Archivo por meses: marzo 2023

Legislación de Bibliotecas de Andalucía

Legislación de Bibliotecas de Andalucía / edición a cargo de José María Pérez Monguió, Severiano Fernández Ramos. — Sevilla : Instituto Andaluz de Administración Pública, 2014. Accedido 20 de marzo de 2023.

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La regulación de las bibliotecas de Andalucía tiene su origen en la doceava ley que emanaba de nuestro Parlamento, hecho que deja de relieve la importancia que desde el inicio del estado autonómico se le otorgó a la materia, como uno de los ejes de la cultura en Andalucía. La Ley 8/1983 de 3 de noviembre, derogada por la Ley 16/2003 de 22 de noviembre, del sistema andaluz de bibliotecas y centros de documentación.

Aprenda la Clasificación Decimal de Dewey

Mortimer, Mary. Learn Dewey Decimal Classification. Friendswood, Tex, 2007.

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Este texto y libro de ejercicios combinados cubre las teorías y principios de la Clasificación Decimal Dewey y luego ofrece a los lectores práctica inmediata para poner la información en uso. Explicaciones abundantes y claras, ejemplos y ejercicios prácticos ilustran cada aspecto de la Clasificación Decimal Dewey y ayudan a los estudiantes a dominar la creación de números DDC. El libro también incluye un nuevo capítulo sobre WebDewey; un glosario que define términos técnicos en un lenguaje sencillo; y un índice. Es una herramienta de estudio fácil de usar para todos los estudiantes de biblioteconomía y para el personal bibliotecario que necesite familiarizarse al menos con los conceptos básicos.

A diferencia de otros materiales disponibles para el aprendizaje del DDC, este libro combina un cuaderno de ejercicios con un texto instructivo. Como tal, el estudiante puede consultarlo más allá del curso. Puede complementar provechosamente otros textos de catalogación y clasificación, y servir también como repaso de los desarrollos de la DDC.

Reseña de la edición anterior de Library Collections, Acquisitions and Technical Services
¿Proporciona una aproximación fácil y amigable al aprendizaje de la DDC sin asumir ningún conocimiento previo por parte de sus usuarios. Dado que se trata de una guía completa y que la DDC se utiliza internacionalmente, este cuaderno de trabajo será útil en cualquier biblioteca/escuela de biblioteconomía de cualquier parte del mundo. Es una adición bienvenida a los manuales prácticos sobre el DDC.

El poder de la colaboración en el gobierno abierto

Piotrowski, Suzanne J., Daniel Berliner, y Alex Ingrams. Piotrowski, Suzanne J., Daniel Berliner, y Alex Ingrams. The Power of Partnership in Open Government: Reconsidering Multistakeholder Governance Reform, MIT 2022.

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En la reunión de 2011 de la Asamblea General de la ONU, los gobiernos de ocho países -Brasil, Estados Unidos, Filipinas, Indonesia, México, Noruega, Reino Unido y Sudáfrica- lanzaron la Alianza para el Gobierno Abierto, una iniciativa multilateral destinada a promover la transparencia, empoderar a los ciudadanos, luchar contra la corrupción y aprovechar las nuevas tecnologías para fortalecer la gobernanza. En aquel momento, a muchos les preocupaba que la Alianza para el Gobierno Abierto acabara siendo ineficaz, limitándose a defender de boquilla unos ideales vagos y un ciberoptimismo equivocado. The Power of Partnership in Open Government ofrece una mirada cercana, y una sorprendente afirmación, de la Open Government Partnership como ejemplo de una exitosa iniciativa transnacional de múltiples partes interesadas que, de hecho, ha tenido un impacto en la política y ha ayudado a producir una reforma progresiva.

Tecnologías que ayudan a las bibliotecas universitarias a prosperar en entornos físicos, virtuales e híbridos

Ex Libris. «Technologies Helping Academic Libraries Thrive in Physical, Virtual and Hybrid Environments», 15 de febrero de 2023. https://exlibrisgroup.com/blog/technologies-helping-academic-libraries-thrive-in-physical-virtual-and-hybrid-environments/.

Las bibliotecas de todo el mundo trabajan de forma más eficaz gracias a tecnologías que agilizan los flujos de trabajo, mejoran los servicios bibliotecarios e impulsan la visibilidad tanto de la biblioteca como de sus colecciones en todo el campus. Estos son los avances que, según los responsables de producto de Ex Libris, parte de Clarivate™, están configurando el panorama bibliotecario de algunas de las formas más importantes y positivas.

Simplificar los flujos de trabajo y ganar eficiencia con la automatización

Las bibliotecas comenzaron a adoptar sistemas de gestión unificados como Alma hace una década, reduciendo drásticamente el trabajo redundante a través de múltiples sistemas.

Ahora, mientras las bibliotecas luchan con puestos vacantes y crecientes demandas de las partes interesadas, están aprovechando estos sistemas unificados para aumentar aún más la eficiencia. Las bibliotecas están añadiendo más funciones a sus sistemas de gestión, lo que les permite centrarse en mejorar la experiencia de los usuarios.

«Tener que hacer las cosas una sola vez realmente libera el tiempo de los bibliotecarios para hacer el trabajo real para el que se estudia para ser bibliotecario», dijo Lili Daie, gerente de producto de  Alma.

Por ejemplo, las integraciones y la interoperabilidad entre los sistemas de intercambio de recursos y materiales del curso ayudan a las bibliotecas a ampliar el acceso a los contenidos, el servicio y mejorar su visibilidad en el campus sin añadir más personal ni aumentar la carga de trabajo.

Integrar la biblioteca en los flujos de trabajo de profesores y estudiantes

Las bibliotecas están ansiosas por conseguir una mayor visibilidad del papel clave que desempeñan en el apoyo al profesorado y a los estudiantes. Uno de los ámbitos en los que las bibliotecas están ampliando sus servicios es en el suministro eficaz de recursos para los cursos, simplificando la creación y modificación de las listas de recursos de los cursos.

«Sabemos que el profesorado y los estudiantes están muy, muy ocupados», afirma Jessie Ransom, directora de producto de Leganto. «Integrar la biblioteca en los lugares donde el profesorado y los estudiantes ya están trabajando e interactuando con la tecnología significa que los estudiantes y el profesorado no necesitan salir de lo que están haciendo para interactuar con la biblioteca.»

Los sistemas de materiales didácticos como Leganto integran la biblioteca en los flujos de trabajo de las aulas, agilizan el acceso a los materiales didácticos y reducen los costes para los estudiantes, parámetros que demuestran el valor de las colecciones, los servicios y la experiencia de la biblioteca. Dado que el profesorado y los estudiantes acceden a los materiales del curso desde el sistema de gestión del aprendizaje, la participación en el material del curso está integrada en sus flujos de trabajo. Los estudiantes también pueden adjuntar comentarios y preguntas a los contenidos asignados en colaboración con sus compañeros y pueden responder a las indicaciones de lectura de los profesores.

Esto es especialmente importante ahora, cuando la enseñanza híbrida y en línea está creciendo y desafiando a las universidades a garantizar una experiencia académica significativa, satisfacer las expectativas de los estudiantes para el acceso en línea a los materiales del curso y mantener a los estudiantes comprometidos dondequiera que estén.

Mejorar el servicio a los usuarios con tecnologías de intercambio de recursos

Aunque el intercambio de recursos existe desde hace décadas, su importancia aumentó cuando los edificios de las bibliotecas cerraron durante la pandemia y éstas colaboraron para aumentar el acceso a los contenidos digitales. Los beneficios de compartir colecciones son muchos, y las bibliotecas están creando redes que llevan la colaboración a un nuevo nivel. Estas redes se crean cada vez más a través de sistemas de intercambio de nueva generación como Rapido, que automatizan los flujos de trabajo y permiten a las bibliotecas gestionar un gran volumen de préstamos con poca mediación. Estos sistemas centrados en el usuario tienen plazos de entrega rápidos y procesos transparentes que identifican fechas de entrega firmes.

«Un servicio similar al comercio electrónico, rápido y fácil de usar, es realmente importante y lo va a ser cada vez más», afirma Katie Birch, vicepresidenta de soluciones para compartir recursos. «Cuando un usuario solicita un artículo, quiere saber cuánto tiempo va a tardar en llegarle».

Con soluciones de nueva generación como Rapido, los estudiantes y el profesorado pueden autoservirse de forma eficaz, dotados de conocimientos, capacidad de elección y control, todo ello posible gracias al servicio de la biblioteca.

Ampliar el acceso a los recursos con el préstamo digital controlado

Controlled Digital Lending (CDL) es una práctica en desarrollo que permite a las bibliotecas prestar una copia digital de un recurso físico que la biblioteca tiene en su colección. De este modo, las bibliotecas pueden atender a usuarios con necesidades diferentes, como personas con dificultades para leer o para acceder al edificio de la biblioteca.

«El préstamo digital controlado puede dar a las bibliotecas y a los usuarios más flexibilidad para acceder a los materiales», afirma Daniel Greenberg, director de gestión de productos de soluciones digitales. El CDL puede proporcionar un «uso transformador» que va más allá del simple escaneado de material. «Con CDL, los usuarios tienen la flexibilidad de ampliar y reducir, buscar en texto completo y mejorar su accesibilidad mediante ayudas audiovisuales».

CDL funciona con una serie de principios básicos:

  • Para prestar, una biblioteca debe poseer una copia legal del libro físico
  • La biblioteca no puede prestar más ejemplares de los que posee
  • La biblioteca debe utilizar medidas técnicas para impedir que el archivo digital se copie o redistribuya

El cumplimiento de estos principios requiere una respuesta de toda la comunidad, que incluya medidas por parte de los proveedores. Por ejemplo, Alma, como sistema de gestión bibliotecaria de recursos unificados que gestiona tanto la fuente física como el sustituto digital, ha demostrado su utilidad para los flujos de trabajo de las bibliotecas y una red de seguridad mejorada en materia de derechos de autor. Un mayor apoyo de la comunidad se ha traducido en una mayor atención a los flujos de trabajo funcionales, los sistemas de gestión de materiales de cursos y las soluciones para compartir recursos, como Leganto y Rapido.

Impulsar el descubrimiento de contenidos bibliotecarios con datos enlazados

Las bibliotecas son una fuente de conocimiento curado, a diferencia de Internet, que es una puerta de acceso a contenidos abundantes pero no siempre fidedignos. Para disfrutar de información de calidad, ésta debe ser fácilmente accesible para los usuarios, acostumbrados a encontrar todo lo que quieren saber al alcance de la mano. Las búsquedas limitadas al tema, título del libro y nombre del autor en un sistema cerrado no son suficientes.

«El mundo de la información consiste en conectar. Es muy importante que las bibliotecas no se queden al margen», afirma Daie. «Los datos enlazados son una de las formas de hacer que la información de alta calidad de la biblioteca sea fácil de encontrar y conectar».

Con los datos enlazados, las bibliotecas y los usuarios pueden acceder a un ecosistema de metadatos con una capacidad de descubrimiento enriquecida y una interoperabilidad completa, lo que inspira el descubrimiento casual. La combinación de los datos relevantes, fiables e informativos que proporcionan las bibliotecas con prácticas rápidas e intuitivas de descubrimiento y vinculación puede cambiar la forma de acceder y utilizar el conocimiento.

Las organizaciones centradas en las bibliotecas, como Ex Libris, están liderando el camino trabajando con sus comunidades de usuarios para priorizar los planes y aprovechar los datos enlazados. Esa colaboración ha dado lugar a la posibilidad de utilizar datos enlazados a través de los servicios Alma y Primo.

¿Está ChatGPT más cerca de un bibliotecario humano que de Google?


Shah, Chirag. «Is ChatGPT Closer to a Human Librarian Than It Is to Google?» Gizmodo, 19 de marzo de 2023. https://gizmodo.com/chatgpt-ai-openai-like-a-librarian-search-google-1850238908.

Más sobre

ChatGPT y Chatbot

Un investigador de motores de búsqueda explica la promesa y el peligro de dejar que ChatGPT y sus replicas busquen en Internet por ti.

El modelo predominante de acceso y recuperación de información antes de que los motores de búsqueda se convirtieran en la norma -bibliotecarios y expertos en la materia o en la búsqueda proporcionando información relevante- era interactivo, personalizado, transparente y autorizado. Hoy en día, los motores de búsqueda son la principal forma de acceder a la información, pero introducir unas cuantas palabras clave y obtener una lista de resultados ordenados por una función desconocida no es lo ideal.

Una nueva generación de sistemas de acceso a la información basados en inteligencia artificial, como Bing/ChatGPT, Google/Bard y Meta/LLaMA está cambiando el modo tradicional de entrada y salida de los motores de búsqueda. Estos sistemas son capaces de a partir de frases completas e incluso párrafos y generar respuestas personalizadas en lenguaje natural.

A primera vista, esto podría parecer lo mejor de ambos mundos: respuestas personalizadas combinadas con la amplitud y profundidad del conocimiento en Internet. Pero como investigador que estudia los sistemas de búsqueda y recomendación, creo que el panorama es, en el mejor de los casos, contradictorio.

Los sistemas de IA como ChatGPT y Bard se basan en grandes modelos lingüísticos. Un modelo lingüístico es una técnica de aprendizaje automático que utiliza una gran cantidad de textos disponibles, como artículos de Wikipedia y PubMed, para aprender patrones. En términos sencillos, estos modelos calculan qué palabra es probable que venga a continuación, dado un conjunto de palabras o una frase. De este modo, son capaces de generar frases, párrafos e incluso páginas que corresponden a una consulta de un usuario. El 14 de marzo de 2023, OpenAI anunció la próxima generación de la tecnología, GPT-4, que funciona tanto con texto como con imágenes, y Microsoft anunció que su Bing conversacional se basa en GPT-4.

Gracias al entrenamiento sobre grandes volúmenes de texto, ajuste fino y otros métodos basados en el aprendizaje automático, este tipo de técnica de recuperación de información funciona con bastante eficacia. Los grandes sistemas basados en modelos lingüísticos generan respuestas personalizadas para satisfacer las consultas de información. Los resultados han sido tan impresionantes que ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios en un tercio del tiempo que tardó TikTok en llegar a ese hito. La gente lo ha utilizado no sólo para encontrar respuestas, sino para generar diagnósticos, crear planes de dieta y hacer recomendaciones de inversión.

Sin embargo, existen muchos inconvenientes. En primer lugar, consideremos lo que constituye el núcleo de un gran modelo lingüístico: un mecanismo mediante el cual conecta las palabras y, presumiblemente, sus significados. Esto produce un resultado que a menudo parece una respuesta inteligente, pero se sabe que los grandes sistemas de modelos lingüísticos producen declaraciones casi como loros sin una comprensión real. Así que, aunque el resultado generado por estos sistemas pueda parecer inteligente, no es más que un reflejo de patrones subyacentes de palabras que la IA ha encontrado en un contexto apropiado.

Esta limitación hace que los grandes sistemas de modelos lingüísticos sean susceptibles de inventarse o «deducir» respuestas. Los sistemas tampoco son lo suficientemente inteligentes como para entender la premisa incorrecta de una pregunta y responder de todos modos a preguntas erróneas. Por ejemplo, cuando se le pregunta qué cara de presidente de EE.UU. aparece en el billete de 100 dólares, ChatGPT responde Benjamin Franklin sin darse cuenta de que Franklin nunca fue presidente y de que la premisa de que el billete de 100 dólares tiene la foto de un presidente de EE.UU. es incorrecta.

El problema es que, aunque estos sistemas se equivoquen sólo un 10% de las veces, no se sabe qué 10%. La gente tampoco puede validar rápidamente las respuestas de los sistemas. Esto se debe a que estos sistemas carecen de transparencia: no revelan con qué datos se han entrenado, qué fuentes han utilizado para dar respuestas o cómo se generan esas respuestas.

Por ejemplo, puedes pedirle a ChatGPT que escriba un informe técnico con citas. Pero a menudo se inventa estas citas, «elucubrando» tanto con los títulos de los artículos académicos como con los autores. Los sistemas tampoco validan la exactitud de sus respuestas. Esto deja la validación en manos del usuario, y los usuarios pueden no tener la motivación o las habilidades para hacerlo o incluso reconocer la necesidad de comprobar las respuestas de una IA. ChatGPT no sabe cuándo una pregunta no tiene sentido, porque no conoce ningún dato.

Aunque la falta de transparencia puede ser perjudicial para los usuarios, también es injusta para los autores, artistas y creadores de los contenidos originales de los que han aprendido los sistemas, ya que éstos no revelan sus fuentes ni proporcionan atribuciones suficientes. En la mayoría de los casos, los creadores no son compensados ni acreditados, ni se les da la oportunidad de dar su consentimiento.

Esto también tiene un aspecto económico. En un motor de búsqueda típico, los resultados se muestran con los enlaces a las fuentes. Esto no sólo permite al usuario verificar las respuestas y proporciona las atribuciones a esas fuentes, sino que también genera tráfico para esos sitios. Muchas de estas fuentes dependen de este tráfico para generar ingresos. Dado que los grandes sistemas de modelos lingüísticos producen respuestas directas pero no las fuentes de las que proceden, es probable que esos sitios vean disminuir sus flujos de ingresos.

Por último, esta nueva forma de acceder a la información también puede restar poder a las personas y les quita la oportunidad de aprender. Un proceso de búsqueda típico permite a los usuarios explorar el abanico de posibilidades para sus necesidades de información, lo que a menudo les lleva a ajustar lo que buscan. También les da la oportunidad de aprender qué hay ahí fuera y cómo se conectan las distintas piezas de información para realizar sus tareas. Y permite encuentros accidentales o serendipia.

Estos son aspectos muy importantes de la búsqueda, pero cuando un sistema produce los resultados sin mostrar sus fuentes ni guiar al usuario a través de un proceso, le priva de estas posibilidades.

Los grandes modelos lingüísticos suponen un gran avance en el acceso a la información, ya que ofrecen a las personas una forma de interactuar basada en el lenguaje natural, producir respuestas personalizadas y descubrir respuestas y patrones que a menudo resultan difíciles de encontrar para un usuario medio. Pero tienen graves limitaciones por la forma en que aprenden y construyen las respuestas. Sus respuestas pueden ser erróneas, tóxicas o sesgadas.

Aunque otros sistemas de acceso a la información también pueden adolecer de estos problemas, los sistemas de IA con grandes modelos lingüísticos también carecen de transparencia. Y lo que es peor, sus respuestas en lenguaje natural pueden contribuir a alimentar una falsa sensación de confianza y autoridad que puede resultar peligrosa para los usuarios desinformados.

¿Qué hay que saber sobre los Makerspaces?

Mar. 14, Gary Legwold Updated: y 2023. «What To Know About Shared Maker Spaces». Family Handyman (blog), 14 de marzo de 2023. https://www.familyhandyman.com/article/maker-spaces/.

El concepto básico de compartir herramientas y espacio de trabajo y conocimientos: Lo mejor es que los espacios maker son comunitarios. Y en ellos se da un esfuerzo por crear un ambiente amistoso sonde no ‘no hay malas preguntas’. La misión es trabajar juntos para aprender, colaborar y compartir». Esencialmente son una cooperativa de bricolaje, que permiten el acceso asequible a herramientas, espacio y conocimientos para hacer casi cualquier cosa que quieras fabricar. Si quieres hacer una mesa pero no sabes cómo, un makerspace puede guiarte de principio a fin.

¿Qué ofrecen los Makerspaces? Hay todo tipo de makerspaces para aficionados, estudiantes, inventores y emprendedores, según Makerspaces.com. En ellos se puede trabajar la madera, fabricar metal, imprimir en 3D, cortar con láser, serigrafiar, electrónica, robótica, costura y cualquier otra cosa que interese a los miembros. Requiere orientación y formación para familiarizarse con las herramientas y el equipo.

¿Cuánto cobran los Makerspaces? Algunos dependen de entidades públicas y no cobran membresía a sus miembros, como aquellos dependientes de universidades o bibliotecas, que en todo caso pueden cobrar por los consumibles, pero no por el uso. Otros de carácter privado. Las cuotas varían según el lugar y los servicios ofrecidos (véanse ejemplos más abajo). El coste mensual aproximado suele oscilar entre 25 y 100 dólares. Su cuota más popular es de 100 dólares al mes, pero ofrece una cuota diaria de 25 dólares y una opción de dos días por 50 dólares.

los makerspaces compartidos se están abriendo por todo el mundo a un ritmo vertiginoso. Estos espacios están creciendo en Estados Unidos alrededor de un 60% al año. ¿Cómo se puedes encontrar un Makerspace cerca? Consulta Makerspace Directory,  que contiene una lista de ubicaciones en todo el mundo.

Cada vez se lee menos libros

«Americans Reading Fewer Books Than in Past». Gallup.com, 10 de enero de 2022. https://news.gallup.com/poll/388541/americans-reading-fewer-books-past.aspx.

Datos

Los estadounidenses afirman haber leído una media de 12,6 libros durante el año pasado, una cifra inferior a la medida por Gallup en cualquier encuesta anterior que se remonte a 1990. Los adultos estadounidenses leen aproximadamente dos o tres libros menos al año que entre 2001 y 2016.

Los resultados se basan en una encuesta Gallup realizada entre el 1 y el 16 de diciembre, en la que se actualizó una pregunta de tendencia sobre la lectura de libros. La pregunta pide a los estadounidenses que digan cuántos libros «leyeron, total o parcialmente» en el último año. Los encuestadores tienen instrucciones de incluir todas las formas de libros, incluidos los libros impresos, pero también los libros electrónicos y los audiolibros, al introducir la respuesta del encuestado.

  • El número medio de libros leídos baja a 12,6 desde los 15,6 de 2016
  • El porcentaje de lectura de cualquier libro se mantiene estable; son menos los que leen más de 10
  • Los titulados universitarios registran el mayor descenso en el número de libros leídos

El descenso en la lectura de libros depende sobre todo del número de libros que leen los lectores, y no de que haya menos estadounidenses que lean algún libro. El 17% de los adultos estadounidenses que dicen no haber leído ningún libro en el último año es similar al 16%-18% medido en las encuestas de 2002 a 2016, aunque es más alto que en las encuestas de 1999 a 2001.

La caída se ve impulsada por un descenso en el porcentaje de estadounidenses que leyeron más de 10 libros en el último año. Actualmente, el 27% afirma haber leído más de 10 libros, ocho puntos porcentuales menos que en 2016 y cuatro puntos menos que en todas las mediciones anteriores.

Las razones del descenso de la lectura de libros no están claras, ya que los estadounidenses quizá encuentren otras formas de entretenerse. No está claro si la preocupación por el COVID o las restricciones relacionadas con él están provocando un descenso de las visitas a bibliotecas o librerías, similar a los descensos documentados en los viajes en avión y la asistencia a salas de cine que Gallup detectó en la misma encuesta. Sin embargo, a diferencia de esas actividades, en el caso de la lectura, los estadounidenses pueden encargar libros o descargar libros electrónicos o audiolibros sin salir de casa.

Los estadounidenses de la mayoría de los subgrupos principales leen menos libros ahora que en el pasado. Esto se basa en una comparación de los resultados de 2021 con una media de los de las tres encuestas realizadas entre 2002 y 2016. Durante esos años, los estadounidenses leyeron una media de 15,2 libros al año.

El descenso es mayor entre los subgrupos que solían ser lectores más ávidos, en particular los titulados universitarios, pero también las mujeres y los estadounidenses de más edad. Los graduados universitarios leyeron una media de unos seis libros menos en 2021 que entre 2002 y 2016, 14,6 frente a 21,1.

En el pasado, las mujeres leían casi el doble de libros que los hombres, pero la diferencia se ha reducido, ya que la mujer estadounidense media leyó 15,7 libros el año pasado, frente a 19,3 entre 2002 y 2016. En el mismo periodo, la lectura de los hombres se redujo en apenas un libro, hasta los 9,5.

Los adultos mayores tradicionalmente leían mucho más que los adultos más jóvenes, pero esa diferencia ha desaparecido, ya que los estadounidenses de 55 años o más han pasado de una media de 16,7 libros leídos al año a 12, mientras que apenas ha habido cambios en el número medio leído por los menores de 55 años.

Entre 2002 y 2016, casi la mitad de los graduados universitarios (48%) leyeron más de 10 libros en un año. El año pasado, el 35% de los graduados universitarios leyeron más de 10 libros.

La lectura parece estar en declive como forma favorita de los estadounidenses para pasar su tiempo libre. En 2020, a los pocos meses de la pandemia de COVID-19, cuando muchos estadounidenses todavía eran reacios a salir de sus casas, Gallup encontró que el 6% de los adultos estadounidenses nombraban la lectura como su forma favorita de pasar una tarde, por debajo del 12% en 2016. Desde que Gallup formuló la pregunta por primera vez en 1960, al menos el 10% de los estadounidenses había identificado la lectura como su actividad nocturna favorita en todas las encuestas menos en una.

Los nuevos datos sobre la lectura de libros refuerzan que la popularidad de la lectura está disminuyendo, ya que los estadounidenses leyeron una media de tres libros menos el año pasado que hace cinco años y que habían leído habitualmente durante las últimas tres décadas. El declive no se debe a que haya menos estadounidenses que lean, un porcentaje que se ha mantenido estable en el 17%, sino a que los estadounidenses que leen leen menos libros. Los cambios son especialmente pronunciados entre los lectores más voraces, es decir, los licenciados universitarios, las mujeres y los estadounidenses de más edad.

A partir de estos datos, no está claro si el descenso en la lectura de libros se debe a la falta de interés por los libros, a la falta de tiempo para leerlos o, tal vez, a trastornos relacionados con la COVID-19 en el estilo de vida o en el acceso a los libros. Tampoco está claro en este momento si el descenso en la lectura de libros es un cambio temporal o más permanente.

ChatGPT y una nueva realidad académica: los trabajos de investigación escritos con Inteligencia Artificial y la ética en la publicación

Lund, Brady D., Ting Wang, Nishith Reddy Mannuru, Bing Nie, Somipam Shimray, y Ziang Wang. «ChatGPT and a New Academic Reality: Artificial Intelligence-Written Research Papers and the Ethics of the Large Language Models in Scholarly Publishing». Journal of the Association for Information Science and Technology n/a, n.o n/a. Accedido 20 de marzo de 2023. https://doi.org/10.1002/asi.24750.

Texto completo

En este artículo se analiza ChatGPT de OpenAI, un transformador generativo preentrenado que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para satisfacer las peticiones de texto de los usuarios (es decir, un «chatbot»). Se analizan la historia y los principios en los que se basan ChatGPT y otros modelos similares. A continuación, se analiza el impacto potencial de esta tecnología en el mundo académico y en la investigación y publicación académicas. ChatGPT se considera un modelo potencial para la preparación automatizada de ensayos y otros tipos de manuscritos académicos. Los posibles problemas éticos que podrían surgir con la aparición de grandes modelos lingüísticos como GPT-3, la tecnología subyacente detrás de ChatGPT y su uso por académicos e investigadores, se discuten y se sitúan en el contexto de avances más amplios en inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para la investigación y la publicación académica.

¿Qué es una biblioteca?

The Librarian’s Book of Lists (ALA, 2010), George M. Eberhart ofrece esta definición:

«Una biblioteca es una colección de recursos en una variedad de formatos que (1) está organizada por profesionales de la información u otros expertos que (2) proporcionan un cómodo acceso físico, digital, bibliográfico o intelectual y (3) ofrecen servicios y programas específicos (4) con la misión de educar, informar o entretener a una variedad de audiencias (5) y el objetivo de estimular el aprendizaje individual y hacer avanzar a la sociedad en su conjunto.»

George M. Eberhart

Letra de piel

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Para que no se me olvide la letra
Voy a anotarla en tu piel
Sé que jamás perderé esa libreta
Sé que la conservaré

Leo despacio: no eres común
Luego será más lento aún
Una palabra, otra después
Hasta que aprenda lo que no sé

Para que no se me olvide la letra
Voy a anotarla en tu piel
Sé que jamás perderé esa libreta
Sé que la conservaré
Y que la consultaré

Silvio Rodríguez «Letra de piel»