استخدام تقنية Dictionary GPT في تحليل البيانات النفسية في المتاحف

الملخص

يشهد قطاع المتاحف تطورًا متسارعًا نحو التجارب التفاعلية المتمحورة حول الزائر، مما يستدعي أدوات تحليلية متقدمة لفهم الأبعاد النفسية والعاطفية لهذه التجارب. يهدف هذا البحث إلى استكشاف إمكانات استخدام تقنية Dictionary GPT، وهي مزيج بين نماذج اللغة التوليدية (GPT) وقواميس سيكولوجية متخصصة، لتحليل البيانات النصية الناتجة عن تعليقات الزوار، أو استجاباتهم التفاعلية، أو مقابلاتهم داخل المتحف. من خلال هذه التقنية، يمكن استخراج مؤشرات نفسية دقيقة تتعلق بالانطباعات، الانفعالات، والارتباطات الذهنية التي يُكوِّنها الزائر تجاه المعروضات والسرد المتحفي. يُمثل هذا التوجه نقلة نوعية في مجال دراسات الجمهور المتحفي، إذ يتيح بناء تجارب شخصية مُكيّفة تعتمد على تحليل الذكاء الاصطناعي للبيانات النفسية.

المراجع

1. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing (3rd ed.). Pearson.
2. القاموس النفسي الإماراتي-الروسي.
3. Zhang, Y., Li, X., & Wang, S. (2022). Sentiment Analysis with Pre-trained Language Models: A Comparative Study. IEEE Transactions on Affective Computing.
4. Hooper-Greenhill, E. (2020). Museums and Their Visitors. Routledge.
5. Taylor, K., Morrison, S., & Davies, J. (2023). Integrating AI in Museum Experience Design: Lessons from a Case Study. Journal of Museum Education, 48(1), 33–49.
6. Pennebaker, J. W., Boyd, R. L., Jordan, K., & Blackburn, K. (2022). The development and psychometric properties of LIWC2022. University of Texas at Austin.
7. Mohammad, S., & Turney, P. (2020). NRC Emotion Lexicon: Building a Lexicon of Emotion Associations. Computational Intelligence, 36(1), 101–118.
8. Bitgood, S. (2013). Attention and Value: Keys to Understanding Museum Visitors. Routledge.
9. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv preprint arXiv:1810.04805.
10. Falk, J. H. (2009). Identity and the Museum Visitor Experience. Left Coast Press.
11. Kirchberg, V., & Tröndle, M. (2012). "Experiencing Exhibitions: A Review of Studies on Visitor Experiences in Museums." Curator: The Museum Journal, 55*(4), 435–452. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2151-6952.2012.00167.x
12. Liu, B. (2015). *Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions*. Cambridge University Press. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9781139084789
13. Pang, B., & Lee, L. (2008). "Opinion Mining and Sentiment Analysis." *Foundations and Trends in Information Retrieval, 2*(1–2), 1–135. DOI: https://doi.org/10.1561/1500000011
14. Pekarik, A. J., Doering, Z. D., & Karns, D. A. (1999). "Exploring Satisfying Experiences in Museums." Curator: The Museum Journal, 42*(2), 152–178. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2151-6952.1999.tb01137.x
15. Tröndle, M., & Tschacher, W. (2012). "The Physiology of Phenomenology: The Effects of Artworks." Empirical Studies of the Arts, 30*(1), 75–113. DOI: https://doi.org/10.2190/EM.30.1.g
16. Tussyadiah, I. P. (2014). "Toward a Theoretical Foundation for Experience Design in Tourism." *Journal of Travel Research, 53(5), 543–564. DOI: https://doi.org/10.1177/0047287513513172
17. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). "Attention is All You Need." Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
18. Qanawi, Yara Maher Mohammed. "استخدام تقنية ChatGPT كأداة ذكية لتحليل البيانات في المكتبات: دراسة استكشافية." المجلة المصرية لعلوم المعلومات (2024): 505-540. DOI: https://doi.org/10.21608/jesi.2023.246727.1113
19. Hilmi, Yassine. "Cloud Computing-Based Banking and Management Control." International Journal of Automation and Digital Transformation, Vol. 3, No. 1 (2024).
20. Hilmi, Yassine. "Cloud Computing-Based Banking and Management Control." International Journal of Automation and Digital Transformation, Vol. 3, No. 1 (2024). DOI: https://doi.org/10.54878/wdmdjp25
21. Al-Sharhan, Salah, and Omar Al-Jarrah. "Digital Transformation in Education: A Comprehensive Review of Emerging Technologies." Emirati Journal of Education and Literature, Vol. 2, No. 1 (2023).
22. Al-Mansoori, Ahmed. "Applications of Artificial Intelligence in Smart Cities: A Case Study of Urban Data Analytics." International Journal of Automation and Digital Transformation, Vol. 2, No. 2 (2023).
23. Ferrato, A., Limongelli, C., Mezzini, M., & Sansonetti, G. "Using Deep Learning for Collecting Data about Museum Visitor Behavior." Applied Sciences, 12(2), 533 (2022). DOI: https://doi.org/10.3390/app12020533
24. Al-Kaabi, Maryam, and Fatima Al-Dhaheri. "Leveraging Artificial Intelligence for Enhanced User Experience in Digital Platforms." Emirati Journal of Digital Art and Media, Vol. 1, No. 2 (2024).
25. Bin Salem, Mohammed, and Aisha Al-Mazrouei. "The Role of Machine Learning in Understanding Consumer Behavior in Retail Environments." International Journal of Business Performance and Supply Chain Modelling, Vol. 2, No. 1 (2024).
26. Hooper-Greenhill, E. (2020). Museums and the Interpretation of Visual Culture. Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9781003124450
27. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing (3rd ed.). Pearson.
28. Zhang, L., Wang, S., & Liu, B. (2022). Deep learning for sentiment analysis: A survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 12(4), e1434.
29. Pennebaker, J. W., Boyd, R. L., Jordan, K., & Blackburn, K. (2022). The development and psychometric properties of LIWC2022. University of Texas at Austin.
30. General Data Protection Regulation (GDPR). (2018). European Union.
31. Alshater, M. M., & Al-Hawamdeh, N. (2023). Digital transformation in cultural institutions: A case study from the Arab region. Journal of Cultural Heritage Management, 12(3), 45–62.