Het Rijksmuseum is gastheer voor het CATCH-project CHIP (Cultural Heritage Information Personalization). In dit project gaan de TU Eindhoven en het Telematica Instituut op zoek naar mogelijkheden om het publiek een geautomatiseerde, persoonlijke museumgids aan te bieden.

[Door: Paul De Bra en Lora Aroyo]

Net als de meeste musea in Nederland en daarbuiten beschikt het Rijksmuseum over een zeer uitgebreide collectie kunstwerken. Deze collectie is veel te groot om in een beperkte fysieke ruimte te kunnen tonen aan het grote publiek dat tijdens een paar uur durend museumbezoek van mooie en historisch waardevolle kunstwerken wil genieten.

Elk museum toont daarom slechts een beperkt deel van de collectie. Een manier om ook de niet-getoonde werken toegankelijk te maken, is door ze te ontsluiten via internet. Tegelijk willen musea met hulpmiddelen op internet ook een verrijking bieden van het bezoek aan het (fysieke) museum.

Stel je eens voor dat je van tevoren de kunstwerken kunt kiezen die je wilt zien en een systeem je een kaartje toont met de voor jou optimale looproute door het museum. Dan verloopt het bezoek vlotter en meer ontspannen. Ook kun je extra informatie, speciaal voor jou samengesteld, op een pda (of moderne telefoon) downloaden.

Met wat extra voorzieningen kan de pda zelfs volgen waar je in het gebouw bent, zodat je niet zelf het nummertje van een kunstwerk dat je ziet hoeft in te typen. Een ‘TomTom-functie’ om je weg te vinden door het museum, behoort ook tot de mogelijkheden. Het CHIP-project probeert een paar van deze toekomstbeelden te realiseren.

Twee databases

In het Rijksmuseum zijn twee databases ontwikkeld met informatie over kunstwerken. De Aria-database omvat zo’n 750 (van de meest bekende) werken, met beschrijvingen die in eerste instantie gericht zijn op onderwijs en het publiek. Daarnaast is er de Adlib-database met zo’n 70.000 werken, maar met beschrijvingen die alleen voor experts (curatoren) geschikt zijn.

Deze databases zomaar via internet aan het publiek tonen, heeft weinig zin: de gebruiker zou er zijn weg niet in vinden. Een kunstwerk is dan alleen te vinden, wanneer je zoekt met een zoekterm die ‘toevallig’ overeenkomt met de beschrijving die door de makers van de database is gebruikt. De terminologie van die expert zal echter zelden overeenkomen met die van een ‘gewone’ gebruiker. Er moet dus een vertaling gemaakt worden tussen deze twee werelden.

Ook is het lukraak op zoek gaan naar kunstwerken niet de beste manier om vooral werken te bekijken en bestuderen die overeenkomen met je persoonlijke smaak. In het museum kan een gids al snel een indruk krijgen van je smaak en je naar de meest geschikte kunstwerken leiden en daarover vertellen wat je wilt weten. Bij een museumdatabase op internet is zo’n gids nog meer nodig, omdat het aanbod waaruit je moet kiezen veel groter is dan de fysiek tentoongestelde deelcollectie. Het CHIP-project zal die online gids realiseren.

Het CHIP-project

Het hoofddoel van het CHIP-project is tweeledig: 1) het opstellen van een gebruikersmodel of -profiel waarin de smaak van de gebruiker wordt gekarakteriseerd en 2) het aanbieden van gepersonaliseerde toegang tot de collectie van een museum (of een groep samenwerkende musea) op basis van dat gebruikersmodel.
Om dit doel te kunnen bereiken, moeten de beschrijvingen van de kunstwerken goed (door de computer) kunnen worden begrepen. Dit leidt tot een nevendoel van het project: het bestuderen van methoden om de museumdatabases te koppelen aan semantische databases. Op die manier kunnen vragen van gebruikers met Semantic Web-technologie beter beantwoord worden, omdat de informatie door logische verbanden aan elkaar gekoppeld is.
Binnen CHIP wordt gebruik gemaakt van vier thesauri en classificatieschema’s: 1) de Art and Architecture Thesaurus (AAT) geeft allerlei verbanden tussen kunstbegrippen, 2) de Union List of Artists Names (ULAN) bevat een eenduidige naam voor elke kunstenaar en verbindt die met alle varianten van die naam die ook voorkomen, 3) de Thesaurus of Geographical Names (TGN) bevat de meeste plaatsaanduidingen en de verbanden daartussen en 4) de onderwerpsclassificatiedatabase IconClass.
De eerste drie databases komen van het Amerikaanse Getty Instituut. IconClass komt oorspronkelijk van de Universiteit Leiden, maar wordt thans beheerd door de RKD. Het project eCulture uit het MultimediaN-onderzoeksprogramma heeft deze databases en die van het Rijksmuseum naar RDF/OWL omgezet, zodat ze klaar zijn voor gebruik met Semantic Web-technologie.
Het STITCH-project (een ander project uit het CATCH-programma) heeft de termen uit de Getty-databases aan IconClass gelinkt. Zo plukt het CHIP-project dus reeds de vruchten van andere Nederlandse onderzoeksprojecten die gericht zijn op de ontsluiting van het culturele erfgoed.

Artwork Recommender

Het CHIP-project biedt op www.chip-project.org/demo/ een ‘Artwork Recommender’ aan. Die Recommender toont eerst willekeurige kunstwerken (uit de Aria-database) en vraagt om deze op een vijfpuntsschaal te waarderen. Ook informatie (metadata) over de kunstwerken kan worden gewaardeerd. De waardering van die kunstwerken leidt tot een gebruikersmodel dat opgeslagen wordt en dan weer gebruikt om nieuwe kunstwerken te suggereren die je mooi zou moeten vinden.

Ook kan de recommender gebruik maken van een FOAF (Friend of a Friend) profiel van de gebruiker. Dit profiel levert vooral ‘vrienden’ om een sociaal netwerk van vrienden efficiënt en zonder verdubbeling te onderhouden. Ook andere internetapplicaties, waar de gebruiker een profiel/account heeft, kunnen data voor het gebruikersmodel van CHIP leveren. Een voorbeeld daarvan is een samenwerking tussen CHIP en de universiteit van Turijn (Torino) om de gebruikersmodellen van CHIP te koppelen aan die van de iCITY tour guide van Turijn.

Door slim te redeneren krijgt de Artwork Recommender al na enkele stappen een redelijk beeld van je smaak. Zo staat bij een schilderij misschien dat het een zelfportret van de kunstenaar is. Uit de kunstbegrippen wordt afgeleid dat een zelfportret een portret is. Wie niet van portretten houdt, zal ook niet van een zelfportret houden. En als je graag landschappen uit Nederland wilt zien, kan via de TGN worden afgeleid dat een schilderij over Apeldoorn of over Gelderland ook over Nederland gaat. In de museumdatabase (Aria) staat bij een kunstwerk meestal alleen wat ‘nodig’ is en niet wat daaruit (met die andere databases) kan worden afgeleid. Als er Apeldoorn staat, zal er niet ook nog eens Gelderland en/of Nederland bij staan.

De Recommender werkt snel en goed doordat informatie uit de verschillende databases wordt gecombineerd. Om kunstwerken aan te bevelen is het echter nodig dat je als gebruiker enkele positieve (drie of meer sterren) waarderingen geeft. Positieve en negatieve waarderingen voor een kunstwerk leiden tot een toevoeging van de eigenschappen van dat kunstwerk aan je gebruikersmodel. Positieve of negatieve waarderingen voor een eigenschap (een stijl, een kunstenaar, een techniek, een periode, et cetera) worden eveneens in het gebruikersmodel gezet. Op basis van de positieve elementen in het gebruikersprofiel worden kunstwerken uit de collectie geselecteerd. De negatieve elementen leiden tot het elimineren van kunstwerken uit de selectie.

Tijdens het 'leerproces' worden niet de kunstwerken gebruikt die aan de smaak van de gebruiker voldoen, maar worden willekeurige kunstwerken getoond. Als de Recommender namelijk te snel gebruik maakt van het in opbouw zijnde profiel van de gebruiker, treedt het 'self fulfilling prophecy' fenomeen op. Het wordt onmogelijk om je smaak nog te verbreden, omdat er geen nieuwe (niet eerder gewaardeerde) eigenschappen meer worden geselecteerd.

Verschillende versies van de Art Recommender zijn door middel van experimenten met groepen eindgebruikers geëvalueerd en op basis hiervan ook verbeterd. Een van de meest opvallende conclusies is dat ondanks de beste intenties van de informaticaonderzoekers de Art Recommender werd bestempeld als een interface voor (computer)nerds. Met de hulp van het bedrijf Fabrique, dat ook het ontwerp voor de publieke website van het Rijksmuseum verzorgt, is een geheel nieuw en (hopelijk) klantvriendelijkere versie ontwikkeld.

Tour Wizard

Naast de Art Recommender biedt de website van het CHIP-project ook een Tour Wizard. Deze helpt bij het plannen van een bezoek aan het Rijksmuseum (de Philips Vleugel). Op basis van de smaak van de gebruiker (of één van de ‘standaard’ te bezichtigen collecties) en de beschikbare hoeveelheid tijd selecteert de Wizard een aantal te bekijken kunstwerken.

Hij toont ook op een kaart van het Rijksmuseum (gebouw) waar deze werken zich bevinden en wat de optimale wandelroute door het museum is. Het CHIP-project exploreert thans de mogelijkheden om de gegeneerde tour met een draagbaar apparaat (pda, Smart Phone, iPod Touch, et cetera) ook in het fysieke museum te gebruiken.

De uiteindelijke keuze voor de ‘CHIP Mobile’ zal mede worden bepaald door de beschikbare (betaalbare en goed werkende) lokalisatietechnieken die binnen het museum kunnen worden gebruikt. De experimentele ‘PDA Tour’ kan inspelen op afwijkend gedrag van de gebruiker (het bekijken van kunstwerken die niet in de tour zitten, maar die de bezoeker tegenkomt in het museum). Dit gedrag wordt dan weer gebruikt om het gebruikersmodel aan te passen.

Paul De Bra is leider van het CHIP-project en werkzaam bij Technische Universiteit Eindhoven, faculteit Wiskunde en Informatica.

Lora Aroyo is dagelijkse coördinator van het CHIP-project en werkzaam bij Vrije Universiteit en Technische Universiteit Eindhoven.