Uno de los mayores problemas de los museos populares es la aglomeración de visitantes, y las multitudes no siempre son fáciles de controlar. Los grandes museos y sus exposiciones, además de por su espectacular arquitectura, se convierten en uno de los destinos más populares para la experiencia turística, desencadenando lo que denominamos «hipercongestión» (Krebs et al., 2007), ya que el número de visitantes a menudo excede la capacidad de los espacios, provocando, como resultado, un desbordamiento literal del público en las salas.
La congestión en este tipo de museos muestra, por un lado, su gran atractivo y vitalidad, provocando un impacto económico positivo. Pero por otro, la gran cantidad de visitantes en estos espacios hipersaturados (sala de la Mona Lisa en el Louvre, p.e.) implica una serie de efectos negativos, lo que deteriora la calidad de las condiciones de la visita, generando una experiencia perturbada por el comportamiento y la presencia de otros visitantes (Maddison y Foster, 2003, página 173-174). En una época en que los museos juegan un papel importante ante un consumo cultural masivo – y de regeneración urbana -, ofreciendo una imagen positiva de las ciudades (Hamnett y Shoval, 2003), se espera que busquen soluciones – aunque aparentemente algunas pueden parecer contradictorias -: aumentar la cantidad de visitantes y mejorar la calidad de su experiencia para lograr unas condiciones de visita cómodas, llevando a cabo una buena gestión del flujo de visitantes.
El movimiento de visitantes y los patrones de circulación son temas objeto de muchas investigaciones sobre los museos (Bitgood, 2006, página 463). Sin embargo, la mayoría de estos estudios se han realizado en base a dos vertientes:
a) Una macroescala para el estudio de patrones de visita, con el fin de investigar la composición demográfica básica de los visitantes del museo (Schuster, 1995), añadiendo factores psicográficos que pueden llegar a influir en la visita (motivos y problemas) (Hood, 1983).
b) Una microescala para investigar la circulación de los visitantes en salas de exposiciones individuales, galerías limitadas u otras áreas concretas. Este tipo de estudio revela las características atributivas del visitante desde un punto de vista socio-cultural (es decir, que la clase media/alta con alto nivel de educación y capacidad económica, tiende a visitar museos con mayor frecuencia que las clases sociales más bajas, – nada nuevo bajo el sol -) (Hein 1998, página 115-116). Otras investigaciones revelan una interacción más detallada entre la forma del diseño de las exposiciones en las salas y el comportamiento de los visitantes en ellas (Melton, 1935; Weiss y Boutourline, 1963; Parsons y Loomis, 1973; Klein, 1993). Pero, este tipo de investigación no proporciona datos empíricos mesoscópicos sobre los visitantes a gran escala, aportando exclusivamente referentes objetivos de investigación en una sola exposición y en los museos pequeños/medianos (Serrel, 1998; Tröndle et al., 2012).
El sistema Space Syntax (Hillier y Hanson 1984, Hillier, 1996) aplica un enfoque diferente a la hora de analizar la influencia morfológica del diseño espacial y de los edificios, a partir de la formación del movimiento y sobre el comportamiento de los visitantes, describiendo una configuración general del mismo en el entorno del museo (ver Hillier y Tzortzi, 2006). Este tipo de conocimiento es clave para producir patrones de exploración e interacción con el público, pudiendo fomentar determinado tipo de conducta dentro del museo como un todo (Choi, 1999). Sin embargo, todos estos estudios se basan en un conjunto de datos limitados en el espacio y el tiempo, mostrando una única instantánea de un área limitada en el entorno construído. Incluso un análisis basado en simulación requiere una simplificación del comportamiento humano, valorando la actitud de los visitantes en lugar de revelar patrones reales de movimiento con datos empíricos sacados del mundo real.
Por otro lado, podemos recurrir a la tecnología para realizar estudios sobre los estilos de movilidad de los visitantes y sus respectivos impactos espaciales, analizando conjuntos de datos a gran escala obtenidos a través de la detección de proximidad y geolocalización Bluetooth (beacons), que no deja de ser una metodología en claro ascenso. El análisis y los resultados obtenidos utilizando este tipo de tecnología de detección de proximidad, nos muestra un gran avance científico que permite mejorar las condiciones de las visitas, cuando sabemos fehacientemente que se ven fuertemente afectadas por la calidad de la experiencia de cada visitante.
Si recurrimos a la tecnología beacon para el estudio de los recorridos, por ejemplo, podremos obtener unos resultados que indican que las formas de comportamiento de los visitantes del tipo de corta visita y los de larga no son tan diferentes como cabría esperar. La longitud de sus recorridos no difiere tanto en comparación con la duración de la estancia. Aún resulta más sorprendente observar que la cantidad de puntos únicos visitados se mantiene casi constante, independientemente de la duración de la visita. El coeficiente de correlación entre estas dos variables nos indica, cuantitativamente, que el número único de puntos visitados no está relacionado con la duración de la visita, y viceversa. Los dos grupos, el de corta y el de larga duración, visitan principalmente el mismo número de ubicaciones, es solo que los visitantes de tipo de estadía más larga los visitan durante más tiempo. Además, la probabilidad de aparición de visitantes cuya longitud de secuencia de ruta sea pequeña (4 puntos), es constante en todas las divisiones de tiempo, lo que significa que siempre existe una cierta categoría de visitantes que no quieren explorar exhaustivamente todo el espacio y no prestan atención al tiempo que le dedican. También se ha descubierto que la frecuencia de visitas a esos puntos, por hora, es casi constante, independientemente de su duración.
Podemos, asimismo, señalar diferencias clave en el comportamiento de los visitantes pertenecientes a dos grupos: a) los que visitaron más o menos de 4 puntos. El número promedio de lugares visitados para cada uno de los grupos no depende del tiempo que pasan en el museo (es independiente de que un visitante sea clasificado como visitante de tipo más corto y más largo). Tanto para los visitantes a corto como a largo plazo, aparece con frecuencia siempre un mismo e invariable recorrido con al menos 4 puntos de parada. Podría deberse a que este recorrido fuera uno de los más populares, lo que permitiría a los visitantes explorar todos los lugares interesantes lo más rápido posible al eliminar los que no despiertan interés alguno. b)Por el contrario, el grupo que visita solo unos pocos puntos (menos de 4) suele mostrar interés únicamente en aquellos puntos que son icónicos dentro del museo y en ninguno más, o simplemente no está lo suficientemente motivado o bien informado como para animarse a explorar un espacio más grande.
Todos estas ideas nos sugieren que algunas formas de explorar el museo aparecen frecuentemente en muchos tipos de visitantes (saltamontes, hormigas, peces, mariposas, etcétera), tanto los de corto como los de largo plazo, aunque se podría esperar que hubiera un comportamiento más diverso en sus elecciones dado que normalmente tienen más tiempo disponible. Esto que decimos implica que el movimiento secuencial de los visitantes es bastante limitado en términos de longitud y orden de la secuencia de su recorrido, aunque exista una gran cantidad de posibilidades que incluyen repeticiones de parada en los mismos puntos. Creemos que estas similitudes/diferencias podrían deberse a una distribución desigual de la cantidad de visitantes con respecto a esos recorridos recurrentes, lo que puede llegar a producir congestiones o vacíos en los espacios del museo.
Estos análisis y opiniones que parten de los diferentes estudios sobre el comportamiento de los visitantes, nos muestran un avance significativo en la descripción de los patrones de actividad y actitud, lo que nos permite anticiparnos al movimiento de esos visitantes. También nos indican la posibilidad de gestionar dinámicamente el flujo de visitantes y la congestión del museo, teniendo en cuenta los factores relacionados con el tiempo y las posibles ventajas del diseño de una determinada disposición espacial. Además, la tasa de transición y la probabilidad de movimiento entre puntos permite prever la cantidad específica y el flujo de visitantes en un momento y espacio determinados, lo que podría contribuir al desarrollo de políticas más flexibles y dinámicas para el control del espacio. Por ejemplo, si las similitudes/diferencias de ambos tipos de visitantes fueran conocidas antes de realizar estos estudios, podrían hacer que el profesional del museo reconsiderara el objetivo de algunas técnicas de gestión, pudiendo aplicarlas cuidadosamente al grupo adecuado y segmentado (Krebs, et al., 2007; Maddison y Foster, 2003). Por otro lado, se podría desarrollar un sistema dinámico de control del público, basado en sistemas beacons, utilizando también los propios teléfonos móviles de los visitantes para sugerirles variar sus recorridos en tiempo real, considerando el nivel de congestión calculado en función de los datos recopilados por los beacons instalados en todo el museo.
Finalmente, estos resultados podrían permitirnos mejorar la calidad de la información de los visitantes en un lugar y tiempo adecuados y a tiempo real, con el fin de maximizar su experiencia social y cultural, y optimizar, a su vez, la infraestructura del museo.
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