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Aprendizajes de trabajo en bibliotecas digitales
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Mauricio Giraldo
November 13, 2019
Technology
0
150
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
mauricio giraldo arteaga @mgiraldo algunas cosas que he aprendido hasta
ahora red de bibliotecas de bogotá, noviembre 2019
hola
mi nombre es mauricio
None
None
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foto: wallyg en flickr
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llevo en esto cerca de ocho años* *el fellowship empieza
en 2020
algunas cosas que he aprendido hasta el momento …y que
creo pueden beneficiar a la red de bibliotecas de bogotá
cinco cosas
prácticas
quizás obvias
1
tener una visión clara* *y no me refiero a visiones
grandilocuentes
…con capacidad de ejecución* *con presupuesto y prestando atención a
una diversidad de experiencias
None
None
None
foto: myleen hollero
NYPL Labs
¿qué hacer cuando todo esté digitalizado?
None
None
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las expectativas* están establecidas por terceros *y los puntos de
referencia de interacción
None
es un reto común en colecciones digitales
None
None
dependen de metadatos de texto
None
None
None
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None
None
es imposible hacer descripciones exhaustivas pero es un trabajo valioso
además es lenguaje técnico-bibliográfico no el lenguaje al que estamos
acostumbrados
None
tecnología digital para automatizar la creación* de metadatos *y mejorar
los existentes
None
None
2
empezar con prototipos
empezar (y continuar) con prototipos
None
None
None
None
None
“¿qué tal si…?”
None
None
un fin de semana después…
None
reducir la labor a sus componentes básicos
los prototipos ayudan a establecer viabilidad
los prototipos ayudan a comunicar la idea
–@mikeindustries “un prototipo vale mil reuniones”
None
“¡excelente! es cuestión de refinarlo y ya”
3
el refinamiento toma tiempo
el refinamiento toma (un montón de) tiempo
None
tres meses después…
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stereo.nypl.org
None
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en todo caso, tres meses no es tanto tiempo cuando
se está acostumbrado a proyectos que tardan años
87,000 imágenes creadas
el refinamiento genera valor* *cuando se hace de manera informada
por cierto, el refinado puede esperar
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podría beneficiarse de un rediseño
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1.1 millón platos más y eso que la biblioteca ya
no digitaliza menús con la misma prioridad
@katie_rawson y @trevormunoz
@_BadTaste_ por @bibliotechy
refinar funciona
…pero toma tiempo
“bueno… lo tendré en cuenta en planeación”
4
todo toma más tiempo que el estimado
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…
(sí, aún en desarrollo “ágil”)
no puede estimar lo que no ha hecho
–@jasonfried “planear es adivinar”
rediseño de colecciones digitales nypl ca. 2005
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“tomémonos 90 días para rediseñar esto”
(una bandera roja gigante)
siempre habrá sorpresas usualmente de las que no son bienvenidas
None
None
None
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“tenemos que incluir esta funcionalidad”
18 meses después…
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None
None
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digitalcollections.nypl.org
empezar con un alcance o una fecha
…pero no ambos
pero no se demore demasiado en mostrar algo a sus
usuarios
–Reid Hoffman “si no te avergüenza la primera versión de
tu producto, lo has lanzado demasiado tarde”
…pero tómese cuanto sea necesario* *ver punto sobre el refinamiento
…y prepárese para las sorpresas
5
los “hackatones” son puntos de partida* *no esperar proyectos terminados
listos para producción
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planta material uso calles dirección pisos nombre clase geo localización
año claraboyas jardines
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“¿qué tal si…?”
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luego de preguntar a muchos expertos y no recibir ayuda
alguna
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¿será que podemos automatizarlo?
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cinco semanas después de refinamiento del proceso
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github.com/NYPL/map-vectorizer
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más de 80 mil edificios en un día en lugar
de años
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“¿qué tan bueno es el algoritmo?”
…hicimos un prototipo
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buildinginspector.nypl.org
dos meses después…
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84%: SI 7%: ARREGLAR o 91% suficientemente bueno
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…así que hicimos más prototipos
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2 millones de clasificaciones en unos 24 meses
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spacetime.nypl.org
foto: knight foundation
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…y todo empezó con un prototipo en un hackatón
resumen
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
@mgiraldo que gracias