Genesi del progetto

Dal 28 ottobre 2025 al 15 gennaio 2026 il museo MUST della Sapienza Università di Roma ha ospitato le mostre gemelle “Diritto alla libertà” e “Martin Luther King e l’Italia”, realizzate in collaborazione con CoopCulture. Il progetto espositivo nasce con l’obiettivo di approfondire l’eredità di Martin Luther King, mettendo in luce in particolare il suo impatto in Italia, un aspetto spesso sottovalutato ma di grande rilevanza.

Alla base dell’iniziativa vi era la volontà di creare uno spazio autentico di dialogo tra visitatori e contenuti, offrendo al pubblico la possibilità di condividere testimonianze e riflessioni e favorendo una connessione emotiva con i temi dei diritti civili, per poi raccogliere dati suo visitatori, analizzarli e rappresentarli.

Per rispondere a questa esigenza, CoopCulture, sponsor tecnico della iniziativa, ha ideato le Memory Room, una soluzione che coinvolge attivamente i visitatori, raccoglie contributi qualitativi e consente di misurare l’engagement, affidando a Heritage l'ideazione e progettazione del sistema digitale e il processo di analisi dati con l'AI.

Il progetto

Il progetto delle Memory Room si articola in più fasi.

La prima fase è dedicata al coinvolgimento emotivo: al termine del percorso espositivo, il visitatore accede alle Memory Room — cabine fisiche e installazioni immersive dotate di schermo — ed è invitato a registrare un video con la propria testimonianza. Gli vengono poste domande guida sulla sua esperienza di visita, a partire dai contenuti esposti, dal loro legame con l'attualità, dalle suggestioni che hanno evocato, fino ai sogni e ai desideri che hanno suscitato. Un momento intimo, di riflessione personale, che crea un livello di autenticità e coinvolgimento nuovo.

A supporto di questa esperienza, Heritage ha sviluppato una WebApp cloud-based con un sistema di gestione integrato delle registrazioni, progettata per offrire un’interazione guidata, accessibile e immersiva, garantendo al tempo stesso sicurezza, continuità d’uso e affidabilità nella raccolta e conservazione dei contenuti.

La seconda fase del progetto consiste nella rielaborazione dei dati attraverso l'Intelligenza Artificiale: ogni video registrato viene analizzato attraverso algoritmi di AI che estraggono trascrizioni complete multilingue, key-concepts e key-words più significative e analisi dei sentimenti, ovvero quali emozioni emergono (indignazione, speranza, empatia...).

Infine, l'ultima fase è la rappresentazione: i dati elaborati tornano al pubblico in forme nuove e significative. Heritage ha realizzato:

• Visualizzazioni interattive dei temi più discussi
• Playlist musicali generate dalle canzoni citate spontaneamente dai visitatori
• Word cloud dei concetti emergenti
• Report accessibili online che restituiscono al pubblico un ritratto collettivo della loro esperienza

L'output non resta chiuso nei database dell'istituzione, ma torna in dialogo con il pubblico, creando un circolo virtuoso di partecipazione.

Dati e AI

La vera innovazione tecnologica del progetto si concentra sul lavoro svolto dall’AI.
Per realizzare un’analisi accurata dei dati Heritage ha addestrato l’AI sui contenuti culturali specifici del dominio, specializzandola sul patrimonio culturale, sui temi dei diritti civili, sul linguaggio museale.

Il sistema opera quattro livelli di analisi progressiva:

• Primo livello – Analisi video: verifica se nel video c'è effettivamente una persona che parla, o se il video è oscurato, o se ci sono problemi tecnici. Questo permette di identificare i video riutilizzabili per le analisi successive.
• Secondo livello – Analisi della trascrizione: distingue frasi di senso compiuto da frasi interrotte, rumori di fondo, errori di registrazione. Non tutti i 1480 video raccolti erano perfettamente utilizzabili – l'AI ci ha aiutato a fare quality control automatico.
• Terzo livello – Estrazione dati: trascrizione audio multilingue tramite AI. Abbiamo usato Whisper, che è uno dei modelli più avanzati per il riconoscimento vocale, capace di gestire accenti diversi, lingue diverse, qualità audio variabili.
• Quarto livello – Estrazione key-concept: qui l'AI identifica ed estrae le keyword tematiche, i sentimenti espressi, le intenzioni dei parlanti. Non si limita a trascrivere, ma interpreta il contenuto semantico e emotivo.

Il processo nel suo complesso ha trasformato più di 4400 minuti di video grezzi in dati strutturati, comprensibili, analizzabili.