Aprendizajes de trabajo en bibliotecas digitales

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

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
8. foto: wallyg en flickr
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
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
22. foto: myleen hollero
23. NYPL Labs
24. ¿qué hacer cuando todo esté digitalizado?
32. las expectativas* están establecidas por terceros *y los puntos de referencia de interacción
34. es un reto común en colecciones digitales
37. dependen de metadatos de texto
44. es imposible hacer descripciones exhaustivas pero es un trabajo valioso
45. además es lenguaje técnico-bibliográfico no el lenguaje al que estamos acostumbrados
47. tecnología digital para automatizar la creación* de metadatos *y mejorar los existentes
51. empezar con prototipos
52. empezar (y continuar) con prototipos
58. “¿qué tal si…?”
61. un fin de semana después…
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”
68. “¡excelente! es cuestión de refinarlo y ya”
70. el refinamiento toma tiempo
71. el refinamiento toma (un montón de) tiempo
73. tres meses después…
75. stereo.nypl.org
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
83. podría beneficiarse de un rediseño
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”
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
102. “tomémonos 90 días para rediseñar esto”
103. (una bandera roja gigante)
104. siempre habrá sorpresas usualmente de las que no son bienvenidas
109. “tenemos que incluir esta funcionalidad”
110. 18 meses después…
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
126. los “hackatones” son puntos de partida* *no esperar proyectos terminados listos para producción
131. planta material uso calles dirección pisos nombre clase geo localización año claraboyas jardines
134. “¿qué tal si…?”
136. luego de preguntar a muchos expertos y no recibir ayuda alguna
138. ¿será que podemos automatizarlo?
147. cinco semanas después de refinamiento del proceso
149. github.com/NYPL/map-vectorizer
151. más de 80 mil edificios en un día en lugar de años
153. “¿qué tan bueno es el algoritmo?”
154. …hicimos un prototipo
157. buildinginspector.nypl.org
158. dos meses después…
161. 84%: SI 7%: ARREGLAR o 91% suficientemente bueno
163. …así que hicimos más prototipos
165. 2 millones de clasificaciones en unos 24 meses
170. spacetime.nypl.org
171. foto: knight foundation
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