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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

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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
  2. hola

  3. mi nombre es mauricio

  4. None
  5. None
  6. None
  7. None
  8. foto: wallyg en flickr

  9. None
  10. None
  11. llevo en esto cerca de ocho años* *el fellowship empieza

    en 2020
  12. algunas cosas que he aprendido hasta el momento …y que

    creo pueden beneficiar a la red de bibliotecas de bogotá
  13. cinco cosas

  14. prácticas

  15. quizás obvias

  16. 1

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

    grandilocuentes
  18. …con capacidad de ejecución* *con presupuesto y prestando atención a

    una diversidad de experiencias
  19. None
  20. None
  21. None
  22. foto: myleen hollero

  23. NYPL Labs

  24. ¿qué hacer cuando todo esté digitalizado?

  25. None
  26. None
  27. None
  28. None
  29. None
  30. None
  31. None
  32. las expectativas* están establecidas por terceros *y los puntos de

    referencia de interacción
  33. None
  34. es un reto común en colecciones digitales

  35. None
  36. None
  37. dependen de metadatos de texto

  38. None
  39. None
  40. None
  41. None
  42. None
  43. None
  44. es imposible hacer descripciones exhaustivas pero es un trabajo valioso

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

    acostumbrados
  46. None
  47. tecnología digital para automatizar la creación* de metadatos *y mejorar

    los existentes
  48. None
  49. None
  50. 2

  51. empezar con prototipos

  52. empezar (y continuar) con prototipos

  53. None
  54. None
  55. None
  56. None
  57. None
  58. “¿qué tal si…?”

  59. None
  60. None
  61. un fin de semana después…

  62. None
  63. reducir la labor a sus componentes básicos

  64. los prototipos ayudan a establecer viabilidad

  65. los prototipos ayudan a comunicar la idea

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

  67. None
  68. “¡excelente! es cuestión de refinarlo y ya”

  69. 3

  70. el refinamiento toma tiempo

  71. el refinamiento toma (un montón de) tiempo

  72. None
  73. tres meses después…

  74. None
  75. stereo.nypl.org

  76. None
  77. None
  78. en todo caso, tres meses no es tanto tiempo cuando

    se está acostumbrado a proyectos que tardan años
  79. 87,000 imágenes creadas

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

  81. por cierto, el refinado puede esperar

  82. None
  83. podría beneficiarse de un rediseño

  84. None
  85. None
  86. 1.1 millón platos más y eso que la biblioteca ya

    no digitaliza menús con la misma prioridad
  87. @katie_rawson y @trevormunoz

  88. @_BadTaste_ por @bibliotechy

  89. refinar funciona

  90. …pero toma tiempo

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

  92. 4

  93. todo toma más tiempo que el estimado

  94. 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…
  95. (sí, aún en desarrollo “ágil”)

  96. no puede estimar lo que no ha hecho

  97. –@jasonfried “planear es adivinar”

  98. rediseño de colecciones digitales nypl ca. 2005

  99. None
  100. None
  101. None
  102. “tomémonos 90 días para rediseñar esto”

  103. (una bandera roja gigante)

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

  105. None
  106. None
  107. None
  108. None
  109. “tenemos que incluir esta funcionalidad”

  110. 18 meses después…

  111. None
  112. None
  113. None
  114. None
  115. None
  116. None
  117. None
  118. digitalcollections.nypl.org

  119. empezar con un alcance o una fecha

  120. …pero no ambos

  121. pero no se demore demasiado en mostrar algo a sus

    usuarios
  122. –Reid Hoffman “si no te avergüenza la primera versión de

    tu producto, lo has lanzado demasiado tarde”
  123. …pero tómese cuanto sea necesario* *ver punto sobre el refinamiento

  124. …y prepárese para las sorpresas

  125. 5

  126. los “hackatones” son puntos de partida* *no esperar proyectos terminados

    listos para producción
  127. None
  128. None
  129. None
  130. None
  131. planta material uso calles dirección pisos nombre clase geo localización

    año claraboyas jardines
  132. None
  133. None
  134. “¿qué tal si…?”

  135. None
  136. luego de preguntar a muchos expertos y no recibir ayuda

    alguna
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  138. ¿será que podemos automatizarlo?

  139. None
  140. None
  141. None
  142. None
  143. None
  144. None
  145. None
  146. None
  147. cinco semanas después de refinamiento del proceso

  148. None
  149. github.com/NYPL/map-vectorizer

  150. None
  151. más de 80 mil edificios en un día en lugar

    de años
  152. None
  153. “¿qué tan bueno es el algoritmo?”

  154. …hicimos un prototipo

  155. None
  156. None
  157. buildinginspector.nypl.org

  158. dos meses después…

  159. None
  160. None
  161. 84%: SI 7%: ARREGLAR o 91% suficientemente bueno

  162. None
  163. …así que hicimos más prototipos

  164. None
  165. 2 millones de clasificaciones en unos 24 meses

  166. None
  167. None
  168. None
  169. None
  170. spacetime.nypl.org

  171. foto: knight foundation

  172. None
  173. None
  174. None
  175. None
  176. None
  177. None
  178. …y todo empezó con un prototipo en un hackatón

  179. resumen

  180. 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
  181. @mgiraldo que gracias