基于机器学习,从2016年到2024年评估各种博物馆的参观者感知和空间偏好
Yuandi Jiang1,2, Kalyna Pashkevych1, Shibo Bi3
1Kyiv National University of Technologies and Design, Kyiv, Ukraine.
PloS one
|July 11, 2025
概括
博物馆参观者的偏好正在转向以人为中心的体验,空间分布正在扩大. 丰富的收藏和身临其境的体验大大提高了游客的满意度,为博物馆空间优化提供了信息.
科学领域:
- 遗产研究 遗产研究
- 文化地理学 文化地理学
- 信息科学 信息科学 信息科学
背景情况:
- 博物馆建筑是保护文化遗产和了解访客动态的关键.
- 传统的方法很难捕捉到博物馆设计和服务对游客体验的微妙影响.
研究的目的:
- 分析博物馆参观者偏好和感知的时空演变.
- 确定影响博物馆游客满意度的关键因素.
- 为博物馆空间优化和文化发展提供数据驱动的见解.
主要方法:
- 分析了Dianping和Ctrip (2016-2024) 的超过64,000条在线评论.
- 核心密度和标准偏差圆用于空间分析.
- TF-IDF和LDA用于主题识别.
- 雪地NLP情绪分析用于满意度评估.
主要成果:
- 游客分布正在从集中的沿海地区转移到中心地区的多核心集群.
- 博物馆的感知已经从以物体为中心演变为以人为中心的体验.
- 民族学博物馆的满意度最高 (0.922),历史博物馆的满意度最低.
- 85.26%的感知主题与满意度有显著的相关性;丰富的收藏,独特的功能和身临其境的体验是关键驱动因素.
结论:
- 游客的空间偏好和感知是动态和不断变化的.
- 以人为中心的体验和特定的收藏/展览品质对于游客的满意度至关重要.
- 研究结果为优化博物馆空间和加强公众参与策略提供经验支持.


