1. 绪论
博物馆作为连接过去与现在、历史与未来的文化桥梁，其重要性日益凸显。博物馆是面向大众开放的，为社会发展服务的，出于教育、研究、娱乐的目的，搜集、保护、研究、传播并展示人类及环境的物质和非物质遗产的营利或非营利性机构[1]。近年来，随着文化消费的走热，博物馆旅游作为一种独特的文化消费形式，呈现出强劲的增长态势。2023年，全国新增博物馆268家，展览4万余次，教育活动38万余场，接待观众12.9亿人次，创历史新高1。
成都博物馆是国家一级博物馆，也是西南地区规模最大的综合性博物馆。自新馆建成开放6年以来，累计接待游客1600万人次，举办“丝路之魂”“列备五都”“发现中医之美”“百年无极”等高品质原创60多项。2022年，成都博物馆被评为全国热搜博物馆百强榜单第9名，区域综合博物馆海外综合影响力第4名，其展览水平和影响力位居全国博物馆前列，被誉为全国最具创新力博物馆。
博物馆旅游具有文化教育、休闲娱乐和丰富人生的功能作用。近年来，越来越多的学者从旅游角度研究博物馆的功能和作用，形成了独具特色的博物馆旅游研究。Richard Prentice以英格兰西米德兰兹郡布莱克区博物馆为例，探讨了ASEB栅格分析法在博物馆旅游产品开发中的应用[2]。熊子莹探讨了博物馆旅游产品开发重要性，提出了博物馆文化衍生产品设计的方法和步骤[3]。Falk和Dierking运用“交互体验模型”探讨了博物馆游客观展体验的影响因素，为后续研究提供了理论框架[4]。
游客观展体验是博物馆旅游研究的重要内容。但已有研究多集中于对现象的简单描述，缺乏深层次的理论和实践探讨。随着文旅融合的不断发展，游客观展体验需求的不断提高，有必要结合新的发展现实，对游客的观展停留行为展开更深入地研究，以便为博物馆旅游的展陈设计、服务体验提供更好的理论支撑。
2. 文献综述
2.1. 博物馆旅游
博物馆旅游是指以博物馆为核心载体，通过文化展示、教育体验、休闲互动等形式吸引游客的专项旅游活动[4]，其主要特征有四点：一是文化性，以文物、历史、艺术为核心内容，强调知识传播[5]；二是体验性，通过数字化技术(VR、AR)、互动展览提升游客参与感[6]；三是教育性，博物馆被视为“非正式教育场所”，尤其吸引亲子及学生群体[7]；四是标志性，如卢浮宫、故宫等成为城市文化地标。
国外对博物馆旅游的研究始于20世纪中后期。研究主要集中在博物馆功能演变、旅游者行为、功能开发融合等方面[8]。博物馆的初衷是收藏并保存某种文化珍品，适当地展示部分藏品，以供人们观赏，后来逐步有了教育、研究等多项功能。Awoniyi提出，现代博物馆应发展成为一个多功能的殿堂、一个大型的商业集合体、能包容一切的场所，拥有剧场、咖啡店、音乐中心、酒店及纪念品商店等公共休闲场所是十分必要的[9]。Davis认为现代博物馆逐渐成为信息、文化、娱乐与休闲中心，当博物馆开始服务大众，公众或游客时，则会成为博物馆旅游的新的掌控者[10]。Zahava通过研究博物馆游客性质的改变与发展指出，“陌生人、客人、顾客”三个维度是博物馆游客身份转变的模式，当博物馆“游客”转变为“顾客”时，博物馆发展的首要任务就是去调查、了解并满足顾客的需求[11]。McKercher和du Cros从博物馆旅游资源的开发与利用角度，提出了博物馆文化旅游产品开发的四种模式：博物馆模式、主题公园模式、文化街区模式、节庆活动模式[12]。Prentice从博物馆旅游市场营销角度，探讨了体验经济时代下博物馆旅游产品的设计理念和营销策略[2]。
国内对博物馆旅游的研究始于20世纪90年代。研究主要包括博物馆功能及经营管理、博物馆与旅游的关系、博物馆旅游者行为等方面。李健文等从旅游的视角对博物馆功能进行了细致全面的研究，提出博物馆由核心职能、基本职能，拓展出休闲、娱乐、学习等“外缘职能”[13]。陆建松提出都市旅游是博物馆发展的主要方向，应充分利用博物馆的旅游观光功能来获得经济效益[14]。王晋在分析成都博物馆旅游资源现状基础上，认为其面临着资金短缺、宣传欠佳、人才匮乏、科技落后等问题，并提出与旅游联合发展、多元化筹集资金、加强专业人员培训、开发特色旅游产品等建议[15]。吴必虎认为，博物馆旅游产品设计应该注重文化内涵的挖掘和展示，并提出了“文化主题化、主题故事化、故事场景化、场景体验化”的设计思路[16]。虽然国内博物馆旅游研究成果都较为丰富，但仍存在具体案例和数据分析缺乏，跨学科融合不足等问题。
2.2. 游客观展行为
博物馆游客观展行为是博物馆旅游研究的核心议题。游客观展行为即游客观看展览的行为，由心理行为和物理行为构成，涉及游客动机、决策、体验及后续行为。国外对游客观展行为的研究始于20世纪70年代。Bitgood通过分析游客的移动路径、停留时间、注意力分布，提出“右转偏好”“疲劳曲线”等行为规律[17]。Yalowitz和Bronnenkant通过计时追踪技术，研究游客在不同展区的停留时长与行为模式[18]。Serrell提出“停驻时间”(dwell time)概念，认为游客平均在每件展品前停留时间不足30秒，形成“博物馆疲劳”现象[19]。Falk和Dierking等认为，VR/AR等沉浸式技术显著改变了游客的注意力分配和认知体验[4]。Kotler et al.等认为，智能导览系统的个性化推荐优化了观展路径[20]。Sandell认为未来研究需平衡技术应用与人文价值，深化文化差异分析[21]。
国内研究起步较晚，研究侧重于本土化行为特征、技术应用及文化差异分析。严建强结合中国博物馆场景，分析了游客的参观路线、注意力分配等特征[22]。宋娴等针对中国科技馆游客，研究了互动展项对行为模式的引导作用[23]。周婧景以中国博物馆为例，探讨了空间布局、灯光、色彩等设计要素对游客停留行为的影响[24]。在数字技术方面，李瑛认为社交媒体催生的“打卡经济”重构了游客行为模式，拍照打卡行为既促进了文化传播[25]。
3. 研究设计
3.1. 案例地简述
成都博物馆位于成都市中心天府广场西侧，占地面积约17亩，总建筑面积约6.5万平方米，共6层，包括地下1层，地上5层，展陈面积约2万平方米。成都博物馆现有藏品30多万件，涵盖了上至新石器时代，下迄民国时期，包括历史文物、皮影木偶、近现代书画精品等较为完整的藏品系列。展览有三大类：常设展览、临展特展和网上展览。其中，常设展览有“花重锦官城：成都历史文化陈列(古代、近世、民俗)”、“影舞万象，偶戏大千：中国皮影木偶展”、“人与自然：贝林捐赠展”。临展特展有2022年11月26日~2023年2月26日的“百年无极——意大利国家现当代美术馆藏艺术大师真迹展”。网上展厅除常设展览之外，还有“目光交织——法兰西艺术院中法院士艺术特展”、“书怀无量——全国著名书家书谢无量诗书法展”等。具体楼层的展览分布具体如表1所示。
Table 1. Floor distribution of exhibition halls at Chengdu museum
表1. 成都博物馆展厅楼层分布表
楼层/FLOOR |
展厅 |
−1F |
人与自然：贝林捐赠展 |
1F |
特展临展 |
2F |
花重锦官城：成都历史文化陈列/古代篇(先秦–南北朝) |
3F |
花重锦官城：成都历史文化陈列/古代篇(隋代–清代) |
4F |
花重锦官城：成都历史文化陈列/近世篇 花重锦官城：成都历史文化陈列/民俗篇 |
5F |
影舞万象：中国皮影展 偶戏大千：中国木偶展 |
成都博物馆作为“城市会客厅”，吸引了越来越多的游客前来观展。2019年游客人数达到180万人次，2023游客人数达到200万人次，2024年，游客人数达到333万人次，其中，省外观众占比达到70%，境外观众突破4.3万人次。
3.2. 研究方法
本文主要运用访谈法，辅以参与式观察法和网络收集法等方法，深入考察游客在成都博物馆的观展停留情况。
3.2.1. 访谈法
访谈法又称晤谈法，是指通过访谈人和受访人面对面地交谈来了解受访人的心理和行为的方法。因研究问题的性质、目的或对象的不同，访谈法有不同的形式。根据访谈进程的标准化程度，可将它分为结构性访谈和非结构性访谈。访谈法源于人类学和社会学，马林诺夫斯基(Malinowski)在特罗布里恩群岛的田野工作奠定基础。芝加哥学派(Park, Burgess)将其应用于城市社区研究。20世纪后半叶，访谈法随着定性研究的兴起而逐渐系统，并运用于游客观展停留行为研究当中。例如国外学者通过访谈识别停留的驱动因素(如兴趣、展品互动性、疲劳感)，发现游客停留与“情感联结”正相关，而非单纯的教育价值[26]。还有学者结合访谈与跟踪数据，验证“关键展品”的停留时间与游客满意度关联[27]。
本文采用的是非结构性访谈法，通过随机选择样本，在参与观察样本的观展停留行为之后，再对其进行非结构性访谈。
3.2.2. 参与观察法
参与观察法指研究者进入研究对象的生活环境，隐藏真实身份，借助实际融入对方日常活动展开隐蔽观察，观察法分为加入式跟非加入式两类，区别在于观察者是否深度场景，重点在于研究者需隐藏身份，防止研究对象受到干扰，保证观察结果真实自然。参与观察的优点是让研究者获取更深度、细致的信息，他们能亲身体验研究对象的生活，多思路观察详细行为形式，这样的方法还能帮助研究者与研究对象形成信任亲密的关系，为之后继续研究创造良好条件，参与观察法以及访谈法都最早出现在人类学跟社会学研究里，研究者凭借长期共同生活，能更全面了解被研究者的日常状态以及行为特点。Falk与Dierking记录了游客处于自然状态时的停留表现(例如驻足游逛、拍摄照片、加入互动) [28]，另有研究者分析游客面部表情跟肢体动作(像俯身端详、匆忙离开)，解读背后暗含的关注程度[29]，国内研究方面，故宫博物院相关调查显示，展品说明牌的摆放位置跟游客驻足时间有明显关联[30]。
3.2.3. 网络调查法
网络调查法是利用Internet的交互式信息沟通渠道来搜集有关资料的一种方法。这种资料搜集方法包括两种形式，一是在网上直接用问卷进行调查，二是通过网络来搜集统计调查中的一些二手资料。现有的研究主要是运用问卷方式来直接进行调查，如Smith等人通过在线问卷收集1,200份数据，结构方程模型(SEM)验证“展品叙事性→情感投入→停留时长”路径[31]。王静等利用微信调查结合GPS数据，K-means聚类将游客分为3类行为模式，发现“教育型”游客停留最久[32]。本文采用第二种方法，以小红书为主要平台，进行近一年(2024~2025年)成都博物馆观展游记进行统计分析。
在方法的具体运用中，访谈法和参与观察两者同时进行，使用同一样本。网络调查法为以上两种方法的辅助，使用小红书平台用户样本。
3.3. 资料收集
笔者于2025年2月21日~2025年2月24日通过三天时间进行访谈和资料收集。研究对象为成都博物馆观展线下游客(编号x)和近一年去过成都博物馆的小红书线上游客(编号Y)。共收集到线下样本19份，线上样本12份，详情见表2，并将线下样本按照不同的旅游动机划分不同的游客类型。
Table 2. Data collection information form
表2. 资料收集信息表
时间 |
线下样本 |
线上样本 |
2025年2月21日 |
X1、X2、X3、X4、X5、X6 |
|
2025年2月22日 |
X7、X8、X9、X10、X11、X12 |
|
2025年2月23日 |
X13、X14、X15、X16、X18、X19 |
|
2025年2月24日 |
|
Y1~Y12 |
4. 研究发现
黄晓宏从观众心理的角度将博物馆游客的动机分为寻求研究资料、获取相关知识、接受传统教育、亲身体验娱乐与休闲四大类[33]。更有其他学者依据博物馆游客的动机将游客进行不同类型分类。如表3。
Table 3. Classification of museum visitors’ motivations
表3. 博物馆游客动机分类表
动机类型 |
核心特征 |
代表学者 |
教育求知型 |
系统学习专业知识 |
Falk & Dierking |
社交互动型 |
家庭/朋友共同体验 |
Packer |
审美体验型 |
艺术欣赏与情感共鸣 |
Csikszentmihalyi |
休闲娱乐型 |
放松身心的休闲活动 |
Prentice |
本文结合既有学者对游客类型划分的研究成果，并根据成都博物馆游客的旅游动机，将其游客类型划分为观光休闲型、文化体验型、家庭游客型、学习科研型四种类型。见表4、表5。
Table 4. Offline sample information table
表4. 线下样本信息表
编号 |
性别 |
职业 |
游客类型 |
预计停留时间 |
停留偏好 |
X1 |
女 |
学生 |
观光休闲型 |
1.5H |
1F、2F |
X2 |
男 |
企业员工 |
观光休闲型 |
3H |
1F、2F、3F |
X3 |
男 |
学生 |
文化体验型 |
NO |
1F |
X4 |
男 |
事业单位人员 |
文化体验型 |
3H |
2F、3F |
X5 |
女 |
企业员工 |
家庭游客型 |
2.5H |
1F、2F、3F |
X6 |
女 |
退休人员 |
文化体验型 |
NO |
1F、2F、3F |
X7 |
女 |
学生 |
观光休闲型 |
2H |
未指定 |
X8 |
男 |
企业员工 |
家庭游客型 |
1.5H |
2F、3F |
X9 |
男 |
学生 |
学习科研型 |
3H |
2F |
X10 |
男 |
事业单位人员 |
观光休闲型 |
NO |
1F、2F、3F |
X11 |
女 |
学生 |
学习科研型 |
2.5H |
未指定 |
X12 |
男 |
退休人员 |
文化体验型 |
2.5H |
2F、3F |
X13 |
女 |
企业员工 |
观光休闲型 |
2H |
1F、2F、3F |
X14 |
女 |
自由职业人员 |
文化体验型 |
2.5H |
3F、4F |
X15 |
男 |
企业员工 |
文化体验型 |
1.5H |
3F |
X16 |
女 |
自由职业人员 |
家庭游客型 |
2.5H |
3F、4F |
X17 |
女 |
事业单位人员 |
文化体验型 |
2H |
5F |
X18 |
女 |
事业单位人员 |
文化体验型 |
2.5H |
4F、5F |
X19 |
女 |
学生 |
观光休闲型 |
2.5H |
1F、2F、3F |
Table 5. Online sample information table
表5. 线上样本信息表
编号 |
用户昵称 |
发布时间 |
年龄 |
性别 |
IP属地 |
观展攻略 |
|
|
|
|
|
|
游览时间 |
游览顺序 |
Y1 |
鞋子 |
2024-01-13 |
39岁 |
女 |
四川 |
4H |
|
Y2 |
旅行的莉迪亚 |
2024-02-06 |
NP |
女 |
北京 |
6H |
5 h: 2-3-4-5-1-B1 3~4 h：重点2、3、1F，4、5F略 2-3h：2、3、1F |
Y3 |
妮蒂爱逛馆 |
2024-04-14 |
NP |
女 |
北京 |
3.5H |
5-4-3-2-1-B1F |
Y4 |
Being要吃萝卜 |
2024-05-05 |
32岁 |
女 |
中国 |
未指明 |
B1-6-5-4-3-2-1 |
Y5 |
方方张张 |
2024-07-12 |
NP |
女 |
四川 |
未指明 |
2-3-4-5-1-B1 |
Y6 |
叽叽咕咕 |
2024-08-20 |
NP |
女 |
未知 |
4H |
2-3-4-5-6-1-B1 |
Y7 |
桃子小生活 |
2024-10-04 |
NP |
女 |
广东 |
3H |
2-3-4-5-B1 |
Y8 |
风行者 |
2024-12-06 |
NP |
未注明 |
上海 |
未指明 |
2-3-4-5-1-B1 |
Y9 |
林小颜旅行记 |
2025-01-07 |
20岁 |
女 |
广东 |
未指明 |
2-3-5-6-1-B1F |
Y10 |
爱吃南瓜的小土豆 |
2025-01-10 |
NP |
女 |
上海 |
未指明 |
2-3-4-5-1-B1F 赶时间可只看2、3、4F |
Y11 |
无 |
2025-01-19 |
27岁 |
女 |
四川 |
2.75H |
从下往上 赶时间从上往下 |
Y12 |
鬼 |
2025-02-07 |
20岁 |
女 |
四川 |
2.5H |
2-3-4-5-6-1-B1 |
5. 成都博物馆游客停留行为特征与线上营销策略
5.1. 游客观展停留行为特征分析
基于成都博物馆游客调查数据，如表6，本研究对游客停留行为特征进行系统分析，主要发现如下。
Table 6. Comprehensive sample analysis chart
表6. 样本分析综合图
游客类型分布(线下) |
楼层热度分析 |
游客类型 |
频次 |
占比 |
楼层 |
线下选择频次 |
线上路线出现频次 |
文化体验型 |
7 |
36.80% |
1F |
7 |
8 |
观光休闲型 |
6 |
31.60% |
2F |
9 |
11 |
家庭游客型 |
3 |
15.80% |
3F |
10 |
11 |
学习科研型 |
2 |
10.50% |
4F |
5 |
9 |
|
|
|
5F |
3 |
7 |
|
|
|
B1 |
0 |
6 |
地域差异分析 |
停留时间分析 |
IP属地 |
平均停留时间 |
主要游客类型 |
线下平均停留时间 |
2.2小时(排除“不确定”样本) |
四川 |
3.3H |
文化体验型 |
线上平均停留时间 |
3.6小时(含“6H”极端值) |
北京 |
4.5H |
深度游览 |
路线模式挖掘(线上数据) |
|
|
|
高频路线 |
2F→3F→4F→5F→1F→B1 (占比58.3%) |
|
|
|
时间敏感路线 |
优先2F、3F |
5.1.1. 游客类型结构特征
文化体验型(36.8%)与观光休闲型(31.6%)构成主要游客群体，学习科研型仅占10.5%，反映出专业观众群体存在较大拓展空间。在停留时长方面，文化体验型游客显著超过平均水平，而观光休闲型游客则表现出明显的短时参观特征。
5.1.2. 空间分布与动线规律
家庭游客(15.8%)主要聚集于设有互动展项的三至四层，平均停留时长为2~2.5小时。2~3层为热度核心区域，涵盖全部游客类型。值得注意的是，B1层虽无线下访问记录，但线上活跃度达6次，显示出数字传播的长尾效应。
5.1.3. 人口学特征与停留时间关联
女性游客平均停留时间优于男性；年龄维度显示年轻群体倾向于快速浏览，中老年群体则偏好深度参观；职业特征表明自由职业者与退休人员停留时间较长，而企业职员及学生群体受时间约束明显。
5.1.4. 观展目的与行为模式
学习研究型观众停留时间显著较长，表现出对展品细节的深度关注；休闲娱乐型观众则更注重整体环境体验，停留时间相对较短。线上用户画像显示，20~39岁女性用户构成核心群体，IP属地分布呈现跨区域特征，其停留时间多超过3小时，部分达6小时。
5.1.5. 参观动线偏好
游客普遍遵循由低层向高层的参观序列，B1层通常被置于动线末端。在时间受限情境下，游客会采取灵活的空间策略，体现出较强的自主选择性。
5.2. 线上营销策略优化建议
基于上述行为特征分析，提出以下线上营销策略优化方案。
5.2.1. 内容体系分层建设
博物馆展品本身的吸引力、鲜明代表性、浓厚文化价值，加上独有风格以及易辨识特点，成为游客停下脚步仔细观看的重要原因。成都博物馆的笑脸俑(陶俳优俑)跟东汉击鼓说唱陶俑等文物，不但承载着厚重文化积淀，更用与众不同的趣味造型引得游人纷纷停留欣赏。同时，展品的热门程度跟在场馆里显眼的位置安排，也让游客更愿意拍照留念或仔细观看。
由此，要细分展品内容。针对文化体验型(36.8%)与学习科研型(10.5%)观众，构建深度文化内容矩阵，包括专家讲座实录、文物考据资料、专题研究报道等；面向观光休闲型(31.6%)群体，开发互动体验指南、短视频导览、主题游线推荐等轻量化内容。
5.2.2. 专业观众多维培育
鉴于线上专业观众计划较长的游览时间且有规律性的游览顺序，首先应进一步优化官方网站和小程序的界面设计，为他们推荐个性化游览路线，开发虚拟导游服务，增加互动性和沉浸感。同时考虑到线上专业观众可能多次回访，定期更新线上展览内容，举办线上专题活动，增强用户粘性。其次通过线上学术沙龙、研究成果云端发布会、数字特展等形式，强化与高校、科研机构的合作。最后建立学术会员体系，提供预约制深度参观服务，提升专业群体的参与度与忠诚度。
5.2.3. 数字技术重构观展行为
通过线上攻略催生“云凝视”现象(B1层线上提及率100%，但零实地访问)，预留社交媒体打卡点(如陶俳优俑)产生二次传播的视觉吸引力，让实地看展变成验证数字内容的线下行为。基于2~3层为热度核心区域，博物馆重点展品和镇馆之宝应在此空间主要分布，引发“视觉捕获”效果，入口区域展品吸引更多观众，中央展区的互动装置让人们停留更久。镇馆之宝借“文化符号 + 灯光叙事”打造视觉焦点，让人不由自主驻足观看，停留时间远超想象。尤其针对B1层等低访问量展区，开发沉浸式虚拟展厅、增强现实导览、数字藏品等产品，并将其嵌入热门展区的推荐路线中，通过线上引流提升实体空间使用效率。
5.2.4. 智能推荐系统构建
文化体验型与观光休闲型游客占比将近70%，形成“深度凝视”与“浅层浏览”两种行为模式。不同年龄段的行为特点明显不同：年轻人参与互动区域次数多，但每个展点停留时间短；中老年群体更倾向“文化浸润式观展”，阅读文字花的时间更久。基于游客属性特征与行为偏好，构建个性化推荐算法。设计“高效参观路线(60~90分钟)、深度体验路线(3~4小时)、专题研究路线(5~6小时)”等差异化产品，并依托官方数字平台提供智能路线规划服务。
5.2.5. 社交化传播体系建立
社交媒体的主动推荐会使游客更偏向拍照，让他们记录美好瞬间、分享独有体验。小红书博主分享成都博物馆的观展经历后，很多打算去或已经参观过的游客被吸引，纷纷驻足这个帖。博主的介绍让那些独具魅力的展品给没到过现场的游客留下深度印象，勾起他们日后去游览博物馆的兴趣，主动带动其后续参观停留。
更需要打造“成博观展笔记”社交媒体话题，设立“最佳摄影点打卡”“探秘冷门展区”等互动活动。同时，基于用户IP属地特征(如IP属地为京、沪、粤的游客)，推送地域文化关联内容，形成跨区域传播网络。
5.2.6. 性别与生命周期传播策略实施
根据不同年龄、性别的游客特点，改良线上展览设计以及导览方式。女性游客停留时间一般比男性稍久，线上博物馆展览布置可融入更多契合女性喜好的内容。针对女性用户开发“女性视角看成博”系列线上内容，包括文物中的女性故事、亲子美育课程等。此外，家庭游客也占有一定比例，且在三、四层互动展项区域停留时间最长，则可为三、四层开发专属的线上亲子任务卡，通过小程序发布，完成打卡。按生命周期阶段设计传播主题，突出博物馆作为全龄段文化空间的社会价值。
6. 结语
本文对成都博物馆的线下与线上游客进行了样本收集，获得线下游客样本19份，线上游客样本12份。本研究前期虽然做了很多理论跟调研准备，但依然有不足。
一是样本数量较少，虽然线上线下都有数据，但线上部分未能有效验证线下结论，可能削弱结果的大量适用跟精确程度，后续工作可增加样本规模，更好表现游客行为模式以及喜好。
二是本文重点研究了游客停留行为及线上营销策略，但对参观后满意度、忠诚度等后续行为分析不足，后续研究可跟踪此类行为，更全面考察博物馆展览效果以及服务质量。
三是本文数据收集和分析着重使用定性研究方法，某些环节容易带有主观性跟偏差，后续研究可增加更多客观指标以及数据来源，继而加强研究的准确性跟可靠性。
本研究通过系统分析成都博物馆游客停留行为特征，提出了以数字技术为支撑、以观众需求为导向的线上营销策略体系。该体系通过内容精准化供给、空间数字化重构、服务个性化提供等路径，有望有效提升游客停留时间与参观质量。未来可进一步探索数字足迹分析与实时交互技术在博物馆运营中的深度应用，持续优化学术研究与文化传播的双重功能。
NOTES
1国家文物局于2024年“5·18国际博物馆日”中国主会场开幕式活动发布的最新数据。