تحلیل نقش الگوریتم های آینده پژوهانه مبتنی بر هوش مصنوعی در تحول مدیریت موزه داری نسل ششم: طراحی چارچوبی مفهومی برای بهبود تصمیم سازی هوشمند و ارتقای تجربه تعاملی فرهنگی

تحول دیجیتال در قرن بیست ویکم، موجب بازتعریف مفاهیم سنتی مدیریت فرهنگی شده، و در این میان، موزه ها به عنوان نهادهای متولی حفاظت از میراث فرهنگی، در معرض فشارهای محیطی ناشی از جهانی شدن، تغییرات فنآورانه، و نیازهای متغیر مخاطبان قرار گرفته اند. در پاسخ به این تحولات، مفهوم «موزه داری نسل ششم» مطرح شده است؛ این نسل بر هوشمندسازی فراگیر، تصمیم گیری مبتنی بر داده، قابلیت پیش بینی رویدادها، تعامل پذیری چندسویه و تمرکز بر نیازها و ترجیحات کاربران تاکید دارد. در چنین بستری، الگوریتم های آینده پژوهانه مبتنی بر هوش مصنوع( AI-Foresight Algorithms) به یکی از ارکان کلیدی در بازطراحی و تحول ساختارهای مدیریتی موزه ها بدل شده اند.هدف این مقاله، تحلیل نقش این الگوریتم ها در ارتقاء تصمیم سازی هوشمند و بهبود تجربه تعاملی فرهنگی در موزه های نسل ششم است. پژوهش حاضر، با رویکردی توصیفی–تحلیلی و با بهره گیری از داده های ثانویه (مطالعات نظری، تحلیل گزارش های تخصصی، خط مشی های جهانی موزه داری دیجیتال و اسناد استراتژیک)، به بررسی چارچوب مفهومی استفاده از الگوریتم های آینده پژوهی در بستر هوش مصنوعی پرداخته است.در این راستا، سه کارکرد اصلی الگوریتم های آینده پژوهانه شناسایی شده اند:۱. مدل سازی و پیش بینی رفتارهای بازدیدکنندگان از طریق تلفیق الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning) با روش های تحلیل پیشرفته کلان داده ها (Big Data Analytics)، به منظور شناسایی الگوهای تعاملی، ترجیحات فرهنگی و مسیرهای حرکتی در فضای موزه ای.۲ . بهینه سازی مدیریت هوشمند منابع و محتوای فرهنگی بر اساس رویکردهای تصمیم سازی داده محور (Data-Driven Decision-Making Models) و همچنین استفاده از سامانه های پشتیبان تصمیم (Decision Support Systems)، با هدف ارتقای بهره وری، انعطاف پذیری و سازگاری با تغییرات محیطی.۳ . طراحی و پیاده سازی تجربه های تعاملی شخصی سازی شده برای مخاطبان با اتکا بر فناوری های پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)، واقعیت افزوده (Augmented Reality) و سامانه های توصیه گر فرهنگی (Cultural Recommender Systems)، به منظور افزایش درگیری شناختی، تعامل معنادار و رضایت تجربه زیسته مخاطب.بر اساس این تحلیل، یک چارچوب مفهومی سه لایه طراحی شده است که شامل:• لایه زیرساخت تحلیلی–پیش بین (AI-Foresight Layer) • لایه مدیریت تصمیم سازی فرهنگی (Smart Cultural Governance Layer) • لایه تجربه تعاملی–شخصی سازی شده مخاطب (User-Centric Experience Layer) یافته های این پژوهش نشان می دهند که ترکیب روش های آینده پژوهانه و الگوریتم های هوشمند نه تنها قابلیت انطباق پذیری موزه ها را با محیط های پیچیده افزایش می دهد، بلکه زمینه ساز توسعه مدل های مدیریتی انعطاف پذیر و واکنش محور خواهد بود. از این منظر، این مقاله تلاش دارد ضمن ارائه چارچوبی نظری برای سیاست گذاران فرهنگی، بستری برای گفتمان علمی در زمینه «مدیریت موزه های آینده» فراهم آورد.یافته های این پژوهش نشان می دهند که ترکیب روش های آینده پژوهانه و الگوریتم های هوشمند نه تنها قابلیت انطباق پذیری موزه ها را با محیط های پیچیده افزایش می دهد، بلکه زمینه ساز توسعه مدل های مدیریتی انعطاف پذیر و واکنش محور خواهد بود. از این منظر، این مقاله تلاش دارد ضمن ارائه چارچوبی نظری برای سیاست گذاران فرهنگی، بستری برای گفتمان علمی در زمینه «مدیریت موزه های آینده» فراهم آورد

Keywords:

موزه داری نسل ششم , هوش مصنوعی , آینده پژوهی الگوریتمی , تصمیم سازی هوشمند , تجربه تعاملی فرهنگی