


Ein Museum sollte über mehrere APIs verfügen. Es gibt eine API, die sich mit dem Kauf von Eintrittskarten am Besucherschalter und online befasst. Sobald ein Ticket gekauft wurde, wird es beispielsweise durch die Ticketnummer mit einem Guide verbunden. Dieser Vorgang ist von entscheidender Bedeutung, denn er stellt sicher, dass die Systeme wissen, welcher der Besucher den Guide benutzt hat. Das Kopplungsverfahren ruft sowohl die Ticket-API als auch die Guide-API auf und verbindet diese beiden Datensätze miteinander, indem es ihre jeweiligen IDs nebeneinander in beiden Datenbanken speichert. So kann das gesamte Ausstellungserlebnis dokumentiert und ausgewertet werden.


Mittels einer API können beliebige Daten miteinander verbunden werden und anschließend auf gemeinsame Zusammenhänge geprüft werden.


Visualisierung der Daten


Nach dem die Fülle an Daten gesammelt wurde, ist es wichtig, diese miteinander zu verknüpfen und auszuwerten. Eine Datenauswertung hat das Ziel, aus den vorhandenen Rohdaten unter Anwendung passender Methoden und statistischer Analyseverfahren Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, sie zu beschreiben und darzustellen. Die statistische Auswertung ordnet und strukturiert die Daten, die in den einzelnen Bereichen gesammelt worden sind. So können beispielsweise Muster oder Trends in den Daten gefunden und sichtbar gemacht werden. Die Methodik und die angewandten Verfahren werden wiederum zunächst durch die zu beantwortende Fragestellung sowie die Art und Qualität der Daten bestimmt. Solche Datenauswertungen kommen bereits in einigen Bereichen des alltäglichen Lebens zum Einsatz. Besonders bedeutend ist die Datenanalyse für die Meinungsforschung, Analysen in der Wissenschaft, klinische Studien oder das Reporting in Unternehmen. Die durch die statistische Auswertung gewonnenen Erkenntnisse werden in Form von Zahlen, Fakten, Metriken oder Datenvisualisierungen wie Diagrammen dargestellt. Sie lassen sich über Reports oder Dashboards der jeweiligen Zielgruppe zur Verfügung stellen.


Warum Datenanalyse für Museen essenziell ist


Das Sammeln von Daten ist häufig negativ konnotiert. Zurecht, wenn es nicht DGVO konform abläuft. Doch ist dieses Tracking zunächst neutral und hängt stark von der Nutzung der Daten ab. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten Daten zu sammeln, ohne das persönliche Recht zu verletzen. Die Art der Auswertung und der Zweck der Analyse, entscheiden ebenso über die Seriosität der Erhebung. Wenn also eine Datenanalyse vorgenommen wird, um das Angebot den Bedürfnissen des Publikums anzupassen, können beide Seiten nur profitieren, vorausgesetzt die Daten werden nicht für einen kommerziellen Zweck weitergegeben. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, kann eine Datenerhebung und Analyse einen immensen Einfluss auf die Produktivität nehmen, Prozesse erleichtern und Ressourcen sparen, aber vor allem die Reichweite der Vermittlung steigern und zur zielgruppenübergreifenden Intensivierung der Kommunikation und kulturellen Bildung führen.



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