🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Domestic experience of using a reflexive navigation tool for museum communication based on a telegram-bot aimed at a teenage audience

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article examines the domestic experience of using telegram bots as a reflexive navigation tool for museum communication aimed at a teenage audience. Today, there is a steady trend towards improving museum communication tools, including in the context of working with a teenage audience. One of the promising directions in this area is the use of reflexive navigation tools based on the Telegram messenger. The functionality and convenience of creating chatbots based on the messenger open up wide possibilities for its use. The subject of the research is the tools of museum communication based on a telegram bot. The aim of the work is to identify typical problems faced by Russian museums when introducing telegram bots as a tool for museum communication with a teenage audience. The methodological basis of the work was a comparative analysis of existing telegram bots used by Russian museums. In addition, as part of the study, a content analysis of chatbot materials from Russian museums was conducted. The scientific novelty of the study is to identify typical problems faced by museums that implement communication tools with a teenage audience. At the moment, the process of implementing various tools is decentralized. A comparative study of reflexive navigation tools implemented on the basis of the Telegram messenger made it possible to identify the technical, organizational and methodological limitations of using chatbots in museum communication. At the same time, the further integration of telegram bots into the activities of museums opens up broad prospects for the development of "soft" skills among the teenage audience, as well as improving approaches to working with the exposition. The results of the work can be applied in the development of new telegram bots and the modernization of existing solutions, including as part of the integration of generative artificial intelligence into chatbots.

References

  1. Аветисян В. Р. Цифровая стратегия развития музея / В. Р. Аветисян // Молодежный вестник Санкт-Петербургского государственного института культуры. 2016. № 2(6). С. 93-96. EDN: XHQZEJ.
  2. Kuzeev R. G., Mavlyutova N. M. Using neural networks in the organization of visual content of museum space: the experience of russian museums / R. G. Kuzeev Institute for Ethnological Studies UFSC RAS, N. M. Mavlyutova. Текст : электронный // Historical and cultural heritage. 2024. Т. 14. № 4. С. 462-467. URL: https://udman.ru/ru/zhurnaly/istoriko-kulturnoe-nasledie/arkhiv-nomerov/istoriko-kulturnoe-nasledie-4-14-2024/462-467.pdf (дата обращения: 04.05.2025).
  3. Zhang T. et al. The digital economy brings new opportunities for arts and culture // Cambridge Explorations in Arts and Sciences. 2024. Т. 2. № 1. doi: 10.61603/ceas.v2i1.34. EDN: VLWSVD.
  4. Акулич М. Чат-боты и маркетинг. Екатеринбург: Издательские решения, 2018. 215 с.
  5. Словарь маркетолога RoiStat. URL: https://roistat.com/rublog/chat-bot.
  6. Что такое чат-бот? // Официальный сайт Oracle. URL: https://www.oracle.com/cis/chatbots/what-is-a-chatbot.
  7. Сизова И. А., Гордин В. Э. Цифровизация музеев: трудности, успехи, перспективы (по материалам социологического исследования) // Информационное общество. 2022. № 4. С. 35-44. doi: 10.52605/16059921_2022_04_35. EDN: HDYGYM.
  8. Museum Technology: A Critical Primer. Irish Museums Association, 2023.
  9. Tsitseklis K. et al. RECBOT: Virtual Museum navigation through a Chatbot assistant and personalized Recommendations // Adjunct Proceedings of the 31st ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization. 2023. Pp. 388-396.
  10. Varitimiadis S. et al. Graph-based conversational AI: Towards a distributed and collaborative multi-chatbot approach for museums // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, № 19. P. 9160.
  11. Varitimiadis S. et al. Towards implementing an AI chatbot platform for museums // International conference on cultural informatics, communication & media studies. 2020. Vol. 1, № 1.
  12. Zhou C., Sinha B., Liu M. An AI chatbot for the museum based on user Interaction over a knowledge base // Proceedings of the 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Advanced Manufacture. 2020. Pp. 54-58.
  13. Drucker J. The digital humanities coursebook: an introduction to digital methods for research and scholarship. Routledge, 2021.
  14. Gustke A. R. O., Schaffer S., Ruß A. CHIM Chatbot in the Museum // AI in Museums, Reflections, Perspectives and Applications / Sonja Thiel, Johannes C. Bernhardt (Eds.). Bielefeld: transcript Verlag, 2023. Pp. 257-264.
  15. Fahden M., Gebauer A. With AI to Art! Chatting with Helen of Troy and Co. through IBM Watson // AI in Museums, Reflections, Perspectives and Applications / Sonja Thiel, Johannes C. Bernhardt (Eds.). Bielefeld: transcript Verlag, 2023. Pp. 265-274.
  16. Козлова А. С. Перспективные направления развития музейных мобильных приложений / А. С. Козлова // Скиф. Вопросы студенческой науки. 2020. № 8(48). С. 149-152. EDN: NZRMGQ.
  17. Белолуцкая А. К., Жабина Н. Г., Гурин Г. Г. Пригласить подростков в соавторы: разрабатываем образовательные события в музеях вместе: Методические рекомендации с описанием психологических аспектов реализации модели создания развивающего пространства социально-профессиональных проб на базе учреждений культуры Москвы через реализацию образовательных событий, направленных на формирование мягких навыков и просоциальных ценностей подростков. Москва: Некоммерческое партнерство "Авторский Клуб", 2024. 36 с. ISBN 978-5-907027-89-3. EDN: WCROSO.
  18. Как проанализировать эффективность чат-бота // Unisendre. URL: https://www.unisender.com/ru/blog/kak-proanalizirovat-ehffektivnost-chat-bota. Как оценить эффективность чат-бота? // SaluteBot. URL: https://developers.sber.ru/help/salutebot/chatbot-performance.
  19. Štekerová K. Chatbots in Museums: Is Visitor Experience Measured? // Czech Journal of Tourism. 2022. Т. 11, № 1-2. Pp. 14-31. doi: 10.2478/cjot-2022-0002. EDN: ACBRWK.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».