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Aprendizajes de trabajo en bibliotecas digitales

Aprendizajes de trabajo en bibliotecas digitales

Cinco cosas que he aprendido en ocho años de trabajo en bibliotecas digitales

Mauricio Giraldo

November 13, 2019
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Transcript

  1. mauricio giraldo arteaga
    @mgiraldo
    algunas cosas que he aprendido hasta ahora
    red de bibliotecas de bogotá, noviembre 2019

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  2. mi nombre es mauricio

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  3. foto: wallyg en flickr

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  4. llevo en esto cerca de ocho años*
    *el fellowship empieza en 2020

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  5. algunas cosas que he aprendido hasta el momento
    …y que creo pueden beneficiar a la red de bibliotecas de bogotá

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  6. quizás obvias

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  7. tener una visión clara*
    *y no me refiero a visiones grandilocuentes

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  8. …con capacidad de ejecución*
    *con presupuesto y prestando atención a una diversidad de experiencias

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  9. foto: myleen hollero

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  10. ¿qué hacer cuando todo esté digitalizado?

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  11. las expectativas* están establecidas por terceros
    *y los puntos de referencia de interacción

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  12. es un reto común en colecciones digitales

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  13. dependen de metadatos de texto

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  14. es imposible hacer descripciones exhaustivas
    pero es un trabajo valioso

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  15. además es lenguaje técnico-bibliográfico
    no el lenguaje al que estamos acostumbrados

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  16. tecnología digital para automatizar la creación* de metadatos
    *y mejorar los existentes

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  17. empezar con prototipos

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  18. empezar (y continuar) con prototipos

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  19. “¿qué tal si…?”

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  20. un fin de semana después…

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  21. reducir la labor a sus componentes básicos

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  22. los prototipos ayudan a establecer viabilidad

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  23. los prototipos ayudan a comunicar la idea

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  24. –@mikeindustries
    “un prototipo vale mil reuniones”

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  25. “¡excelente! es cuestión de refinarlo y ya”

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  26. el refinamiento toma tiempo

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  27. el refinamiento toma (un montón de) tiempo

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  28. tres meses después…

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  29. stereo.nypl.org

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  30. en todo caso, tres meses no es tanto tiempo
    cuando se está acostumbrado a proyectos que tardan años

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  31. 87,000 imágenes creadas

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  32. el refinamiento genera valor*
    *cuando se hace de manera informada

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  33. por cierto, el refinado puede esperar

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  34. podría beneficiarse de un rediseño

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  35. 1.1 millón platos más
    y eso que la biblioteca ya no digitaliza menús con la misma prioridad

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  36. @katie_rawson y @trevormunoz

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  37. @_BadTaste_ por @bibliotechy

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  38. refinar funciona

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  39. …pero toma tiempo

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  40. “bueno… lo tendré en cuenta en planeación”

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  41. todo toma más tiempo que el estimado

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  42. las gente es mala para hacer estimados*
    *S. Grimstada, M. Jørgensena, 2007; I. Newby-Clark, M. Ross, R. Buehler, D. Koehler, D. Griffin, 2007;
    V. Mahnič, T. Hovelja, 2012; y más…

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  43. (sí, aún en desarrollo “ágil”)

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  44. no puede estimar lo que no ha hecho

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  45. –@jasonfried
    “planear es adivinar”

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  46. rediseño de colecciones digitales nypl
    ca. 2005

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  47. “tomémonos 90 días para rediseñar esto”

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  48. (una bandera roja gigante)

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  49. siempre habrá sorpresas
    usualmente de las que no son bienvenidas

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  50. “tenemos que incluir esta funcionalidad”

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  51. 18 meses después…

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  52. digitalcollections.nypl.org

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  53. empezar con un alcance o una fecha

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  54. …pero no ambos

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  55. pero no se demore demasiado
    en mostrar algo a sus usuarios

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  56. –Reid Hoffman
    “si no te avergüenza la primera
    versión de tu producto, lo has
    lanzado demasiado tarde”

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  57. …pero tómese cuanto sea necesario*
    *ver punto sobre el refinamiento

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  58. …y prepárese para las sorpresas

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  59. los “hackatones” son puntos de partida*
    *no esperar proyectos terminados listos para producción

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  60. planta
    material
    uso
    calles
    dirección
    pisos
    nombre
    clase
    geo localización
    año
    claraboyas
    jardines

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  61. “¿qué tal si…?”

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  62. luego de preguntar a muchos expertos
    y no recibir ayuda alguna

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  63. ¿será que podemos automatizarlo?

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  64. cinco semanas después
    de refinamiento del proceso

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  65. github.com/NYPL/map-vectorizer

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  66. más de 80 mil edificios en un día
    en lugar de años

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  67. “¿qué tan bueno es el algoritmo?”

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  68. …hicimos un prototipo

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  69. buildinginspector.nypl.org

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  70. dos meses después…

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  71. 84%: SI
    7%: ARREGLAR
    o 91% suficientemente bueno

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  72. …así que hicimos más prototipos

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  73. 2 millones de clasificaciones
    en unos 24 meses

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  74. spacetime.nypl.org

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  75. foto: knight foundation

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  76. …y todo empezó con un prototipo
    en un hackatón

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  77. tener una visión clara y ejecutable
    empezar (y continuar) con prototipos
    el refinamiento toma tiempo
    todo toma más tiempo que el estimado
    los “hackatones” son puntos de partida

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  78. @mgiraldo
    que gracias

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