CETRA

Cultural Equipment with Transmedial Recommendation Analytics

1 CETRA

Cos’è

Il Progetto Cetra - Cultural Equipment with Transmedial Recommendation Analytics- vuole colmare la distanza tra il bisogno di promozione turistico culturale e la necessità di contenuti personalizzati, dinamici e accessibili da veicolare agli utenti. Propone una combinazione a tutto campo di IoT (Internet of Things), machine learning, recommendation, content adaptivity e Big Data Analytics secondo una nuova concezione di transmedialità.

Cosa fa

L’utente visitatore potrà muoversi in percorsi fisici e virtuali, combinando diversi tipi di media, sia all’interno che all’esterno del contesto museale e/o in attività episodiche/itineranti (fiere, mostre, eventi). I percorsi seguiti dai visitatori saranno tracciati e combinati utilizzando i Big Data, in maniera del tutto anonima, per monitorare l’efficacia dell’offerta e dare vita ad allestimenti museali e itinerari turistici a misura di utente.

Per chi

Stakeholder istituzionali, gestori di musei e fondazioni, imprese attive nei campi dell’industria creativa e del turismo interessate a innovare le modalità di fruizione dei beni culturali e a offrire percorsi di visita personalizzati. Community di esperti nel settore tecnico-scientifico (IOT, Big Data Science) pronti ad ampliare e personalizzare l’offerta dei servizi turistico culturali valorizzando il web e i più moderni dispositivi tecnologici. Utenti finali appassionati di viaggi e cultura.

2 INNOVAZIONE

Il sistema proposto dal progetto CETRA si basa sul paradigma della transmedialità con multiplatform storytelling. L’utente - visitatore potrà accedere alle risorse multimediali disponibili sia attraverso propri device (smartphone, tablet), che tramite i dispositivi installati negli ambienti esplorati.

L'esperienza di visita non terminerà all’uscita dal museo: l’utente potrà sia continuare a condividere opinioni, emozioni, riferimenti, immagini o altre risorse digitali sia rivisitare e approfondire, a posteriori, via web, gli elementi salienti della propria esperienza; potrà, inoltre, ricevere suggerimenti per ulteriori passi o attività correlate ed integrabili nei dintorni dei luoghi visitati.

L’offerta di contenuti, incluse le guide, sarà personalizzata con meccanismi di recommendation, basati su tecniche di machine learning, in grado di integrare profilazione, analisi dei comportamenti e feedback dei visitatori.

3 COMPONENTI

Authoring

Strumento per authoring e content management, con supporti all’analisi e classificazione delle fonti di contenuti, indicizzazione e information retrieval su web, con tecnologie linguistiche e semantiche.

Content offering&guidance

Sistema di “content offering&guidance by dynamic composition”, in cui le proposte di contenuti correlati /itinerari vengono ottenute per riconfigurazione/composizione di vari “mattoni”, in modo personalizzato e contestuale all’esperienza di visita.

Monitoraggio

Dispositivi di rilevazione e monitoraggio passivo-non invasivo dei comportamenti dei visitatori, installabili in situ, in grado di tracciare presenza e spostamenti di un’ampia gamma di dispositivi bluetooth e wi-fi di comune utilizzo.

Multimedia

Dispositivi di offerta di contenuti multimediali, potenziati con meccanismi di monitoraggio attivo contestuale, che raccolgono dati dalle interazioni degli utenti con i sistemi di fruizione dei contenuti stessi.

IoT

Architettura per IoT (Internet of Things), in cui i diversi dispositivi di offerta contenuti/guide e di sensoristica / monitoraggio vengono indirizzati, coordinati e gestiti in un contesto web.

Social network

Sistema di monitoraggio di social network, focalizzato su ciò che gli utenti condividono in termini di interessi, consapevolezza, emozioni, feedback e social recommendation ad altri utenti 

Data Science

Metodologie e strumentazione analitica per Data Science. La stessa infrastruttura software si baserà su meccanismi di componibilità, interoperabilità e scalabilità con architettura a microservices.  

4 PARTNER
5 FINANZIAMENTO