TGViewer
Музеи и люди Музеи и люди @visitorstudies · 850 subscribers
Post #27 663
Дорогие читатели, сегодня пост не совсем обычный – не мой. Итоговое задание моего курса по исследованиям аудитории в Вышке состоит в том, чтобы выполнить небольшой эмпирический проект по изучению посетителей в одном из московских музеев. Я попросила авторов одного из проектов рассказать о нем (большое им спасибо за участие!). Коллеги сфокусировались на интересном и актуальном для многих музеев вопросе и придумали оригинальную исследовательскую стратегию. Передаю слово им.

Привет! Нас зовут Ася, Оксана и Варвара. В этом году мы заканчиваем магистратуру по музейному делу в Высшей школе экономики. Для своего проекта мы выбрали Музей космонавтики на ВДНХ.
История о том, как мечта об освоении космоса стала реальностью, необычайно захватывает. Для того, чтобы оказаться погруженным в эту тему, от посетителей требуется внимание и время. Но как эта информация преподнесена на музейных этикетках и как посетители взаимодействуют с ней? Это и стало основным вопросом нашего исследования. Оно состояло из трех этапов: включенного наблюдения, опроса и совместного посещения, которое мы сняли на камеру.

1. Читают ли люди этикетки в музее? Да, и довольно внимательно: наблюдение показало, что в первом зале 90% посетителей читают этикетки в течение достаточно продолжительного времени. Однако мы заметили, что внимательность снижается уже во втором зале, а дальше интерес к этикеткам резко падает: как только они выходят в большое многоуровневое пространство экспозиции, люди спешат смотреть на экспонаты, а не подписи к ним. Мы также обнаружили основную проблему этикетажа музея – огромное количество специализированных терминов и аббревиатур. Изучив все музейные этикетки, вы выделили наиболее часто встречающиеся: 3 аббревиатуры и 14 терминов.
2. Понимают ли посетители написанное? Проводя следующий этап – опрос посетителей, мы предлагали респондентам ответить о понимании тех самых выделенных терминов и аббревиатур. Оказалось, что из 30 респондентов только 10 понимали значения большей части из 17 выделенных нами слов. Такими «экспертами» были люди с техническим образованием и посетители, прошедшие экспозицию вместе с экскурсоводом. Также мы провели тестирование доступности формулировок, предложив респондентам прочитать этикетку экспоната «Луна-1», которую, признаться, даже мы поняли не с первого раза. Конечно, большинство наших респондентов справились с задачей, но для этого им приходилось перечитывать предложение несколько раз. Понятно, что в обычной ситуации посещения музея на это вряд ли захочется тратить время.
3. Как люди придают смысл экспонатам? Заключительный этап исследования, совместное посещение музея, позволил собрать информацию о том, как посетители осматривают экспозицию, как читают этикетки и на какие визуальные подсказки ориентируются, чтобы понять, что перед ними за предметы.

В целом, мы установили, что уровень этикеток соответствует восприятию человека с техническим образованием, и презентовали наши результаты сотрудникам музея. На основе исследования мы сформулировали рекомендации по изменению этикетажа. Мы уверены, что их не так сложно реализовать: в отличие от всего остального, с чем имеет дело музей, это совсем не Rocket Science :) Зато эффект будет замечательный. В этом мы тоже уверены.
More from @visitorstudies
  1. Oct 2, 2023Разложим тексты по полочкам! Мы приглашаем музейных специалистов на лабораторию «Тексты в…
  2. Oct 2, 2023Фонд «Будущее время» проводит серию бесплатных вебинаров, посвященную текстам в музее, я т…
  3. Jul 9, 2023Музей Фолькванг (Эссен) рассказывает посетителям про провенанс
  4. Apr 30, 2023В прошлом году вышел сборник статей под редакцией Шэрон Макдональд "Doing Diversity in Mus…
  5. Apr 16, 2023Дорогие друзья, уважаемые коллеги! Этот канал создан группой единомышленников, ставших дру…
  6. Apr 16, 2023Иногда буду дальше публиковать здесь ресурсы по музейным исследованиям - какое-то количест…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →