Artefact Intelligence: Using AI to Enhance Museum Visitor Engagement Through Personalized Artefact Descriptions

Abstract

Fremskritt innen kunstig intelligens (KI) og store språkmodeller (LLM-er) har betydelig potensial for innholdstilpasning og personalisering i miljøer med mangfoldige målgrupper, slik som museer. Museer har som mål å engasjere et bredt spekter av besøkende med ulike preferanser og behov, og likevel er bruken av LLM-er for å personalisere og tilpasse innhold i reelle museumskontekster lite utforsket. Denne masteroppgaven undersøker hvordan LLM-er kan tilpasse beskrivelser av museumsgjenstander for å øke besøkendes engasjement, og utforsker effektive personvernbevisste personaliseringsstrategier for å imøtekomme besøkendes preferanser og behov i KI-baserte tilpasninger. Ved å bruke en Research through Design (RtD) tilnærming og med utgangspunkt i The Museum Visitor Experience Model, ble en webbasert prototype designet og utviklet for å utforske forskningsspørsmålene. Den inneholdt en KI-assistent for tilpasning av gjenstandsbeskrivelser, supplert med museums- og gjenstandsspesifikk kontekstuell data. Konseptet og prototypen ble evaluert i en metodetriangulert studie med 21 besøkende ved Maihaugen Museum i Lillehammer. Deltakerne ble kategorisert i profiler basert på besøksmotivasjon og utforsket både KI-tilpassede og originale gjenstandsbeskrivelser, samt KI-generert lydopplesning. Besøkendes engasjement ble evaluert gjennom interaksjonssporing i prototypen og oppfølgingsintervjuer om deres opplevde engasjement, preferanser og helhetsopplevelse. Funnene viste at KI-tilpassede beskrivelser ble vurdert som betydelig mer engasjerende enn de originale, med de tilpasset til besøkendes tildelte profiler som de mest foretrukne. Innsikt bidro til å identifisere personvernbevisste personaliseringsstrategier, utvikle en forbedret prototype og foreslå praktisk implementering i museer. Denne masteroppgaven demonstrerer hvordan LLM-er kan øke engasjement og personalisering i museer gjennom tilpassing, samtidig som personvernhensyn ivaretas. Fremtidig forskning kan videreutvikle konseptet, utforske bredere bruksområder, utvide flerspråklig og stemmebasert personalisering, utforske fremtidige KI-modeller og utvikle verktøy som støtter museumsformidlere. Nøkkelord: Museum, Kulturarv, Kunstig Intelligens, Store Språkmodeller, Personalisering, Tilpasning, TilgjengelighetAdvancements in Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs) offer considerable potential for content adaptation and personalization in environments with diverse audiences, such as museums. Museums aim to engage a wide range of visitors with varied preferences and needs, yet the use of LLMs to personalize and adapt content in real-world museum contexts remains underexplored. This master's thesis investigates how LLMs can adapt museum artefact descriptions to enhance visitor engagement, and explores effective privacy-preserving personalization strategies for accommodating diverse visitor preferences and needs in AI adaptations. Using a Research through Design (RtD) approach and guided by The Museum Visitor Experience Model, a web-based prototype was designed and developed to explore the research questions. It featured a custom AI assistant for adapting artefact descriptions, complemented by museum- and artefact-specific contextual data. The concept and prototype was evaluated in a mixed-methods study with 21 visitors at Maihaugen Museum in Lillehammer, Norway. Participants were categorized into motivation-based profiles and explored both AI-adapted and original descriptions, accompanied by AI-generated audio narrations. Visitor engagement was evaluated through interaction tracking within the prototype and follow-up interviews exploring their perceived engagement, preferences, and overall experience. Findings showed that AI-adapted descriptions were rated as significantly more engaging than the originals, with those adapted to visitors' assigned profiles most preferred. Insights helped identify privacy-preserving personalization strategies, develop a refined prototype, and suggest practical museum implementation. This thesis demonstrates how LLMs can enhance engagement and personalization in museums through adaptation, while addressing privacy concerns. Future research could refine the concept, explore broader applications, expand multilingual and voice-based personalization, investigate emerging AI models, and develop tools to support museum educators. Keywords: Museum, Cultural Heritage, Artificial Intelligence, Large Language Models, Personalization, Engagement, Adaptation, Accessibilit