20.500.12556/RUP-23142 On the role of dwell time for implicitly profiling museum visitors How long visitors spend viewing artworks, often referred to as dwell time, has long been studied in museology as a potential behavioral indicator of engagement. However, dwell time may encode both genuine preference and situational factors such as fatigue, and disentangling these signals for computational modeling has received limited attention. This study investigates whether dwell time can serve as a valid preference indicator for implicit user modeling and whether incorporating it can improve artwork recommendation. Using the BIRD dataset, which includes eye-tracking data for extracting dwell times and explicit preferences from 51 museum visitors, we report three main findings. First, visitors spend significantly longer (9.27 seconds on average) viewing artworks they like, with a large effect size (Cohen’s d = 1.47). Second, we confirm the museum fatigue phenomenon, the progressive decline in visitor attention throughout a visit, observing a 34% reduction in dwell time from visit start to end. Third, we evaluate collaborative filtering approaches and find that while purely implicit models using dwell time alone perform near-chance level, a hybrid approach that uses dwell time to compute item similarities while predicting preferences from explicit likes achieves the best performance (AUC-ROC = 0.755, AP = 0.522). These findings suggest that dwell time provides complementary information to explicit feedback and can enhance museum recommendation systems when appropriately integrated. Čas, ki ga obiskovalci porabijo za ogled umetniških del, pogosto imenovan čas zadrževanja (dwell time), je v muzeologiji že dolgo predmet raziskav kot možen vedenjski pokazatelj vključenosti obiskovalcev. Vendar pa lahko čas zadrževanja odraža tako resnične preference kot tudi situacijske dejavnike, kot je utrujenost, pri čemer je bilo razločevanju teh signalov za potrebe računalniškega modeliranja namenjene razmeroma malo pozornosti. Ta študija raziskuje, ali lahko čas zadrževanja služi kot veljaven pokazatelj preferenc za implicitno modeliranje uporabnikov in ali lahko njegova vključitev izboljša priporočanje umetniških del. Z uporabo podatkovne zbirke BIRD, ki vsebuje podatke o sledenju očem za pridobivanje časa zadrževanja ter eksplicitnih preferenc 51 muzejskih obiskovalcev, poročamo o treh glavnih ugotovitvah. Prvič, obiskovalci porabijo statistično značilno več časa za ogled umetniških del, ki so jim všeč (v povprečju 9,27 sekunde), pri čemer je učinek velik (Cohenov d = 1,47). Drugič, potrdimo pojav muzejske utrujenosti, to je postopnega upadanja pozornosti obiskovalcev med obiskom muzeja, saj opažamo 34-odstotno zmanjšanje časa zadrževanja od začetka do konca obiska. Tretjič, ovrednotimo pristope kolaborativnega filtriranja in ugotovimo, da modeli, ki temeljijo zgolj na implicitnih podatkih in uporabljajo samo čas zadrževanja, dosegajo rezultate blizu ravni naključnega ugibanja. Nasprotno pa hibridni pristop, ki uporablja čas zadrževanja za izračun podobnosti med umetniškimi deli, preference pa napoveduje na podlagi eksplicitno izraženih všečkov, dosega najboljšo uspešnost (AUC-ROC = 0,755; AP = 0,522). Te ugotovitve kažejo, da čas zadrževanja zagotavlja dopolnilne informacije k eksplicitnim povratnim informacijam ter lahko izboljša muzejske priporočilne sisteme, kadar je ustrezno vključen v model. implicit user modeling recommender systems artwork museum implicitno uporabniško modeliranje priporočilni sistemi umetnost muzej true false true Angleški jezik Slovenski jezik Neznano 2026-06-09 16:56:14 2026-06-09 16:56:17 2026-06-10 03:05:47 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 Str. 413-417 0000-00-00 Zaloznikova NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 2026-06-07 004.8 280614403 10.1145/3774935.3806782 281036291 RAZ_Ferrato_Alessio_2026.pdf RAZ_Ferrato_Alessio_2026.pdf 1 75339E29F8BC854487508373F19F53A6 4a89300d44e477b3f80897b2ee3f88637e75fe42e074c328526eca1df126b731 5b20f72a-6413-11f1-9e8d-005056ac49c0 https://repozitorij.upr.si/Dokument.php?lang=slv&id=33825 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3774935.3806782 1 3aad4959-6413-11f1-9e8d-005056ac49c0 https://repozitorij.upr.si/Dokument.php?lang=slv&id=33824 Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije 0 0 0